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Cientistas chineses apresentaram uma língua robótica de óxido de grafeno que reconhece sabores em líquidos e “aprende” seus padrões com técnica neuromórfica. Em testes, o sistema atingiu acertos próximos de 99% para gostos básicos e ainda classificou bebidas como café e refrigerante.
A nova língua artificial foi detalhada em julho de 2025 na Proceedings of the National Academy of Sciences e assinada por pesquisadores do National Center for Nanoscience and Technology de Pequim. O dispositivo integra sensoriamento e processamento no mesmo componente, algo raro quando se trata de paladar artificial em meio líquido. O estudo técnico confirma o avanço e explica a arquitetura do sistema que faz os robôs “sentirem” os sabores.
A relevância dessa descoberta é dupla. Primeiro, o paladar sempre foi o sentido mais difícil de digitalizar por ocorrer em ambiente aquoso, onde íons, e não elétrons, carregam a informação. Segundo, a equipe conseguiu implementar computação no sensor, aproximando o modo como papilas gustativas e neurônios se organizam no corpo humano. Isso abre espaço para aplicações em segurança de alimentos, saúde e robótica de serviço.
Outra vantagem é a memória de curto prazo do gosto. O comportamento do material cria um efeito de histerese que retém informação por cerca de segundos a centenas de segundos, permitindo ao robô formar assinaturas elétricas do que “provou”. Relatos técnicos citam durações na faixa de até aproximadamente 140 segundos, úteis para classificação estável de amostras.
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O que é a língua robótica de óxido de grafeno
A chamada língua robótica é um conjunto de membranas de óxido de grafeno que atuam como um dispositivo memristivo iônico. Em termos simples, a mesma peça que detecta os compostos dissolvidos também processa o sinal gerado por eles, sem depender de um computador externo para a etapa inicial de interpretação. Essa fusão sensor–processamento é o que torna o protótipo especial no universo das “e-tongues”.
O trabalho foi publicado na PNAS com a participação de pesquisadores em Pequim e colaboradores na China. O artigo descreve a ideia de gustação artificial neuromórfica, que replica a divisão funcional do paladar biológico, desde a captação química até a codificação elétrica e o reconhecimento do sabor. A validação seguiu protocolos de laboratório com soluções padrão para os gostos básicos.
Relatos institucionais do NCNST ajudam a contextualizar o salto: a equipe construiu um hardware que opera em ambiente úmido, preservando o desempenho e garantindo compatibilidade com líquidos reais, algo que historicamente limitava linguagens artificiais a configurações secas ou com processamento deslocado.
Como funciona, sensor iônico e “reservoir computing” no próprio dispositivo
Quando a membrana entra em contato com a amostra, moléculas em solução liberam íons que migram por canais nanoconfinados no óxido de grafeno. A adsorção e dessorção nas paredes desses canais retarda os íons e produz uma resposta elétrica com histerese, semelhante a uma memória volátil. Esse é o princípio memristivo iônico por trás da língua.
Para transformar essa dinâmica em percepção, os sinais são alimentados em um esquema de reservoir computing. Nessa abordagem, o próprio dispositivo serve como o “reservatório” físico que expande e codifica temporalmente os sinais. Depois, uma rede neural simples realiza a classificação. Segundo os autores, o pipeline entrada sensorial → reservatório → classificador espelha a cadeia papila–nervo–córtex do paladar humano.
Esse design em-sensor reduz ruído e latência, já que boa parte do pré-processamento ocorre dentro do líquido, no mesmo componente. A consequência prática é um sistema mais robusto para ambientes reais, com menos dependência de cabos, interfaces e eletrônica externa logo na primeira etapa crítica de medição.
Resultados: acurácia quase 99% e testes com café e refrigerante
Nos testes com doce, salgado, azedo e amargo, a língua artificial atingiu cerca de 98,5% de acerto. Em cenários de generalização, taxas entre 75% e 90% foram registradas conforme o tipo de amostra e o protocolo. Esses números sustentam que o paladar pode ser capturado de forma digital com alta fidelidade.
Além dos gostos básicos, a equipe testou o sistema em bebidas complexas, como café e Coca-Cola, obtendo desempenho elevado. Coberturas independentes relatam acurácia próxima de 96% para alguns líquidos com assinaturas químicas mais ricas, evidenciando que matrizes reais podem até facilitar a classificação.
Outro ponto importante é a tal memória do gosto. Por apresentar uma resposta elétrica que persiste por tempo finito, o dispositivo consegue “lembrar” a passagem de um estímulo anterior por dezenas de segundos, o que melhora a separabilidade entre classes no domínio temporal sem exigir redes profundas.
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