SEVILLA, 22 de septiembre (EUROPA PRESS) –
Equipo de investigación de la Universidad de Sevilla (EEUU) y la Universidad de Huelva (UHU) han desarrolló un sistema «inteligente» que determina los patrones de alimentación de las ovejas a partir de muestras de carne. Según la Fundación Discover, una organización adscrita a la Facultad de Investigación e Innovación de la Universidad, esta alternativa a las visitas técnicas podría utilizarse en la industria para rastrear los productos desde la granja hasta la mesa, así como para certificar la calidad de determinados alimentos. productos.
Los expertos afirman que aunque el sistema ya se ha utilizado antes en otros ámbitos, como identificar el flujo de personas en una ciudad, esta es la primera vez que se aplica la inteligencia de ovejas como método de trazabilidad de cordero, como explica la Comisión en un comunicado de prensa.
“A partir de una muestra del producto, podemos incluso ver lo que comió el animal, ”, explicó el investigador estadounidense Manuel García-Infante a la Fundación Discover. . Normalmente, la trazabilidad de los productos cárnicos se logra mediante inspecciones que cumplen con sus objetivos. Sin embargo, los expertos señalan que este método tiene limitaciones como la falta de precisión, ya que los registros manuales pueden ser inexactos, implica rastrear manualmente cada lote de carne y proporciona poca información; es decir, la complejidad de recopilar datos detallados sobre las condiciones de crianza, alimentación y procesamiento del producto.
Por esta razón, en el artículo “Efectividad del algoritmo de aprendizaje automático como herramienta para el sistema de trazabilidad de la carne. En un estudio de caso sobre la clasificación de cordero del Mediterráneo español publicado en la revista Food Control, los investigadores explican que la inteligencia artificial ofrece mayor precisión y eficiencia en la trazabilidad de la carne. Además, permite una identificación más precisa del origen y características de los productos a lo largo de toda la cadena de suministro. de carne. basado en tres parámetros. En primer lugar están los compuestos que contiene, como proteínas o ácidos grasos, entre otros. En segundo lugar, la parte física, que incluye la firmeza de la carne, la retención de agua y el color de la carne y, finalmente, realizaron una prueba con panelistas capacitados que ayudaron a evaluar y analizar las propiedades sensoriales de los alimentos, como el sabor, el aroma y la textura.
Con estos datos, el equipo de investigación creó diferentes bases de datos y las probó utilizando seis algoritmos de inteligencia artificial para probar qué algoritmo era mejor para identificar cada tipo de carne según sus características y clasificar la calidad en consecuencia. Además, dividieron las carnes en tres grupos: corderos lechales, alimentados con pasto natural y alimentados con pienso concentrado en el granero.
«A partir de datos físicos, químicos y sensoriales, el sistema detecta quién ha comido cordero También encontramos casos en los que se clasificaba según lo que comía la madre”, investigador de la Universidad de Huelva José Guzmán.
Los expertos evalúan qué algoritmo funciona mejor con cada base de datos y determinan cuál. el algoritmo de aprendizaje automático es el más eficaz a la hora de «enseñar al sistema, con parte de la base de datos, cómo identificar los tipos de carne, para que en base a esta información pueda clasificarlas él mismo.
«. Además, los expertos señalan que una forma de utilizar este proceso en la industria es instalar un dispositivo capaz de realizar análisis bioquímicos «in situ» y así poder analizar piezas de carne en tiempo real.
