La cámara que distingue el jamón ibérico del que no lo es
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En: elpais.com, Digital - 10/04/2018
No hay cerdos ni dehesas para tanto jamón ibérico. Esta realidad, conocida por todo el sector cárnico, ha derivado en la comercialización de productos con etiquetas confusas que enmascaran que consumimos algo distinto de lo que nos venden. Esta práctica puede tener los días contados. Un equipo de investigación de la Universidad de Sevilla ha desarrollado una técnica que, a partir de imágenes hiperespectrales, que recogen hasta 170 bandas (desde las infrarrojas hasta las visibles), de cualquier producto y con la aplicación de inteligencia artificial, se puede determinar en tiempo real la presencia de patógenos, la calidad de la carne, la alimentación del animal o, en el caso de elementos vegetales (como la aceituna), el grado de maduración ideal para obtener el mejor aceite.
En siete segundos, "incluso menos", según León, se analizan entre dos gigabytes y 400 megabytes de información
El grupo de investigación Tecnología Electrónica e Informática Industrial (TIC-150), compuesto por 17 doctores de la Universidad de Sevilla, trabaja en la aplicación de la inteligencia artificial al campo, un sector conocido como Smartagro y que es clave en la producción agrícola y ganadera. El equipo, liderado por el profesor Carlos León de Mora, ha desarrollado un prototipo en el que colaboran la fundacióProDTI y las empresas Soltel y el Ctaex (Centro Tecnológico Agroalimentario de Extremadura). El sistema utiliza cámaras que recogen información de todos los espectros de un producto (hasta 170 frente a las tres bandas de la imagen convencional) y la analizan mediante inteligencia artificial para que la máquina sea capaz de detectar cualquier característica del objeto analizado. En siete segundos, "incluso menos", según León, se analizan entre dos gigabytes y 400 megabytes de información para saber si una carne tiene salmonela, el porcentaje de ácido oleico o neofitademo (que determina la alimentación del animal) o la presencia de defectos o cuerpos extraños.
Para llegar a este grado de eficacia (del 95%), el grupo de investigación ha enseñado a los procesadores de información a distinguir las imágenes que les llega de las cámaras a través de algoritmos desarrollados en el marco del proyecto Hyqum.
El registro del análisis de las imágenes certifica no solo que la carne se encuentra en perfecto estado sino también su composición y qué ha comido el animal antes de ser sacrificado
La industria obtiene un beneficio claro, con una cámara que en los casos más caros puede costar unos 12.000 euros, y el sistema informático adecuado, puede analizar en tiempo real todos y cada uno de los productos antes de ser procesados para su consumo. En la actualidad se obtienen muestras que han de ser analizadas en laboratorios para que prosiga la cadena. Además, la información aporta la garantía real de la calidad que venden.
En el caso del consumidor el beneficio es inmediato. El registro del análisis de las imágenes certifica no solo que la carne se encuentra en perfecto estado sino también su composición y qué ha comido el animal antes de ser sacrificado.
Y no solo se puede aplicar a la carne. El programa Sacops está aplicando también parámetros de inteligencia artificial para determinar la calidad las aceitunas y garantizar así que se cosechan en el momento óptimo para elaborar el mejor aceite o para recoger cuando el rendimiento sea mayor.
Una imagen hiperespectral de un trozo de carne con hueso.
Con una imagen de un olivo se puede determinar la cantidad de aceituna de una explotación, el calibre o el grado de maduración del fruto. Esta información es fundamental para gestionar la cosecha y llevarla a los molinos en el momento adecuado.
Además, según explica Diego Larios, uno de los científicos del proyecto, se puede determinar con exactitud el aforo de la explotación, de la que dependen las ayudas, por lo que también es una herramienta para evitar el fraude.
A finales de año podría estar lista la tecnología para su aplicación inmediata por parte de la industria
En ambos proyectos colabora la empresa Soltel, que se ha encargado de la plataforma de programación que analiza la información aportada por las imágenes así como de las herramientas para que sean utilizadas. La financiación está integrada en el plan CDTI del programa Interconecta.
León afirma que a finales de año podría estar lista la tecnología para su aplicación inmediata por parte de la industria y que hay otros campos para investigar con esta tecnología, desde la medicina, donde ya se aplica como método diagnóstico no invasivo en oncología, cardiología u oftalmología, hasta la restauración de patrimonio cultural.
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