Inteligencia Artificial y Machine Learning aplicados a la identificación de microorganismos de la fermentación

El proyecto FermentIA llegó a su fin en abril, dejando un legado de innovación en la detección y recuento de microorganismos en muestras de bebidas fermentadas. La tecnología desarrollada en este proyecto, que coordina y lidera el clúster vitivinícola catalán INNOVI, integra un sistema de Inteligencia Artificial (IA) basado en Deep Learning que permite obtener resultados precisos en pocos minutos y sin necesidad de conocimientos previos. Este avance representa un gran salto al control del proceso fermentativo, proporcionando un enfoque rápido y de bajo coste que acorta los tiempos actuales de control.

En todas las bebidas fermentadas es de vital importancia detectar y cuantificar la población de los diferentes microorganismos, por un lado, para asegurar el correcto desarrollo de la fermentación y evitar así tener fermentaciones incompletas y, por otro lado, para controlar cualquier crecimiento de microorganismos alterantes que puedan producir desviaciones organolépticas en el producto final.

En este contexto, hace un tiempo se conformó un consorcio, coordinado por el clúster INNOVI, para realizar un proyecto de innovación tecnológica formado por 6 partners españoles: la bodega Paco&Lola, Mun Ferments –dedicada a la elaboración de kombucha–, el Centro Tecnológico Vitec y la empresa Sonicat Systems, compañía especializada en el diseño y fabricación de maquinaria para el sector alimentario, todo con la colaboración de Secpho.

Este proyecto, denominado FermentIA, tenía como objetivo desarrollar y validar el funcionamiento de un sistema basado en microscopía digital e Inteligencia Artificial (IA), mediante Deep Learning, para la detección y conteo de microorganismos en muestras de bebidas fermentadas. La finalidad del proyecto pasaba por adquirir nuevos conocimientos e innovadoras técnicas que permitieran en un futuro poner en línea este sistema.

El proyecto se dividió en dos fases. El pilar de la primera fase fue la realización de la investigación necesaria para obtener una plataforma cloud basada en IA y Deep Learning que consiguiera detectar dos levaduras representativas del proceso de fermentación de vino y kombucha: la Saccharomyces cerevisiae y la Brettanomyces bruxellensis. Para ello, se diseñó y ensambló de un dispositivo de microscopia robotizada. Esta fase finalizó con la validación de un prototipo a nivel de laboratorio.

El proyecto FermentIA, en general, ha sido validado con más de 500 muestras por los socios del proyecto, con el objetivo de conseguir una precisión en la detección de levaduras de interés superior al 95% y una desviación a la repetibilidad de muestras inferior al 5%. Este proceso ha demostrado que la lectura robótica es más precisa que la lectura manual al alcanzar más campos de la muestra.

El centro tecnológico Vitec ha sido un actor clave en el desarrollo de FermentIA, participando principalmente en la obtención de imágenes y etiquetado de las mismas para entrenar al equipo en el análisis de levaduras totales y levaduras vivas, así como Saccharomyces cerevisiae y Brettamomyces totales y vivos. Se han analizado aproximadamente 150 muestras de vino y kombucha, etiquetando más de 3.000 células de levaduras vivas y muertas para entrenar el microscopio.

La aplicación de Inteligencia Artificial y Machine Learning para la identificación de microorganismos en la fermentación de bebidas es esencial para garantizar el correcto desarrollo de la fermentación y controlar el crecimiento de microorganismos alterantes que puedan afectar a la calidad del producto final.

En definitiva, el proyecto FermentIA ha sido exitoso ya que ha desarrollado y validado un sistema basado en microscopía digital e IA para la detección y recuento de microorganismos en bebidas fermentadas. Gracias a esta innovadora solución, la industria de bebidas fermentadas podrá realizar análisis online en sus propias instalaciones, estableciendo estrategias de control y optimizando la toma de decisiones.

Este proyecto ha sentado las bases para futuras innovaciones que seguirán mejorando la calidad y la eficiencia de los procesos fermentativos.

Con esta innovadora solución se va más allá del estado del arte de la técnica ya que aumentará la reproducibilidad de los resultados, reducirá el tiempo y minimizará errores humanos, lo que permitirá que, en un futuro, la industria de bebidas fermentadas podrá realizar análisis online en sus propias instalaciones, estableciendo estrategias de control y optimizando la toma de decisiones.