AI e especiarias: você colocaria cominho em uma pizza?

O que o frango toscano, o lombo de porco Bourbon e a linguiça New Orleans têm em comum?

São todos novos sabores de mistura de especiarias que foram desenvolvidos pela maior empresa de especiarias do mundo usando inteligência artificial (IA).

Mas com gosto de uma experiência tão subjetiva, as máquinas podem realmente fazer o trabalho melhor do que os humanos? E o que isso significa para as culturas que veem o tempero como um sinal claro de identidade?

A gigante das especiarias McCormick, que vende especiarias para os consumidores, mas também desenvolve sabores para a indústria alimentícia, diz que passou quatro anos analisando mais de 40 anos de dados relacionados a sabores, usando aprendizado de máquina para criar novas combinações de sabores que os cientistas humanos podem não conseguir. ter considerado.

Afinal, você teria pensado em experimentar cominho na pizza?

Mas alguns produtores de especiarias tradicionais não estão impressionados.

Neelam Verhomal dirige a Mohanlal Verhomal (MV) Spices em Jodhpur, norte da Índia, junto com sua mãe e seis irmãs. Ela ri quando ouve sobre os desenvolvimentos da IA.

Para ela, existe uma verdadeira arte humana em criar as misturas perfeitas de especiarias.

"Meu falecido pai, Mohanlal, era um cientista e inventor e ele realmente testou cada tempero e sua composição química para preparar as misturas de masala", diz ela.

"Minha mãe fazia o teste de sabor em casa - e isso fazia uma grande diferença."

As misturas de sua família não contêm conservantes ou intensificadores de sabor e são feitas usando métodos tradicionais de moagem, com a matriarca Bhagvanti supervisionando o processo e dando a aprovação final.

Portanto, McCormick e seu parceiro de tecnologia IBM Research estão entrando em um território controverso.

Como alguém de descendência queniana-indiana, posso testemunhar que é raro uma família do sul da Ásia não possuir uma masala dabba - uma caixa de armazenamento usada para criar misturas de especiarias em casa, cheias de alimentos básicos como açafrão, cominho, páprica e asafoetida (hing ).

A nossa tem mais de 60 anos e já percorreu vários continentes e gerações.

As especiarias não são apenas um sabor, são a chave da cultura, do património e da história. Então, a IA realmente tem um papel a desempenhar aqui?

O Dr. Hamed Faridi, diretor de ciências da McCormick, diz que uma análise profunda de dezenas de milhares de misturas de especiarias anteriormente bem-sucedidas está ajudando a empresa a criar novos sabores mais rapidamente.

"Um produto, do início ao fim, pode levar de 50 a 150 iterações antes de estar pronto para comercialização", diz o Dr. Faridi.

Se todos esses dados forem compartilhados e analisados, a empresa diz que poderia reduzir o tempo necessário para criar novos sabores em 70% e reduzir o tempo de treinamento para novos desenvolvedores de produtos.

"Um desenvolvedor de produto experiente leva cerca de 10 a 15 anos para se tornar altamente treinado no que faz, então faz sentido para os negócios desenvolver um sistema que signifique que cada pessoa é tão boa quanto a melhor pessoa que temos", diz o Dr. Faridi.

Combinar sabores é um negócio complexo que parece.

"Em uma cozinha [em casa] você pode ter talvez um ou dois tipos de alho fresco e possivelmente um alho em pó", explica o pesquisador da IBM Dr. Robin Lougee.

"Mas um desenvolvedor de produto na McCormick terá potencialmente 50 tipos diferentes de alho, todos com tamanhos diferentes, tamanhos de grânulos diferentes, perfis de sabor diferentes. Além disso, eles devem considerar todas as outras restrições".

Essas restrições - geralmente requisitos do cliente - podem incluir a necessidade de receitas kosher ou halal, livres de organismos geneticamente modificados ou com baixo teor de sal, por exemplo, bem como a necessidade de aprovação regulatória.

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A IA também é útil para sugerir sabores semelhantes que podem funcionar como um substituto se um determinado tempero for difícil de encontrar, diz o Dr. Lougee.

Mas às vezes a IA não é tão inteligente.

"Nos primeiros dias de nossa colaboração, um desenvolvedor de produto estava tentando fazer um prato de arroz Cajun", diz ela. "Experimentamos nosso mecanismo de geração de sugestões e ele criou uma ótima mistura de especiarias Cajun, mas deixou de fora todo o arroz.