Recientemente se hizo un modelo con sistemas de Inteligencia Artificial para analizar las reacciones del cerebro con los sabores dulces.
- El Instituto Ibermática de Innovación (i3B), BCC Innovation, Be Food Lab y la Universidad de A Coruna, a través de la neurocomputación, lograron modelizar con sistemas de Inteligencia Artificial señales cerebrales (EEG).
El objetivo es comprender las preferencias y hábitos de los usuarios, al entender mejor la respuesta cerebral a distintos estímulos.
Se realizó mediante el análisis de las reacciones del cerebro ante diferentes sabores dulces. Detectando las relaciones existentes entre nutrición, salud y placer, y así contribuir en la mejora de la alimentación de los consumidores.
El uso de respuestas implícitas (EGG) para determinar la reacción de los consumidores ante diferentes estímulos es un requerimiento cada vez más habitual.
Sin embargo, aún se necesita investigación para comprender los resultados de las diferentes tecnologías utilizadas para recopilar datos.
Una mejor comprensión de las respuestas cerebrales a diferentes modalidades de estímulos dulces (olor dulce, sabor dulce) es la base para diseñar nuevos alimentos y experiencias, las cuales desencadenen reacciones positivas específicas en los consumidores y así reducir el consumo de azúcar entre la población.
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La investigación suma datos interesantes para la investigación relacionada con EEG, así como para el análisis de datos de EEG.
Las respuestas ante los sabores dulces
El estudio pretende explorar los procesos de respuesta neurológica asociados con la exposición de sabor dulce a sacarosa y aroma dulce como la vainillina en matrices alimentarias.
- Y así estudiar si la respuesta implícita (respuesta cerebral) podría correlacionarse con la respuesta explícita (respuesta razonada por los participantes después de la experiencia sensorial, en base a una encuesta que debían rellenar).
Además, se agregó una muestra que incluía sacarosa y vainilla para explorar la respuesta al sabor dulce. También se agregaron diferentes sabores en el diseño experimental (sulfuro de dimetilo, cayena) para determinar si las clasificaciones de sabor/aroma dulce eran diferentes de las de otras categorías de sabor/aroma.
- Durante el estudio, se recopilaron respuestas de electroencefalografía (EEG) y gustos y emociones detectados en diferentes estímulos como olor, sabor, muestras de sabor, para comprender mejor la percepción del dulzor.
También se utilizaron herramientas de Inteligencia Artificial para clasificar las respuestas implícitas. Identificando árboles de decisión para discriminar los estímulos por sistema sensorial activado (olor/sabor/sabor); y por la naturaleza de los estímulos.
- Se encontraron diferencias significativas entre el gusto detectado por los estímulos y las emociones provocadas por los estímulos.
Sin embargo, se validó la hipótesis inicial, no se identificó una relación clara entre los datos explícitos e implícitos. Lo cual resulta muy interesante a efectos de comprender cómo los usuarios gestionan las experiencias en dos hitos muy diferentes desfasados en el tiempo.
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