A molekuláris gasztronómia vagy a chefek egy része által kísérleti konyhaművészetnek nevezett terület fizikai és kémiai folyamatok gyakorlati szakácstechnikákban történő alkalmazása. Az ételek elkészítését és élvezetét atomok, molekulák és keverékek szintjén, tudományos szemszögből közelíti meg. Alkalmazói egy összetevő molekuláris szerkezetét, tulajdonságait és átalakulásait veszik figyelembe élelmiszeripari termékek elő- és elkészítésénél. (Az elnevezést Kürti Miklós magyar fizikus és a francia Hervé This kémikus találta ki 1988-ban.)   

Amióta létezik molekuláris gasztronómia, mindig a kulináris innováció terepének bizonyult. A mesterséges intelligencia berobbanásával korábban soha nem tapasztalt mértékben foglalkoznak vele, mert enciklopédikus ismereteivel és pontosságával az MI a legjobb szakácssegéd. Az ízek birodalmában elmerült, gépi tanulással okosított algoritmusok a legkreatívabb szakácsok ötleteiben sem szereplő kombinációkkal, például serpenyőben sült Szent Jakab kagyló mangós coulis-szal (sűrű püré vagy mártás) meg hasonlókkal állhatnak elő. Egy részük nyilván nem működik, a többi viszont ismeretlen élményekkel kecsegtet.

Az MI azonban nemcsak új ízek felfedezéséről, hanem meglévő technikák gép nélkül elképzelhetetlen szintre történő fejlesztéséről is szól: mártások tulajdonságait meghatározott hőmérsékleten, meghatározott ideig őrizhetjük meg, mikroszkopikus pontosságú textúra-zsonglőrködést kivitelezhetünk vele. Kiszámítja az ideális főzési időt, összetevő-arányt, és hogy milyen konkrét lépéseket tegyünk pontos kivitelezésükért.

Tudományos precizitásával hozzájárul, hogy chefek túllépjenek a megszokott textúrákon, tálaláson. A molekuláris gasztronómia bevett készlettárát, habokat, géleket és gömbösítést a lehetőségek határáig finomít. MI segítségével a fogások nemcsak ínycsiklandózóak, hanem a látvány is magukkal ragad. Egyesek szerint a molekuláris gasztronómia és a mesterséges intelligencia párosa megváltoztatja, tágabbá teszi az „étel”, „élelmiszer” jelentését.

Minden megrendeléssel, diétával, megkötéssel, menüleírással és képekkel folyamatosan online adatokat hagyunk magunk mögött, masszív adatgyűjtő rendszerben tárolva komoly gyakorlóterep MI-modelleknek. Lájkokon és dühös emojikon bőven túllépve, ismerik meg személyes ízlésünket, hogy mire vagyunk allergiásak stb.

Az adatok alapján az MI kulináris valóságunkhoz tökéletesen passzoló ételeket, ételsorokat javasolhat. A pont ránk kialakított kaják elvileg személyiségjogi (privacy) kérdéseket vethetnek fel. Felelős MI-rendszereknél azonban az adatbiztonság elsőbbséget élvez, a fogyasztói élmény növelése, és nem az infóinkkal való visszaélés a cél. Interakcióink visszacsatolási hurkokként (feedback loops) működnek: mi is adhatunk neki inputokat, finomhangolhatjuk az ajánlásait, az algoritmus pedig tanul visszajelzéseinkből.