El campus de Ourense trabaja en un sistema de imagen ultrapreciso para garantizar la autenticidad de los alimentos y evitar fraudes
SOSTENIBILIDAD
El proyecto aplicará una combinación de visión hiperespectral capaz de diferenciar la composición de semillas y harinas con modelos de aprendizaje automático para detectar alteraciones
10 feb 2025 . Actualizado a las 10:20 h.Un equipo formado por investigadores de la Universidad de Vigo está trabajando en el desarrollo de un sistema que permita garantizar la autenticidad y la integridad de los alimentos sin tener que realizar para ello manipulaciones durante el proceso de producción. El objetivo es que se puedan detectar defectos invisibles al ojo humano, clasificar productos según su calidad o combatir el fraude mediante la verificación de materias primas. El aumento de fraudes alimentarios que provoca cada vez más alertas internacionales, y la implicación que esa problemática lleva aparejada tanto por el coste económico como para la salud pública ha animado a miembros de los campus de Ourense y Vigo a diseñar un sistema que permita reconocer la naturaleza de cada producto, su sustancia o su calidad y también facilite al detección de contaminación y adulteración. Buscan desarrollar métodos ágiles, precisos y sencillos para estas verificaciones. Así nació el proyecto de smartcontrol que ha sido seleccionado en la convocatoria nacional de proyectos de generación de conocimiento y que está coordinado por el catedrático Jesús Simal Gándara, catedrático del departamento de Química Analítica y Alimentaria y miembro del Centro de Investigación Interuniversitario de los Paisajes Atlánticos Culturales. El trabajo que se va a desarrollar desde el grupo de Investigaciones Agrarias y Alimentarias (AA1) se centrará en certificar la autenticidad de semillas, harinas y productos en polvo o texturizados de cereales, leguminosas y frutos secos mediante el uso de imágenes hiperespectrales y técnicas de aprendizaje automático. El proyecto, en el que participa también el investigador Gonzalo Astray y un equipo multidisciplinar de áreas como tecnología alimentaria, ingeniería industrial, ingeniería informática, química y farmacia, tiene de plazo para obtener resultados hasta agosto del 2027 y un presupuesto de 212.500 euros. La colaboración entre especialistas en análisis químico, procesado de alimentos, tecnología de procesamiento de imágenes e inteligencia artificial es fundamental en esta iniciativa basada en la combinación de imágenes hiperespectrales y las técnicas avanzadas de análisis de datos. Jesús Simal Gándar explica que las imágenes hiperespectrales son comparables a tener un súper sentido del olfato que permite distinguir miles de aromas diferentes, pero con la vista. «En lugar de ver só o vermello, verde e azul que os ollos humanos captan, estas imaxes poden ver centos ou incluso miles de cores diferentes, que nós non podemos percibir. Esa capacidade é o que permite obter información moi detallada sobre os obxectos que estamos observando e, por exemplo, relacionala coa composición química dun alimento, detectar enfermidades en plantas ou incluso identificar minerais nunha rocha. É como ter unha especie de raios X, pero moito máis sofisticado», abunda el investigador.
El proyecto parte de la hipótesis de que la combinación de imágenes hiperespectrales con métodos avanzados de aprendizaje automático puede revolucionar la evaluación de la autenticidad de semillas, harinas, polvos y productos texturizados de cereales, legumbres y frutos secos. El sistema en el que trabajarán los investigadores de la Universidad de Vigo tendrá que ser capaz de, empleando las «firmas espectrales» inherentes a cada uno de estos productos alimentarios, identificar y autenticar con precisión su composición, origen y calidad.
Arroz, nueces y garbanzos con origen protegido
La investigación se centra en productos con sello de denominación de origen (DO) protegida o indicación geográfica protegida (IGP) española. Según los investigadores, se trata de cultivos vitales, por lo que resulta fundamental garantizar su autenticidad y calidad. Simal y Astray destacan la importancia que los productos sobre los que se va a trabajar tienen para la alimentación humana. Recuerdan por ejemplo que el 95 % de la producción de arroz se destina al consumo humano y es parte fundamental de la dieta de más de la mitad de la población mundial. Además destacan que estos cultivos contribuyen a la biodiversidad, la calidad paisajística, la producción local y la reducción de la huella de carbono.
El proyecto tiene varias líneas de trabajo. Una de ellas será construir una base de datos hiperespectral para una amplia gama de semillas, harinas, polvos y productos texturizados, capturando sus huellas espectrales. Habrá que desarrollar modelos de aprendizaje automático de última generación para distinguir entre los diferentes productos y también diseñar un sistema smartcontrol que integre estos modelos en líneas de procesado de alimentos, permitiendo una evaluación no destructiva y en tiempo real.
La estrategia incluye la fusión multiespectral para una mejor comprensión de la composición de los alimentos, arquitecturas de aprendizaje profundo para identificar marcadores de autenticidad y sistemas de monitorización en tiempo real para optimizar la producción y reducir el desperdicio. Actualmente, según explican los expertos, muchos métodos para garantizar la autenticidad de semillas y harinas requieren equipos costosos, largos tiempos de análisis y personal altamente cualificado. El equipo de la Universidad de Vigo propone un sistema más accesible, preciso y rápido, aplicable en diferentes puntos de la cadena de producción para el que pretenden desarrollar una tecnología accesible y fácil de usar para empresas de diferentes sectores.