Una startup canadiense utiliza la IA para modernizar la evaluación de la calidad de la carne
La Red Canadiense de Automatización e Inteligencia Agroalimentaria (CAAIN) ha presentado la sexta de una serie de 11 historias que ilustran el éxito de sus dos convocatorias de financiación de 2023. Se trata del proyecto ‘Development of an Automatic Pork Quality Grading (APoG) System for Sustainable Pork Production’ (Desarrollo de un sistema automático de clasificación de la calidad de la carne de cerdo (APoG) para una producción porcina sostenible), que ha contado con una aportación por parte de CAAIN de 325.707 dólares canadienses. Este proyecto, de dos años de duración, se ha desarrollado con la startup MatrixSpec Solutions, con sede en Montreal, una empresa emergente que lleva a cabo un interesante trabajo utilizando imágenes hiperespectrales para mejorar diferentes áreas del sector agroalimentario.
La iniciativa –actualmente en fase de precomercialización– aborda las incoherencias en la clasificación del veteado de la carne de cerdo. Su solución ha consistido en investigar y diseñar un dispositivo portátil similar a un escáner de caja de supermercado que permita a un inspector dirigir una luz hiperespectral a un lomo de cerdo y obtener una puntuación de veteado en la lectura del dispositivo. "Lo mejor del Marbling Meter MS@i100 es que, además, puede programarse para aplicar normas canadienses, estadounidenses o de cualquier país", dicen sus creadores.
El proyecto ha dado como resultado el equipo medidor Marbling Meter, que clasifica con precisión cualquier corte de carne de cerdo según cualquier norma internacional.
“El medidor de MatrixSpec supone un gran avance en la inspección de la carne de cerdo”, declara Darrell Petras, director general de CAAIN. “Los inspectores ya no tendrán que cortar los lomos para determinar la calidad y el valor de cada pieza. El método actual daña la carne y reduce la rentabilidad. Además, cualquier proceso de evaluación que dependa de la inspección manual es, por definición, propenso a la subjetividad. Con esta aportación, apoyamos el desarrollo de una herramienta basada en la IA que conducirá a un proceso de evaluación de la calidad de la carne verdaderamente objetivo y basado en normas”, añade.
Dirigidos por el Dr. Michael Ngadi, consejero delegado, y la Dra. Laura Liu, directora técnica, el equipo de MatrixSpec ha logrado desarrollar este prototipo de medidor y ahora trabaja con elo objetivo de estandarizar la clasificación de la carne de cerdo reduciendo la dependencia de la inspección visual, es decir, cortar el lomo. Esto, a su vez, mejorará la eficacia operativa, la productividad, la competitividad y la rentabilidad de la industria porcina canadiense.
En colaboración con el Centro Canadiense de Mejora Porcina, situado en Ottawa, y Motsai Research Inc. con sede en Saint-Bruno (Quebec), una pyme que diseña productos electrónicos, MatrixSpec ha desarrollado este APoG –o sistema automático de clasificación de la calidad de la carne de cerdo– utilizando imágenes hiperespectrales, así como la visión por ordenador y el machine y deep learning.
El equipo resultante, el Marbling Meter, proporciona una evaluación multidimensional de los rasgos de calidad de la carne de cerdo de lomos enteros. En concreto, la tecnología evalúa automáticamente rasgos como el color, la puntuación de marmoleo y la firmeza de todo el lomo de cerdo, todas ellas cualidades esenciales para la rentabilidad.
La sostenibilidad de este APoG se ha evaluado con el objetivo de mejorar la gestión de la calidad de la carne basándose en datos, abordando el obstáculo de la automatización en la industria porcina.
