La carne tiene un sabor, una textura y un aroma distintos: cómo las alternativas a base de plantas imitan la carne real

Cuando muerdes una hamburguesa jugosa, cortas el bistec perfecto a medio cocer o devoras un plato lleno de nuggets de pollo, lo más probable es que tus sentidos respondan a las sensaciones de la comida. Olor, sabor, textura y color.. Durante mucho tiempo, estos cuatro atributos diferenciaron a la carne de otros grupos de alimentos.

Pero en los últimos años, Las empresas de alimentos han comenzado a centrarse en desarrollo de alternativas a la carne. Mucha gente cree que alejarse de las dietas ricas en carne pueden ayudar con la sostenibilidad ambiental así como mejorar su propia salud.

Los dos principales focos de investigación han sido las alternativas a la carne de origen vegetal y la carne cultivada en laboratorio. Ambos tienen desafíos interesantes. La carne cultivada en laboratorio requiere el cultivo de células animales y la generación de un producto cárnico. Las alternativas a la carne de origen vegetal utilizan materiales vegetales para recrear estructuras y sabores animales.

Las principales empresas de alimentos que han generado alternativas a la carne de origen vegetal que los consumidores parecen disfrutar incluyen Imposible, Más allá de la carne, Mosa Meat y Quorn.

Desde una perspectiva científica, el desarrollo de alternativas a la carne de origen vegetal es especialmente intrigante porque los fabricantes e investigadores de alimentos intentan crear productos con texturas, sabores, apariencias y composiciones de nutrientes similares a esas jugosas hamburguesas o tiernas alitas de pollo.

como bioquímico quien enseña a los estudiantes cómo los alimentos alimentan nuestros cuerpos, centro mi investigación en la composición y la producción de estos productos y en cómo pueden imitar la carne animal.

Las carnes animales se componen principalmente de proteínas, grasas y agua, con pequeñas cantidades de carbohidratos, vitaminas y minerales. El tejido animal consumido suele ser músculo, que tiene una forma distintiva hecha de fibras de proteína agrupadas con tejido conectivo.

(Crédito: OpenStax/Wikimedia Commons, CC BY-SA) Los músculos, de donde proviene la carne animal, contienen fibras musculares unidas por tejido conectivo.

El tamaño y la forma de las fibras proteicas influyen en la textura de la carne. La cantidad e identidad de los lípidos naturales (grasas y aceites) que se encuentran dentro de un tejido muscular específico pueden influir en la estructura de las proteínas y, por tanto, en el sabor, la ternura y la jugosidad de la carne. Los productos cárnicos también tienen un alto contenido de agua.

Por lo general, las alternativas a la carne de origen vegetal se elaboran con proteínas no animales, así como con compuestos químicos que realzan el sabor, grasas, colorantes y aglutinantes. Estos productos también contienen más del 50 por ciento de agua. Para producir alternativas cárnicas de origen vegetal, los ingredientes se combinan para imitar el tejido muscular animal y luego se complementan con aditivos como potenciadores del sabor.

Desarrollar una textura similar a la de la carne

La mayoría de los sustitutos de la carne se derivan de la proteína de soja. porque es relativamente barato y absorbe fácilmente tanto agua como grasa, uniendo estas sustancias para que no se separen. Algunas empresas utilizarán otras proteínascomo el gluten de trigo, las legumbres (lentejas, garbanzos, guisantes, frijoles) y proteínas de los aceites de semillas.

Dado que la mayoría de las carnes animales incluyen cierta cantidad de grasa, lo que agrega sabor y textura al producto, los fabricantes de alternativas cárnicas de origen vegetal a menudo agregará grasas como aceite de canola, aceite de coco o aceite de girasol para que el producto sea más suave y sabroso.

Las proteínas y las grasas no se mezclan fácilmente con el agua; es por eso que los ingredientes de los aderezos para ensaladas a veces se separan en capas. Al utilizar estos componentes, los fabricantes de alimentos deben emulsionarlos o mezclarlos juntos. La emulsificación es esencial para garantizar que las proteínas, las grasas y el agua formen una red integrada. con una textura atractiva. De lo contrario, el producto alimenticio puede quedar grasoso, esponjoso o simplemente repugnante.

Muchas alternativas veganas a la carne también utilizan agentes gelificantes que unen agua y grasa. Ayudan con la emulsificación porque contienen almidón, que interactúa fuertemente con el agua y la grasa. Esto permite una red más mixta de proteínas, grasas y agua, lo que los hace más carnosos y atractivos para los consumidores.

