Através de estudos feitos em seis meses por especialistas em culinária, música, e inteligência artificial, a Tramontina conseguiu lançar um projeto no qual músicas são associadas a recomendações de receitas culinárias.
O projeto contou com a ajuda de João Rocha, Maestro da Universidade de Kentucky; Dr. Marcelo Costa, Neurocientista da USP; Renato Carioni, chef e técnico da competição Bocuse D’or; e Paulo Henrique, Chief Technology Officer da Casion.
A base do conceito do projeto é a sinestesia, que é relação entre dois sentidos diferentes, como audição e paladar, em que eles se superposicionam e se influenciam. Foi preciso escolher parâmetros do Spotify para avaliar faixas e selecionar quais seriam usados como base para criar um link entre o sabor e a música.
Por exemplo, a positividade de uma música foi o que ditou quão amargo ou doce deveria ser o prato da receita. O aspecto dançante, por sua vez, foi ligado à temperatura da receita. Os parâmetros foram escolhidos cuidadosamente para serem levados em consideração pelo algoritmo final, filtrando receitas que se aplicavam àquela música.
E por fim, também foi necessário assegurar a harmonização da recomendação, e fazer com que “uma música, por mais louca que ela seja, ela não te dê um resultado de gnocchi, molho à bolonhesa, e algodão-doce”, explicou Renato.
O resultado final foi uma série de recomendações menos aleatórias e o mais exatas possível, casando o gosto musical e culinário para gerar pratos reais e harmoniosos.
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