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Nexo clave entre ciencias naturales y tecnología digital en alimentos

Las ciencias naturales y la tecnología digital tendrán un papel clave en el desarrollo tradicional de productos, en la ciencia de los alimentos y en el conjunto de habilidades nutricionales, destaca en este artículo el gerente de Tecnologías para la Industria de Alimentos, Ing. José Krauch. 

Vale la pena señalar que la Inteligencia Artificial-IA no es una tecnología única, sino más bien una serie de diferentes piezas de tecnología que trabajan juntas. Combinadas, constituyen máquinas que son capaces de comprender su entorno, tomar medidas y aprender sobre la marcha. En principio, el uso de sensores combinados con IA puede vincular cada paso dentro de la cadena de suministro, desde la granja hasta la mesa.  

Los sensores son piezas de hardware utilizadas para medir el cambio, tanto físico como químico y son capaces de detectar diferentes características. Los ejemplos incluyen narices electrónicas para la identificación de volátiles, visión artificial, entre otros. 

Hay dos formas de IA, a saber: «Estrecha» y «General o Fuerte». Las aplicaciones en los sistemas de fabricación actuales caen principalmente bajo IA estrecha. Escalar esta forma de tecnología puede crear una ventaja competitiva considerable. 

Para que esto tenga éxito, instalar tecnología y aplicar algoritmos no es suficiente; los fabricantes deben reestructurar su toma de decisiones y operaciones junto con la inversión en capacidades humanas para poder integrar la IA en su negocio. 

Considerando el valor de inversión, generalmente se dedican fondos de la siguiente manera: El 10% se gasta en algoritmos, el 20% en tecnologías habilitadoras y el 70% en integrar la IA en los procesos comerciales, lo que también incluye la adaptación a nuevas formas de operar. 

En consecuencia, al presupuestar soluciones de IA, los líderes empresariales deben ser conscientes de que solo una fracción se destina al software y los algoritmos involucrados, y se debe gastar mucho más en hacer que funcione en cualquier contexto de la industria. 

Cuando se trata de la fabricación de alimentos, se pueden usar diferentes componentes de IA para detectar el cambio, por ejemplo, en el rendimiento de la maquinaria, la presencia de productos químicos volátiles en los alimentos e incluso las diferencias en la forma, estructura y textura de los ingredientes, el producto final y/o el embalaje. 

En otras palabras, la tecnología de IA se puede aplicar a cualquier paso de la cadena de procesamiento para automatizar, optimizar, monitorear, predecir y responder a cambios minuciosos, siempre que todas las tecnologías posteriores requeridas estén configuradas y bien integradas para habilitarla. 

Estos atributos ayudarán a los fabricantes a mantener los alimentos seguros y garantizar la autenticidad, permitiendo el mantenimiento preventivo en lugar de reactivo y la intervención. 

Además, permitirá a los fabricantes tomar mejores decisiones en el futuro, permitiendo mayor transparencia, atributo clave a medida que los consumidores se vuelven más conscientes de los impactos ambientales y éticos. 

INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y CAMBIO CLIMÁTICO 

Nuestro sistema alimentario mundial ha sido reconocido como un importante contribuyente al cambio climático, debido a su uso excesivo de recursos como la tierra y el agua, junto con su alta producción de emisiones de gases de efecto invernadero. 

Se requiere por tanto un cambio para facilitar la transición a un sistema alimentario más sostenible. La IA a escala es una tecnología disruptiva que puede ser un facilitador de ese cambio.  Esto permitirá al sector fortalecer la seguridad y el suministro alimentario, reduciendo el impacto ambiental.  

Para ofrecer una visión general de las oportunidades, así como de los desafíos, he aquí algunos ejemplos de tecnologías de IA en la fabricación y procesamiento de alimentos: 

VISIÓN ARTIFICIAL 

La visión artificial tiene una serie de aplicaciones, desde minimizar el tiempo de inactividad de la maquinaria hasta aumentar la calidad del producto. 

Sus sensores ópticos identifican objetos, capturan imágenes y las procesan utilizando algoritmos para tomar decisiones en tiempo real, reemplazando inspecciones visuales y muestreos, pudiendo automatizar tareas de inspección complejas y/o rutinarias.  

LA AUTOMATIZACIÓN 

Esta área también podría ayudar a reducir considerablemente el desperdicio de cultivos. Casi el 40 por ciento de los cultivos se pierden debido a enfermedades e infecciones en todo el mundo. Un sistema de detección temprana en los campos reduciría la pérdida, así como evitaría el uso descontrolado y empírico de pesticidas. 

COMPUTACIÓN UBICUA/INTERNET DE LAS COSAS 

Es un término utilizado para describir la incorporación de sensores y capacidad computacional en objetos para realizar tareas específicas. Se usa a menudo como sinónimo de Internet de las Cosas-IoT. Un ejemplo muy exitoso que ilustra cómo la conectividad puede transformar sectores son las plataformas de pedidos digitales que ahora vemos en la mayoría de los restaurantes. 

TRAZABILIDAD 

Desde la gestión de inventario hasta la optimización del proceso de producción, la logística y los precios dinámicos, las tecnologías de seguimiento como “blockchain” ahora no solo pueden determinar el origen geográfico del producto alimenticio, sino también rastrear todo su viaje revolucionando la seguridad alimentaria, el cumplimiento normativo y la gestión transparente.

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