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INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA CULTIVAR MEJORES FRUTAS Y VERDURAS

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Hoy en día es posible crear nuevas variedades de prácticamente cualquier fruta o verdura, pero en la mayoría de las ocasiones no hay datos suficientes que ayuden a obtener el resultado más sabroso a un costo decente.

Los criadores no tienen buenas herramientas para probar rápidamente la fruta de miles de variaciones, pero parece que eso está a punto de cambiar.

Investigadores de la Universidad de Florida han publicado un artículo con un nuevo método que puede usarse para «probar» productos agrícolas en función de su perfil químico.

Hasta ahora nos hemos centrado en la dulzura y la acidez para intentar hacer algo más sabroso, pero eso ignora muchas variables que pueden ser responsables de un mejor sabor, tanto para frutas como para verduras (compuestos orgánicos volátiles que percibimos con receptores en la nariz, por ejemplo).

El estudio se ha centrado en tomates y arándanos. Primero han creado un perfil químico con los compuestos químicos de cada fruto, luego obtuvieron opiniones de consumidores que indicaban si era un sabor bueno o no.

A partir de ahí, usaron aprendizaje automático para construir modelos destinados a explicar cómo se relaciona la composición química de una fruta con el sabor de esa fruta. Fue así como descubrieron que los azúcares y ácidos solo representaron aproximadamente la mitad de la variación en las preferencias de los catadores de una variedad a otra.

Con este estudio nos acercamos a la posibilidad de crear la versión perfecta de una fruta en particular, aunque la palabra «perfecto» igual no es posible usarse en un tema donde la subjetividad es tan presente.

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