Los científicos han creado la primera lengua artificial que puede detectar y procesar sabores en un ambiente líquido, imitando a las papilas gustativas humanas. La innovación podría conducir a sistemas automatizados para la seguridad alimentaria y la detección temprana de enfermedades mediante análisis químicos, según los investigadores.
Un equipo de especialistas de la Academia China de Ciencias ha presentado una lengua artificial capaz de descubrir y «recordar» sabores, según un estudio publicado en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences. A diferencia de sistemas previos que dependían de ordenadores externos para interpretar las señales sensoriales, este prototipo integra la función de detección y el procesamiento en la misma membrana, permitiendo operar directamente en soluciones acuosas y aproximándose al modo en que funciona el gusto humano o en animales.
En el sistema gustativo biológico, los estímulos químicos desencadenan en principio las respuestas eléctricas a través de varias células receptoras del gusto, distribuidas en diferentes sectores de la lengua. A continuación, estos potenciales eléctricos se codifican y se transmiten a través de los nervios a las neuronas corticales cerebrales, para llevar a cabo el procesamiento y reconocimiento del gusto.
Memoria y capacidad de aprendizaje
En el nuevo sistema artificial, basado en dispositivos memristivos sensoriales iónicos biológicos y de óxido de grafeno (GO-ISMD), las señales de detección generadas al identificar diferentes sabores se codifican en primera instancia y luego se importan a un sistema de computación de reservorio dinámico, para su procesamiento y percepción. De esta manera, la nueva lengua artificial «prueba» sabores y aprende como un órgano humano.
Gracias al diseño del nuevo sistema, el movimiento iónico se ralentiza lo suficiente como para conservar la señal durante decenas de segundos: esto facilita la formación de una memoria temporal que el sistema puede explotar para reconocer sabores.
Para traducir esas huellas en identificaciones de sabor, los investigadores entrenaron modelos de aprendizaje automático con los patrones eléctricos obtenidos. En las pruebas el sensor distinguió sabores básicos, como dulce, salado, ácido y amargo, y fue capaz de identificar mezclas complejas como café y cola.
Interesantes aplicaciones prácticas
De acuerdo a un artículo publicado en Live Science y un comunicado, las precisiones reportadas variaron según el tipo de muestra y el protocolo: en distintos ensayos se observaron cifras que oscilaron entre el 72,5 % hasta más del 96 % de acierto para determinadas bebidas y compuestos. Estos resultados subrayan no solo la sensibilidad del dispositivo, sino también la capacidad del sistema para «aprender» y mejorar su clasificación, a partir de los modelos de Inteligencia Artificial (IA) utilizados.
Referencia
Confinement of ions within graphene oxide membranes enables neuromorphic artificial gustation. Yuchun Zhang et al. PNAS (2025). DOI:https://doi.org/10.1073/pnas.2413060122
Las aplicaciones prácticas son amplias: controles de calidad alimentaria automatizados, identificación temprana de contaminantes en agua, monitorización ambiental y, potencialmente, pruebas médicas no invasivas basadas en saliva u otros fluidos.
Sin embargo, los autores advierten desafíos claros: el prototipo actual es todavía voluminoso y consume mucha energía, requiere ampliar las bibliotecas de señales químicas para abarcar la heterogeneidad real de muestras comerciales y clínicas, y debe probarse frente a interferencias presentes en entornos sucios o complejos.
