En los últimos años, la inteligencia artificial ha comenzado a revolucionar también la gastronomía, y un nuevo modelo bautizado como FlavorDiffusion promete cambiar para siempre la forma en que entendemos las combinaciones de sabores. Este sistema, desarrollado por un grupo internacional de investigadores, ha conseguido predecir mezclas de ingredientes “imposibles” pero deliciosas, demostrando que la creatividad culinaria puede tener una sólida base científica. Gracias al uso de modelos de difusión, el mismo tipo de tecnología que se emplea en herramientas de generación de imágenes, esta IA es capaz de analizar la estructura química de los alimentos y descubrir uniones inéditas que, en teoría, deberían funcionar.
Un modelo con IA predice combinaciones de ingredientes
El modelo no necesita cromatografía, una técnica costosa y laboriosa para analizar compuestos químicos, sino que trabaja con grandes bases de datos gastronómicas como Recipe1M o FlavorDB. Allí, cruza millones de datos de ingredientes, recetas y perfiles químicos para crear una red heterogénea que relaciona alimentos según su composición molecular. Mediante un proceso de aprendizaje automático, FlavorDiffusion aprende qué compuestos suelen coexistir de manera natural y qué combinaciones, aunque nunca se hayan probado, podrían resultar armónicas para el paladar humano.
Lo más innovador es que este sistema no solo identifica relaciones ya conocidas, sino que predice nuevas conexiones químicas entre ingredientes. En sus pruebas, los investigadores descubrieron asociaciones que los chefs jamás habrían imaginado, pero que en laboratorio resultaron sorprendentemente coherentes. Por ejemplo, el modelo sugiere que algunos compuestos presentes en el café podrían combinarse bien con los del tomate o que la vainilla podría potenciar matices umami en ingredientes salados. Estas predicciones surgen gracias a la capa de predicción de estructura química (CSP), una de las innovaciones clave del modelo, que refina los resultados y mejora la capacidad de “entender” la química de los alimentos.
Los resultados son tan precisos que el modelo ha alcanzado los mayores índices de coherencia (NMI) registrados hasta la fecha en estudios de emparejamiento de sabores. En palabras de los autores, esto supone “un paso decisivo hacia la gastronomía computacional”, una disciplina emergente que busca alinear lo culinario con lo científico para optimizar el diseño de recetas, desarrollar nuevos productos alimentarios o incluso personalizar dietas según el perfil químico de los alimentos.
FlavorDiffusion representa una nueva frontera entre ciencia y cocina: una herramienta que permite ir más allá del instinto y la tradición, y que abre la puerta a una era donde la creatividad culinaria y la inteligencia artificial se funden para crear sabores que nadie ha probado antes, pero que podrían convertirse en los clásicos del futuro.