Inteligencia artificial para catar quesos

La Universidad de Salamanca ha desarrollado un sistema para catar quesos de forma automatizada, es decir, replica la capacidad de saborear un producto que tiene el ser humano y lo expresa en los mismos términos que un catador profesional.

Este catador virtual permite determinar cuáles son los atributos de los quesos utilizando tecnología de infrarrojo cercano (NIR), que no destruye el producto a la hora de analizarlo, y está disponible a través de internet.  

“Nuestro gran desafío es conseguir que una máquina tenga la posibilidad de percibir una sensación grasa, una sensación ácida, una granulosidad o una mantecosidad”, explica Vidal Moreno, investigador del Departamento de Informática y Automática y responsable del proyecto i-Catador.
 
Los científicos utilizan las evaluaciones de catadores profesionales recopiladas en un trabajo previo y las comparan con los datos del queso que ofrece la tecnología NIR que identifica las sustancias que componen una muestra.

Gracias a redes neuronales artificiales

En concreto, las investigadoras Inmaculada González, profesora del Departamento de Química Analítica, Nutrición y Bromatología, y Ana María Vivar Quintana, del área de Tecnología de los Alimentos de la Escuela Politécnica Superior de Zamora, analizaron 64 muestras de queso de diferentes mezclas de oveja, cabra y vaca, con maduraciones de entre cuatro y seis meses.
 
Ocho catadores valoraron las muestras a lo largo de su maduración y, al relacionar las puntuaciones que otorgaron con los resultados del sistema NIR, obtuvieron una gran cantidad de datos que permiten otorgar determinados atributos a un queso de una manera no invasiva, es decir, sin tocar el queso, tan sólo con leer los resultados de la tecnología de infrarrojo. “La ventaja es que aplicamos directamente la sonda sobre la muestra, es decir, son tratamientos que no destruyen el queso”, apunta Inmaculada González.
 
A partir de ahí, la inteligencia artificial permite emular el comportamiento de un catador humano gracias a redes neuronales artificiales, un sistema de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en el sistema nervioso. “Los datos, desde un punto de vista experimental, han sido sorprendentes, hemos conseguido que la red neuronal, efectivamente, repita el comportamiento del catador humano utilizando como entrada la tecnología NIR”, destaca Vidal Moreno.

Interés de la industria alimentaria

Una convocatoria de la Fundación General de la Universidad de Salamanca ha permitido desarrollar una prueba de concepto que deja este sistema listo para salir al mercado como un producto del máximo interés para la industria alimentaria.

Los investigadores creen que esta metodología no sólo resulta muy fiable para conocer las características sensoriales de un producto, sino que además es muy económica para las industrias del sector, que pueden disponer de un sistema muy rápido para evaluar las características de un queso antes de lanzarlo al mercado.

Además, el sistema i-Catador estará disponible a través de internet para catadores profesionales y jefes de calidad de una empresa, que accederán a los datos convertidos en gráficos muy fáciles de interpretar.

“Con la visualización conseguimos ver los datos de forma gráfica y podemos interaccionar con ellos”, destaca Juan Alberto García Esteban, otro de los investigadores que ha desarrollado el proyecto. “Por ejemplo, si queremos ver el valor de ‘rancio’ que tiene este queso, pasamos el ratón por encima y nos lo dice, y podemos compararlo con otro”, agrega.

Los científicos creen que el sistema sería trasladable a otro tipo de productos cuya comercialización también viene marcada por las evaluaciones de los catadores, como es el caso de carnes y mieles, con los que también están trabajando.