Rendering concettuale di un elettrodomestico da cucina digitale che vanta decine di ingredienti e un preciso laser di cottura per assemblare e cuocere i pasti utilizzando ricette digitali. Credito:Jonathan Blutinger/Columbia Engineering
Gli ingegneri della Columbia inventano laser robotici controllati da software che cuociono il cibo con una precisione senza precedenti, trattenendo più umidità e creando un modo completamente nuovo e personalizzato per cucinare un pasto gustoso.
Immagina di avere il tuo chef personale digitale; pronto per cucinare quello che vuoi; in grado di personalizzare la forma, la consistenza e il sapore solo per te; ed è tutto premendo un pulsante. Gli ingegneri della Columbia hanno lavorato proprio per questo, utilizzando i laser per cucinare e la tecnologia di stampa 3D per assemblare gli alimenti.
Sotto la guida del professore di ingegneria meccanica Hod Lipson, il team "Digital Food" del suo Creative Machines Lab ha creato uno chef personale digitale completamente autonomo. Il gruppo di Lipson sviluppa alimenti stampati in 3D dal 2007. Da allora, la stampa di alimenti è passata a stampe multi-ingrediente ed è stata esplorata da ricercatori e alcune società commerciali.
"Abbiamo notato che, mentre le stampanti possono produrre ingredienti con una precisione millimetrica, non esiste un metodo di riscaldamento con questo stesso grado di risoluzione", ha affermato Jonathan Blutinger, PhD nel laboratorio di Lipson che ha guidato il progetto. "La cottura è essenziale per la nutrizione, il sapore e lo sviluppo della consistenza di molti alimenti e ci siamo chiesti se potevamo sviluppare un metodo con i laser per controllare con precisione questi attributi".
Pollo cotto da un laser blu. La luce è diretta da due galvanometri a specchio controllati da software. Credito:Jonathan Blutinger/Columbia Engineering
In un nuovo studio pubblicato da npj Science of Food , il team ha esplorato varie modalità di cottura esponendo la luce blu (445 nm) e la luce infrarossa (980 nm e 10,6 µm) al pollo, che hanno utilizzato come sistema alimentare modello. Hanno stampato campioni di pollo (3 mm di spessore per circa 1 pollice) come banco di prova e hanno valutato una serie di parametri tra cui profondità di cottura, sviluppo del colore, ritenzione di umidità e differenze di sapore tra carne cotta al laser e al forno. Hanno scoperto che la carne cotta al laser si restringe del 50% in meno, trattiene il doppio del contenuto di umidità e mostra uno sviluppo del sapore simile alla carne cotta in modo convenzionale.
"In effetti, i nostri due assaggiatori ciechi del gusto hanno preferito la carne cotta al laser ai campioni cotti in modo convenzionale, il che promette bene per questa tecnologia in crescita", ha affermato Blutinger.
Mentre Lipson e Blutinger sono entusiasti delle possibilità di questa nuova tecnologia, i cui componenti hardware e software sono piuttosto a bassa tecnologia, notano che non esiste ancora un ecosistema sostenibile che la supporti. Lipson afferma che "quello che ancora non abbiamo è quello che chiamiamo 'Food CAD', una sorta di Photoshop del cibo. Abbiamo bisogno di un software di alto livello che consenta a persone che non sono programmatori o sviluppatori di software di progettare gli alimenti che desiderano. E poi abbiamo bisogno di un posto dove le persone possano condividere ricette digitali, come noi condividiamo la musica."
Tuttavia, afferma Blutinger, "Il cibo è qualcosa con cui tutti noi interagiamo e personalizziamo quotidianamente:sembra naturale inserire un software nella nostra cucina per rendere la creazione dei pasti più personalizzabile".
Riferimento:"Cottura di precisione per alimenti stampati tramite laser a lunghezza d'onda multipla" di Jonathan David Blutinger, Alissa Tsai, Erika Storvick, Gabriel Seymour, Elise Liu, Noà Samarelli, Shravan Karthik, Yorán Meijers e Hod Lipson, 1 settembre 2021, npj Science di cibo .
DOI:10.1038/s41538-021-00107-1
Gli autori sono:Jonathan Blutinger, Alissa Tsai, Erika Storvick, Gabriel Seymour, Elise Liu, Noà Samarelli, Shravan Karthik, Yorán Meijers e Hod Lipson, Dipartimenti di Ingegneria Meccanica e Informatica, Columbia Engineering.
Questo lavoro è stato sostenuto in parte dal programma di finanziamento SEAS Interdisciplinary Research Seed (SIRS) della Columbia University e dal NSF NRI Award #1925157.
