Inteligencia artificial para autentificar jamón ibérico
Una alternativa es la utilización de técnicas químicas, como la cromatografía de gases-espectrometría de movilidad iónica (GC-IMS, por sus siglas en inglés), una herramienta rápida y fiable para identificar aromas y detectar fraudes, como ocurren a veces con el jamón ibérico, el aceite de oliva, la miel o los vinos. El problema es que analizar e interpretar bien sus datos es una tarea muy compleja.
Pero ahora, investigadores del Instituto de Bioingeniería de Cataluña (IBEC) y la Universidad de Córdoba (UCO) han desarrollado un nuevo procedimiento para optimizar el análisis de esos datos sobre aromas en alimentos y lo han validado logrando predecir el régimen alimenticio de cerdos ibéricos. Los detalles los presentan en la revista Sensors.
“Aplicando nuestra nueva manera de abordar el tratamiento de los datos obtenidos de los análisis hechos con GC-IMS, hemos identificado con éxito muestras de jamón que provienen de cerdos 100 % ibéricos y saber si los cerdos habían sido alimentados con bellotas o con pienso”, destaca Lourdes Arce de la UCO.
Otro de los autores, Santiago Marco, investigador del IBEC y profesor de la Universidad de Barcelona, añade: “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”.
Nuevo flujo de trabajo con inteligencia artificial
En concreto, los investigadores proponen un flujo de trabajo completo, que va desde el análisis de las muestras (muestreo y protocolo GC-IMS) hasta el preprocesado e interpretación de los datos usando la inteligencia artificial, mejorando tanto la calidad de la información como la detección final de los compuestos volátiles.
Según sus promotores, este nuevo procedimiento abre la posibilidad de construir analizadores a medida para verificar la calidad y autenticidad de productos alimenticios de alto valor, como el jamón ibérico, y evitar posibles fraudes.