(Crédito: FotografiaBasica/E+ vía Getty Images) Las grasas, como el aceite, no se mezclan fácilmente con el agua. Necesitan emulsionarse para convertirse en una sustancia homogénea.

Crear un producto con una textura similar a la de la carne no es sólo un proceso de tirar y revolver. Dado que la carne animal es principalmente tejido muscular, tiene una disposición espacial única de proteínas, grasas y agua.

Para imitar esta estructura, Los fabricantes utilizan procesos. como estirar, amasar, doblar, estratificar, imprimir en 3D y extruir. Actualmente, el método de procesamiento más popular es la extrusión.

La extrusión es un método mediante el cual los ingredientes secos (proteínas y grasas vegetales) se introducen en una máquina junto con un flujo constante de agua. La parte interior de la máquina gira como un tornillo, combinando las moléculas, convirtiendo la estructura del material vegetal de formas esféricas a fibras.

Cada proteína vegetal se comporta de manera diferente en el proceso de fabricación, por lo que algunas alternativas cárnicas de origen vegetal pueden utilizar diferentes ingredientes, según sus estructuras.

Agregar el sabor sabroso

Aunque la textura es fundamental, la carne también tiene un sabor sabroso y umami distintivo.

Un conjunto de reacciones químicas llamadas maillard browning ayuda a desarrollar los complejos y ricos perfiles de sabor de las carnes animales mientras se cocinan. Por tanto, aditivos como extractos de levadura, miso, champiñones y especias pueden mejorar el sabor de las alternativas a base de plantas permitiendo que se produzcan reacciones de Maillard.

El aroma de las carnes cocidas normalmente proviene de reacciones químicas entre azúcares y aminoácidos. Los aminoácidos son los componentes básicos de las proteínas. Muchas investigaciones han enfocado al intentar replicar algunas de esas reacciones.

Para promover estas reacciones, la carne alternativa los desarrolladores agregarán agentes de oscurecimiento, incluidos aminoácidos específicos como cisteína, metionina y lisina, azúcares y la vitamina tiamina. Agregar saborizantes de humo naturales derivados del nogal americano o del mezquite también puede darle a las carnes alternativas un aroma similar.

(Crédito: Bloomberg Creative/Bloomberg Creative Photos vía Getty Images) Las hamburguesas a base de plantas hechas con más proteína de lentejas o guisantes tienden a verse más marrones y parecidas a la carne.

Comer con los ojos

Como dijo Apicio, el amante romano de la comida del siglo I: “Primero comemos con los ojos..”

Eso significa que incluso si la textura es perfecta y los sabores son perfectos, el consumidor aún decidirá si quiere comprar y comer la carne vegana por su apariencia.

Por esta razón, los fabricantes de alimentos suelen desarrollar alternativas a la carne de origen vegetal que parecen platos de carne clásicos: hamburguesas, albóndigas, salchichas o nuggets. También agregarán agentes colorantes naturales como jugos de remolacha, achiote, caramelo y vegetales que hacen que las alternativas a base de plantas se parezcan más al color de la carne tradicional.

Las proteínas vegetales como la soja y el gluten de trigo no se doran como la carne animal. Por eso, algunos fabricantes de alimentos aumentarán la proporción de proteínas de guisantes y lentejas que utilizan, lo que convierte a la carne en una alternativa lucir más marrón mientras cocinas.

Con un poco de investigación, no es demasiado difícil imitar la estructura, textura, sabor y apariencia de las carnes animales. Pero la pregunta sigue siendo: ¿la gente los comprará y consumirá?

Parece que la gente quiere carne de origen vegetal. Países de todo el mundo han aumentado su demanda de estos productos. En 2023, el mercado global superó los 7 mil millones de dólares y es Se prevé que crecerá casi un 20 por ciento para 2030..


Julie Pollock es profesora asociada de química en la Universidad de Richmond. Este artículo se republica desde La conversación bajo un Licencia Creative Commons. Lea el artículo original.

