Les ingénieurs de Stanford exploitent l'IA et les tests mécaniques pour combler le fossé de texture afin d'obtenir de meilleures alternatives à base de plantes, ouvrant potentiellement la voie à un avenir gastronomique durable.
Dans une étude révolutionnaire qui pourrait révolutionner l’avenir des régimes alimentaires à base de plantes, les ingénieurs de l’Université de Stanford ont combiné des tests mécaniques avec l’apprentissage automatique pour reproduire plus précisément la texture des viandes animales dans des alternatives à base de plantes.
Les résultats, publié Dans la revue NPJ Science of Food, des chercheurs suggèrent que de telles méthodes peuvent accélérer le développement de viandes végétales qui imitent étroitement leurs homologues animales, promettant de rendre les régimes à base de plantes plus attrayants pour les mangeurs de viande dévoués.
« Nous avons été surpris de constater que les produits à base de plantes d'aujourd'hui peuvent reproduire tout le spectre de texture des viandes animales », a déclaré l'auteur principal Ellen Kuhl, professeur de génie mécanique à Stanford, dans un communiqué. communiqué de presse.
Les bénéfices environnementaux d’une réduction de notre dépendance à la viande animale sont bien documentés. L’élevage industriel contribue de manière significative au changement climatique, à la pollution et à la perte d’habitat, entre autres problèmes.
Selon une étude, les viandes végétales ont généralement un impact environnemental deux fois moins important que les viandes animales. Pourtant, convaincre les amateurs de viande de changer de régime reste un défi. Dans une enquête, environ un tiers des Américains ont indiqué qu’ils étaient « très susceptibles » ou « extrêmement susceptibles » d’acheter des alternatives végétales.
« Les gens aiment la viande. Si nous voulons convaincre les mangeurs de viande invétérés que des alternatives valent la peine d’être essayées, plus nous pourrons imiter la viande animale avec des produits à base de plantes, plus les gens seront susceptibles d’être disposés à essayer quelque chose de nouveau », a déclaré l’auteur principal de l’étude, Skyler St. Pierre, doctorant en génie mécanique, dans le communiqué de presse.
Révolutionner les tests de texture des aliments
Les méthodes de test de texture des aliments ont toujours été incohérentes et souvent non partagées avec la communauté scientifique, ce qui limite la collaboration et l'innovation. C'est là que l'approche de l'équipe de Stanford se démarque.
La recherche, qui a débuté comme un projet de classe de St. Pierre, consistait à analyser les propriétés mécaniques des hot-dogs, des saucisses, de la dinde et du tofu d'origine animale et végétale.
Les chercheurs ont utilisé une machine pour tirer, pousser et cisailler les échantillons – des actions qui simulent la mastication – et ont traité les données via un réseau neuronal nouvellement conçu.
« Ces trois modes de chargement représentent ce que vous faites lorsque vous mâchez », a ajouté Kuhl.
Les résultats ont été convaincants. Les tests mécaniques ont montré que les hot-dogs et les saucisses à base de plantes se comportaient de manière similaire à leurs homologues d’origine animale en termes de rigidité et de texture, des résultats qui ont été confirmés par des testeurs humains lors d’une enquête ultérieure.
Un avenir axé sur les données pour l’innovation basée sur les plantes
« Ce qui est vraiment intéressant, c'est que le classement des personnes était presque identique à celui de la machine », a ajouté Kuhl. « C'est formidable, car nous pouvons désormais utiliser la machine pour réaliser un test quantitatif et très reproductible. »
Cette convergence suggère que l’apprentissage automatique peut jouer un rôle crucial dans le développement de la viande végétale. L’équipe de Stanford envisage d’utiliser l’IA pour générer des recettes de viande végétale aux propriétés précisément souhaitées, réduisant ainsi la phase d’essais-erreurs typique de la science alimentaire.
L’impact potentiel de cette recherche s’étend au-delà du laboratoire. En partageant ses données en ligne, l’équipe espère favoriser une plus grande collaboration scientifique et accélérer l’innovation dans le domaine des aliments à base de plantes.
« Historiquement, certains chercheurs, et surtout certaines entreprises, ne partagent pas leurs données, ce qui constitue un obstacle majeur à l’innovation », a ajouté M. St. Pierre. Mais sans base de données partagée et sans efforts collaboratifs, « comment allons-nous parvenir à créer ensemble un imitateur de steak ? »
Le projet est en cours, de nouveaux tests sont déjà effectués sur des tranches de charcuterie à base de légumes et de viande, et il est prévu d'évaluer les champignons génétiquement modifiés développés par Vayu Hill-Maini, professeur adjoint de bio-ingénierie à Stanford.
« Si quelqu'un a une viande artificielle ou végétale qu'il souhaite tester », a déclaré Kuhl, « nous sommes très heureux de la tester pour voir comment elle se comporte. »