Los diferentes tipos de cava varían en la cantidad de azúcar que se añade con el licor de expedición después de la segunda fermentación (la que da el gas carbónico). Por eso es interesante conocer la cantidad de azúcar añadido, puesto que ésta será la que determinará el tipo de cava producido.
Para diseñar una lengua electrónica para cavas, los investigadores del Grupo de Sensores y Biosensores de la UAB, liderados por el profesor Manel de Valle, han llevado a cabo la identificación de diversas muestras de cava en base a medidas voltamperométricas. Gracias a la combinación de sistemas de medida químicos y herramientas matemáticas avanzadas de procesamiento, han conseguido mimetizar el sistema del gusto humano y llevar a cabo una tarea de distinción entre las diferentes clases de cava, obteniendo una clasificación parecida a la que realizaría un sommelier.
Además, mediante el uso del método de la adición estándar de segundo orden (SOSAM), ha sido posible la cuantificación del azúcar añadido en el proceso de producción del cava, lo cual demuestra el potencial de estas herramientas de procesamiento.
La lengua puede identificar actualmente tres tipos de cava: brut, brut nature y semi seco, pero con un entrenamiento adecuado puede llegar a distinguir los demás tipos de cava del mercado (extra brut extra seco, seco y dulce).
Los investigadores del Grupo de Sensores y Biosensores de la UAB, considerado uno de los grupos de referencia mundial en su ámbito, trabajan desde hace años en el desarrollo de lenguas electrónicas. Actualmente estudian su perfeccionamiento mediante la incorporación de biosensores.
Las lenguas electrónicas son sistemas sensores bioinspirados, que intentan imitar el sentido de la percepción humana. En la lengua electrónica, una matriz de sensores (con una respuesta diferenciada, amplia y complementaria) es utilizada para obtener información química de la muestra en lo que es el equivalente de nuestros sentidos.
A continuación, la percepción del gusto se basa en la generación de los patrones sensoriales de los nervios activados por el cerebro y el reconocimiento de la impronta que éstos han dejado; este último paso es conseguido en el caso de las lenguas electrónicas gracias a la utilización de sistemas informáticos que interpretan los datos obtenidos por la matriz de sensores. Al igual que en el mecanismo biológico, se requiere un proceso de aprendizaje o entrenamiento de la lengua electrónica para que ésta sea capaz de reconocer las propiedades que se quieren identificar.
Referencia bibliográfica:
Xavier Cetó, Juan Manuel Gutiérrez, Laura Moreno-Barón, Salvador Alegret, Manel del Valle. “Voltammetric Electronic Tongue in the Analysis of Cava Wines”. Electroanalysis 2011, 23(1), 72-78.
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