Un equipo de investigación de la Universidad de Sevilla y la Universidad de Huelva ha desarrollado un sistema inteligente que identifica la alimentación que han recibido los corderos a partir de muestras de carne.
La trazabilidad de los productos cárnicos se lleva a cabo mediante inspecciones, pero este método presenta limitaciones como la falta de precisión, dado que nos registros manuales pueden ser inexactos. Investigadores de los grupos Nuevas Tecnologías de Mejora Animal y de Sus Sistemas Productivos de la Universidad de Sevilla y Tecnología de la Producción Animal de la Universidad de Huelva han publicado un artículo en la revista Food Control, en el que explican que la inteligencia artificial permite una identificación más exacta del origen y las características del producto a lo largo de la cadena de suministro.
Para ello, dividieron los tipos de carne en tres grupos: corderos lechales, alimentados con pasto natural y alimentados con pienso concentrado en establo; e identificaron cada pieza de carne mediante análisis físicos (firmeza de la carne, retención de agua, color, etc.), químicos (proteínas, ácidos grasos, etc.) y sensoriales (sabor, aroma y textura).
Con estos datos, elaboraron distintas bases de datos y las probaron con seis algoritmos de inteligencia artificial para comprobar cuál identificaba mejor cada tipo de carne según sus propiedades y categorizaba su calidad en función de las mismas.
Luego, evaluaron qué tipología de algoritmo funcionaba mejor con cada base de datos y determinaron que algoritmo de aprendizaje automático (machine learning) era el más efectivo. Este método consiste en ‘enseñar’ al sistema con una porción de una base de datos a identificar tipos de carnes, de modo que luego, sobre con la base de esa información, pueda clasificarlas por sí mismo.
Según los expertos, la forma de emplear este procedimiento en la industria sería mediante la instalación de un dispositivo que pueda realizar un análisis bioquímico in-situ en tiempo real.
Referencias
García-Infante, M., Castro-Valdecantos, P., Delgado-Pertiñez, M., Teixeira, A., Guzmán, J. L., & Horcada, A. (2024). Effectiveness of machine learning algorithms as a tool to meat traceability system. A case study to classify Spanish Mediterranean lamb carcasses. Food Control, 110604.
