Crédito:The new technology is the first of its kind to learn how to taste
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As máquinas há muito se destacam na replicação da visão e do som, mas o paladar continua sendo muito mais difícil de ser capturado digitalmente. Pesquisadores em Pequim criaram uma ‘língua’ de óxido de grafeno que detecta e aprende substâncias químicas, identificando sabores com quase 99% de precisão, mostrando que o paladar pode ser digitalizado.
Uma Língua Artificial Neuromórfica
Cientistas do Centro Nacional de Nanociência e Tecnologia em Pequim, trabalhando com colaboradores em toda a China, desenvolveram um dispositivo neuromórfico que imita o paladar humano. Esse “sistema gustativo artificial” utiliza membranas de óxido de grafeno em camadas que detectam e processam sinais químicos diretamente, de forma semelhante às papilas gustativas naturais que trabalham em conjunto com os neurônios.
Ao contrário das tecnologias de visão ou audição, que dependem de componentes eletrônicos de estado sólido, o paladar precisa funcionar em ambientes líquidos, onde íons, e não elétrons, transmitem os sinais. Para enfrentar esse desafio, a equipe construiu um dispositivo sensorial memristivo iônico de óxido de grafeno (GO-ISMD).
Dentro de seus canais nanoestruturados, os íons passam por processos de adsorção e dessorção que retardam seu movimento, produzindo respostas elétricas semelhantes às da memória. Essa memória volátil de curto prazo permite que o dispositivo detecte substâncias químicas e realize cálculos em ambientes líquidos — uma inovação em sistemas biomiméticos.
Respostas Semelhantes a Sinapses
Quando exposto a pulsos de voltagem, o dispositivo se comporta como uma sinapse biológica, ajustando a intensidade de suas respostas, retendo memórias de sinais anteriores e apresentando tempos de recuperação estendidos de até 140 segundos. Para transformar esse comportamento em percepção, os pesquisadores aplicaram uma abordagem computacional conhecida como computação de reservatório.
“Nosso projeto foi inspirado no sistema biológico de sabor”, disse Yon Yang em um e-mail para a New Atlas. Construímos uma plataforma inteligente com três partes principais: uma entrada de sensoriamento, uma camada de reservatório e uma rede neural simples. Nosso hardware usa a entrada de sensoriamento e o reservatório para converter sinais químicos em padrões únicos que a rede neural aprende a reconhecer
Na prática, a camada de sensoriamento primeiro captura os sinais de sabor e os traduz em impulsos elétricos. A rede neural então aprende esses padrões digitais, armazenando parâmetros-chave para que o sistema possa recuperar e identificar sabores posteriormente.
Teste de Prova de Conceito
Para a prova de conceito, a equipe testou quatro sabores: azedo (ácido acético), salgado (NaCl), amargo (MgSO₄) e doce (acetato de chumbo). O sistema atingiu 98,5% de precisão na distinção entre eles, com testes individuais variando entre 75% e 90%. Também classificou com sucesso bebidas como café, Coca-Cola e suas misturas.
Ainda assim, os pesquisadores enfatizam que esta é uma demonstração inicial. O dispositivo é grande e consome muita energia, exigindo miniaturização e integração antes do uso prático.
“Esta tecnologia conecta computação inspirada no cérebro, sensoriamento químico e sistemas de inspiração biológica”, explicou Yan. “Com avanços em escalabilidade, eficiência energética e integração de múltiplos sensores, esperamos avanços em saúde, robótica e monitoramento ambiental na próxima década.”
Ao combinar sensoriamento e computação em um dispositivo aquoso, o sistema de óxido de grafeno avança o paladar artificial e aponta para futuras tecnologias que podem expandir ou recriar o paladar humano
