Pimentas na feira do Mercado de Ver-o-Peso (Carmen Fukunari/Exame)
Redatora
Publicado em 25 de novembro de 2025 às 00h29.
Pesquisadores desenvolveram uma língua artificial capaz de medir com precisão o nível de ardência de pimentas e alimentos picantes, eliminando a necessidade de testes sensoriais humanos. O dispositivo, descrito na revista ACS Sensors, usa um gel inspirado nas propriedades neutralizantes do leite para avaliar desde pimentas suaves até variedades extremamente picantes.
A nova tecnologia busca oferecer uma ferramenta eficiente para controle de qualidade na indústria de alimentos, reduzindo riscos e padronizando a classificação de picância.
A equipe da Universidade de Ciência e Tecnologia da China Oriental criou um gel composto por leite em pó, ácido acrílico e cloreto de colina. A fórmula foi inspirada na forma como as proteínas do leite reduzem a sensação de ardor causada pela capsaicina, o composto responsável pela picância das pimentas.
Quando uma corrente elétrica é aplicada ao gel, íons de cloreto e hidrogênio conduzem eletricidade. A capsaicina interage com as proteínas do leite e forma complexos que dificultam a movimentação desses íons, diminuindo a condutividade do material. Quanto maior a interferência, maior o nível de ardência detectado.
Os pesquisadores testaram oito tipos diferentes de pimenta, permitindo desenvolver uma escala de ardência que varia de 0 a 70 — de suave a extremamente picante. Em seguida, o dispositivo avaliou alimentos como pimenta em pó e molho Tabasco.
O desempenho foi comparado ao de provadores humanos treinados. A classificação obtida pela língua sintética apresentou forte concordância com as avaliações feitas pelo painel sensorial, indicando que o dispositivo pode substituir testadores em análises de produtos apimentados.
Diante disso, os cientistas planejam desenvolver versões menores e mais práticas do dispositivo, que funcionem sem a estação de trabalho usada hoje para medir a condutividade.
De acordo com a revista, os pesquisadores afirmam que o dispositivo pode ser útil na indústria alimentícia para manter padrões de segurança e qualidade, além de diminuir riscos para provadores humanos expostos repetidamente à capsaicina.
Especialistas também sugerem ampliar as comparações com dados de provadores treinados e não treinados, o que pode aprimorar a precisão da língua artificial e adaptar a escala às preferências do consumidor.