Classificare il gusto utilizzando l’intelligenza artificiale

Classificare il gusto utilizzando l’intelligenza artificiale

I ricercatori dell’IDSIA USI-SUPSI Gabriele Maroni, Dario Piga e Gianvito Grasso hanno contribuito a uno studio di ricerca incentrato sullo sviluppo di una macchina virtuale in grado di prevedere con precisione i composti di dolci/amari a partire dalla loro composizione chimica.

Lo studio si intitola "Informed Classification of Sweeteners/Bitterants Compounds via Explainable Machine Learning" ed stato pubblicato sulla rivista "Current Research in Food Science" (IF: 6.269). Questo lavoro un punto di partenza fondamentale per la definizione di una lingua virtuale in grado di prevedere il gusto di specifici ingredienti, con l’obiettivo finale di far luce sui meccanismi alla base del processo di percezione del gusto.

La ricerca stata condotta in collaborazione con il Politecnico di Torino e l’azienda italiana 7HC srl, e si inserisce nell’ambito del progetto EU H2020 VIRTUOUS, finanziato dall’Unione Europea nel Programma di Azioni Marie Sklodowska-Curie.