jueves, junio 13, 2024
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Desarrollan un ‘olfato artificial’ para controlar la calidad de los alimentos

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Este ‘olfato artificial’, que utiliza inteligencia artificial para analizar los datos, ha logrado, por ejemplo, diferenciar entre muestras de jamón de cerdo ibérico los que habían sido alimentados con bellota o con pienso.

Según ha explicado el investigador del IBEC y profesor de la Universidad de Barcelona (UB), Santiago Marco, el aroma de los alimentos es uno de los principales indicadores de su calidad y puede proporcionar además información sobre las etapas de su producción, por lo que sirve para detectar fraudes, que ocurren con cierta frecuencia en el mercado del jamón ibérico, aceite de oliva, miel o vinos.

Marco ha detallado que una de las técnicas más potentes y prometedoras en el campo de la caracterización de aromas en alimentos es la cromatografía de gases-espectrometría de movilidad iónica (siglas en inglés: GC-IMS), que es rápida, efectiva, económica y fácil de transportar.

Pero, pese a sus múltiples ventajas, el análisis de los datos en crudo generados con esta metodología es altamente complejo, lo que acaba dificultando y limitando su utilización.

Por eso, investigadores liderados por Marco, investigador principal en el grupo de Procesamiento de Señales e Información para Sistemas de Sensores del IBEC, junto con investigadores de la Universidad de Córdoba liderados por Lourdes Arce, han desarrollado este nuevo procedimiento para analizar datos GC-IMS de aromas en alimentos, un trabajo que han publicado en la revista ‘Sensors’.

Actualmente, en la industria de la alimentación el análisis de aromas se hace principalmente a través de olfatos humanos, con expertos entrenados en identificar y clasificar determinadas características aromáticas.

Se trata, según los expertos, de una metodología cara y altamente subjetiva, con dificultades para reproducirla y de fiabilidad de los resultados.

Una alternativa es usar instrumentos y metodologías que analizan la composición química de la muestra proporcionando información detallada y segura de un aroma.

«Por ser una técnica híbrida, la GC-IMS aporta muchas ventajas, pero también genera datos complejos conteniendo miles de señales que requieren un extenso preprocesamiento y una extracción de información sofisticada con relación a las características de los aromas», según Marco.

«En este trabajo hemos desarrollado nuevos procedimientos que sistematizan, facilitan y optimizan la interpretación de resultados de muestras analizadas por GC-IMS, sin perder la precisión y ventajas de la técnica», según el investigador del IBEC. EFE

 

A.M.

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