Café para los muy cafeteros

Optimizar el momento de hacer café para conseguir más sabor y menor desperdicio.

por Javier Pisonero Carabias

Se suele decir que la paciencia es la madre de la ciencia. Bueno, quizás las matemáticas realmente lo sean, pero vamos a dar por buena esa afirmación. Entonces, ¿esto quiere decir que si tenemos paciencia al hacer café lo haremos mejor? Seguramente sí, pero sobre todo si un grupo de matemáticos se junta para poder realizar un estudio sosegado del proceso de hacer café espresso puede iluminarnos.

Realmente el proceso de hacer café es algo que puede llegar a ocurrir en una gran cantidad de laboratorios. Usamos ciencia para poder desperezarnos por la mañana. Realmente la mayoría de los procesos que se hacen en una cocina son procesos científicos. Hacer café consiste en llevar agua al punto de ebullición, arrastrar el café depositado en el recipiente y gracias al aumento de presión trasladarlo a un recipiente  donde tendremos una mezcla homogénea. Seguro que más de uno se ha acordado de sus clases de química en el instituto. Pues mira, nos estaban enseñando a hacer café y no lo sabíamos. Si a este proceso le quitamos el café y ponemos una turbina al fondo estaríamos realizando un proceso de generación de electricidad. Entonces, ¿por qué no optimizar este proceso?

Un grupo de científicos se hizo esta misma pregunta y llegó a juntar a un gran número de universidades con el mismo fin. La Universidad de Cambridge, la Universidad de Huddersfield, la Universidad de Limerck, la Universidad de Oregón y la Universidad de Portsmouth unieron fuerzas. Casi nada. El resultado, uno de los artículos más influyentes en la sociedad en el año 2020, sin tener la palabra COVID en el título, una total odisea.

El primer paso sería el de crear un modelo matemático lo más fiel posible. Un recipiente con medidas controladas se empieza a llenar de granos de café de diferentes tamaños. Estos granos debido a su geometría, no pueden ocupar todo el espacio disponible en el recipiente. Además, tenemos cierta proporción de polvillo soluble que también ocupa un espacio. Todo esto se tiene en cuenta a la hora de construir el modelo. Se llegan a dar nombres tan técnicos como, zona inter-granular o concentración de café-soluble. La cosa va en serio. A partir de ahí se define una zona de entrada y salida de fluido y se utiliza como coeficiente la presión. El modelo estaría totalmente definido ahora habría que conseguir la optimización.

La optimización busca obtener un correcto tamaño del grano al igual que la presión y la longitud que recorre el fluido durante el recipiente. Para esto se toma como variables el tamaño de grano, la zona entre granos (zona inter-granular) y hasta el tamaño del polvillo. A partir de ahí se comienza a hacer una simulación numérica. Esto aunque suene muy complejo y algo difícil de entender no deja de ser lo mismo que cuando dábamos valores a x para obtener valores de y en una función y así poder dibujar sobre los ejes. Pero claro, aquí se utiliza un ordenador potente así que en un periodo corto de tiempo, la cantidad de valores dados es abismal. 

Uno podría llegar a pensar, pues vaya, si esto funciona así no hay que tener una carrera para poder hacerlo. Cierto es que al final la manera de ejecutar el modelo es algo simple, y si no que se lo digan al machine-learning, pero, ¿es fácil definir un modelo matemático correcto?¿Cuándo empieza y cuándo acaba la simulación?  Al fin y al cabo un ordenador es un aparato “tonto”, al que le tenemos que dar migadito todo lo que queremos que haga. Pero una vez que se pone es imparable y rapidísimo. Por lo tanto hay que saber definir correctamente el modelo y poder darle unas condiciones sobre las cuales correr ese modelo. Podría poner alguna ecuación que se utiliza para mejorar esta optimización, pero estamos hablando de café para despertarnos, no para dormirnos. Al final aquí se mezcla termodinámica, mecánica de fluidos y estadística. El problema es más complejo de lo que pensábamos al principio.

La estadística se utiliza en la optimización final. Tras cada ejecución se obtiene un resultado, que puede ser mejor o peor que otro ya obtenido. Lo que se hace es ordenar para interpretar mejor los resultados obtenidos, viendo cual es la combinación de variables con la que más café se obtiene. Además existen herramientas que hacen una evaluación de cuáles son los parámetros que más afectan al resultado final. Todo esto se realiza gracias a un estudio estadístico completo. No solo hacer medias y esa letra que parece una o con un sombrero y que costaba tanto dibujar, 𝞼.

Al final se consigue una serie de figuras y gráficas, que no pueden faltar en un buen artículo científico, porque si no significa que no se ha conseguido nada. Estas gráficas relacionan el tamaño de grano del que se puede extraer bebida con la presión, temperatura, tiempo de ebullición, etc. Estos datos llevan a la conclusión de que lo más importante a la hora de hacer café es  el tamaño del grano molido que se pone sobre el recipiente. Incluso es mejor poner un café más fino en menor cantidad que poner más café. Obviamente aquí lo que se busca es la optimización de extracción de bebida y dejar los menores restos sin usar posibles. Porque al final la variable del sabor y de que esté más rico se escapa de los modelos matemáticos. Por el momento.

En definitiva, aunque parezca algo que no tiene un carácter científico como puede ser el desarrollo de un medicamento o el descubrimiento de un planeta, este artículo hace referencia a que en casi cualquier ámbito la ciencia está presente. Y no sólo eso, si no que tiene mucho que aportar. Hemos podido optimizar la extracción de café, pero, ¿y si se aplica a optimizar el uso de terrenos para hacer vino?. ¿Y si se usan los modelos matemáticos para optimizar el tráfico y no tener que llegar siempre justos al trabajo?. ¿Y si se utilizan los modelos matemáticos para optimizar el proceso de vacunación?. ¿Y si se usan los modelos matemáticos para que Vinicius Jr. marque un gol de una vez?. Algunas de estas cosas están en desarrollo y pueden hacer que nuestra vida cotidiana sea mejor. Así que por favor, Florentino, invierte en estos modelos para que a los madridistas se nos quite esta ansiedad.

¡Ah! Por supuesto, buen café y buenos días.

Referencias

TCameron, M. I., Morisco, D., Hofstetter, D., Uman, E., Wilkinson, J., Kennedy, Z. C., & Foster, J. M. (2020). Systematically Improving Espresso: Insights from Mathematical Modeling and Experiment. Matter, 2(3), 631-648.

Deja una respuesta

Introduce tus datos o haz clic en un icono para iniciar sesión:

Logo de WordPress.com

Estás comentando usando tu cuenta de WordPress.com. Salir /  Cambiar )

Imagen de Twitter

Estás comentando usando tu cuenta de Twitter. Salir /  Cambiar )

Foto de Facebook

Estás comentando usando tu cuenta de Facebook. Salir /  Cambiar )

Conectando a %s