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En un único H100 en un contexto de 1M, la restricción de enlace pasa de la computación a la memoria. Los pesos NVFP4 de Super ocupan alrededor de 70 GB del presupuesto de 80 GB de HBM. Cada solicitud de token de 1 millón agrega aproximadamente 4 GB de caché KV. Por tanto, la concurrencia efectiva es 1. El peso NVFP4 del Puzzle-75B-A9B ocupa alrededor de 44,5 GB. El diseño de atención no cambia, por lo que el costo de KV por solicitud no cambia. La simultaneidad en 1M aumenta a 8. El rendimiento de decodificación agregado en esa simultaneidad es aproximadamente 4 veces el rendimiento de solicitud única de Super. El llenado previo de una solicitud de 990 000 tokens es aproximadamente 1,2 veces más rápido. Cómo funciona el rompecabezas iterativo Puzzle es un marco de búsqueda de arquitectura neuronal descompuesta, implementado aquí como Puzzletron. Define un espacio de búsqueda discreto de implementaciones de capas alternativas. Cada alternativa obtiene una puntuación de calidad. Luego, un programa de enteros mixtos selecciona una alternativa por capa bajo una restricción de implementación. Tres técnicas de poda forman el espacio de búsqueda: Poda de canales intermedios: los canales dentro de cada experto enrutado se clasifican según su contribución a la salida del experto. Todos los expertos dentro de una capa MoE se reducen a un tamaño uniforme para lograr compatibilidad con el kernel. Reducción de top-k: la cantidad de expertos a los que se enruta un token varía según la capa, hasta el k = 22 del padre. Poda de Mamba SSM: el tamaño del estado de SSM cae de 128 a 96 canales. Se mide el resultado del SSM. Bajar 128 canales a 96 acelera el kernel SSM de 1,2x a 1,3x durante la decodificación. Esto se mantiene en tamaños de lote entre 8 y 512. Los canales se clasificaron según su contribución estimada a la producción de la capa Mamba. La estimación promedió más de 67 millones de tokens de datos de validación. El Apéndice A muestra que esto supera la selección aleatoria de canales bajo una poda agresiva. La formulación original asume que los impactos en la calidad del reemplazo son aproximadamente aditivos. Cada bloque candidato se puntúa dentro del padre no modificado. Eso ignora las interacciones de orden superior entre reemplazos. Iterative Puzzle alterna la compresión limitada con una breve recuperación de destilación de conocimientos. Construye una secuencia M0, M1,… MR en lugar de saltar al objetivo. Las puntuaciones se vuelven a calcular con respecto al modelo comprimido actual, no al modelo original. Se utilizaron tres etapas: El Ministerio de Educación pondera el 75% de la capacidad docente, el estado de Mamba SSM el 75%. Curado por 24 mil millones de fichas. El Ministerio de Educación pondera el 60% de la capacidad docente. Curado por 43,2 mil millones de tokens. Se activó el presupuesto de expertos encaminado al 50%, asignado de forma heterogénea. Curado por 52,8 mil millones de tokens. https://arxiv.org/pdf/2607.04371 La tabla anterior compara esto con una línea base de Puzzle de un solo paso en el mismo objetivo. El procedimiento de tres pasos tiene un promedio de 69,05 en diez puntos de referencia, frente a 68,48. Las ganancias aparecen en MMLU-Pro, GPQA, HLE, AA-LCR, LiveCodeBench, SciCode y RULER-256K. IFBench-Instruction cayó 0,2 puntos y IFBench-Prompt cayó 0,5. Recuperación: destilación, RL y verbosidad La destilación de conocimientos se ejecutó con un 30 % de datos de preentrenamiento y un 70 % de datos SFT de Nemotron-3-Nano. Durante la fase de rompecabezas, KD utilizó una secuencia de 32K de longitud. Luego, Recovery entrenó a 128K y escaló a 512K. El presupuesto era de hasta 100 mil millones de tokens, con un lote global de 16 millones de tokens, en Megatron-LM. La capacitación posterior de RL adoptó la Etapa 2 del proceso Nemotron-3-Super RL, centrada en la ingeniería de software. La fase 2.1 realizó una comparación del uso de herramientas en un solo paso. La fase 2.2 pasó a la zona de pruebas RL de extremo a extremo, donde los agentes corren hasta 200 turnos. Ambas fases utilizaron una penalización de KL de 0. El equipo barrió las tasas de aprendizaje y luego promedió los pesos resultantes. https://arxiv.org/pdf/2607.04371 La Figura 4 anterior muestra lo que aportó cada etapa. KD de contexto corto recupera la mayoría de las categorías a más del 97% de Nemotron-3-Super. Luego, KD de contexto largo eleva específicamente los puntos de referencia de entrada larga y de generación larga. El equipo de investigación afirma que el impacto de RL en estos experimentos fue pequeño. La verbosidad es el detalle silencioso. Después de la última iteración de Puzzle, el modelo generó el 132% del recuento de tokens de Super. Eso cayó al 99% después del proceso de recuperación total. Implementación: cuantificación y predicción de tokens múltiples Se produjeron dos recetas de cuantificación posteriores al entrenamiento: FP8 W8A8 apunta a Hopper y NVFP4 W4A4 apunta a Blackwell. Componente Línea base BF16 Punto de control FP8 Punto de control NVFP4 GEMM MoE dispersos y compartidos BF16FP8NVFP4 Mamba GEMM BF16FP8FP8 Mamba Caché SSM FP32FP32FP16 + Caché SRKV FP8FP8FP8 Enrutador FP32FP32FP32 Atención QKV/salida, proyecciones latentes MoE, LM cabezaBF16BF16BF16 Ambas recetas se calibraron en 256 muestras SFT posteriores al entrenamiento. NVFP4 utilizó la calibración máxima, no la búsqueda de sensibilidad AutoQuantize utilizada para Super. El punto de control resultante se cuantifica de forma ligeramente más agresiva y se realiza de manera similar. NVFP4 no es compatible de forma nativa con Hopper. Todavía se utiliza para el objetivo H100 de contexto 1M, porque la capacidad de HBM se vincula allí. Puzzle-75B-A9B hereda un cabezal MTP compartido de Super. Los parámetros se comparten entre los pasos de MTP, por lo que un cabezal se aplica de forma recursiva en la inferencia. La transferencia directa de la cabeza entrenada de Super dio longitudes de aceptación similares. Luego, el equipo de investigación identifica una discrepancia entre el entrenamiento y la inferencia. El entrenamiento MTP forzado por el maestro alimenta la secuencia completa de estados ocultos desplazados. En cambio, la redacción autorregresiva alimenta una combinación de modelos de destino y estados ocultos generados por MTP. Las tasas de aceptación caen en posiciones de draft más profundas. Esto se soluciona mediante una formación continua de la cabeza transferida. En SPEED-Bench con una longitud de calado 7, la longitud media de aceptación aumentó de 3,45 a 4,34. Eso es aproximadamente entre el 25% y el 30%, concentrado en puestos posteriores del draft. A diferencia de Super, el punto de control NVFP4 apenas se degrada: 4,31 frente a 4,34. Dónde ayuda la compresión y dónde duele Benchmark (BF16)SuperPuzzle-75B-A9BDeltaMMLU-Pro83.882.4-1.4AIME25 (sin herramientas)92.289.7-2.5GPQA (sin herramientas)80.578.6-1.9LiveCodeBench82.181.1-1.0SciCode (subtarea)42.340.6-1.7SWE-Bench (OpenHands)59.556.9-2.6Arena-Hard-V272.868.6-4.2AA-LCR56.856.9+0.1REGLA 1M93.992.2-1.7MMLU-ProX79.577.5-2.0 El propio resumen del artículo de investigación es que el seguimiento de instrucciones y las evaluaciones agentes son las que más pierden. Arena-Hard-V2 es el peor de los casos, con -4,2 puntos. RULER se mantiene dentro de aproximadamente 1 a 2 puntos en 256K, 512K y 1M. Tres resultados de BF16 no retroceden. AA-LCR gana 0,1, Scale AI Multi-Challenge empata en 56,6 y TauBench Telecom gana 0,4. NVFP4 cuesta poco además de la compresión. En RULER 1M, el punto de control NVFP4 obtiene una puntuación de 93,2, por encima del 92,2 de BF16. HLE es el costo de NVFP4 más claro, cayendo de 16,5 a 15,7. Los resultados del 8PM se encuentran en el Apéndice E y siguen de cerca al BF16. SWE-Bench no está incluido en el punto de control del 8PM. Casos de uso RAG de contexto ultralargo en una GPU: un servicio de análisis de documentos en un contexto de 1 millón pasa de 1 solicitud simultánea a 8. El rendimiento de decodificación agregado en esa concurrencia es aproximadamente 4 veces mayor. Asistentes de codificación interactivos: en UT >= 100 tok/s en el régimen 8K/64K, un nodo sirve 2,03 veces los tokens. Ajustado por detalle, es decir, 2,16 veces las solicitudes completadas por minuto. Canalizaciones de documentos con gran cantidad de precarga: el régimen de 50.000/2.000 gana solo 1,60 veces. La compresión ayuda menos cuando el procesamiento rápido domina la computación. Bucles SWE agentes: verifique la brecha SWE-Bench de 2,6 puntos con su combinación de tareas. La recuperación de RL apuntó a esta capacidad y solo la restauró parcialmente. Explorador de implementación ‘+esc(r