La inteligencia artificial permite predecir la vida útil de la carne combinando datos microbiológicos, químicos y ambientales que los modelos tradicionales no pueden analizar de forma simultánea

La estimación precisa de la vida útil sigue siendo uno de los principales desafíos de la industria alimentaria. Un estudio internacional concluye que la inteligencia artificial puede mejorar significativamente la capacidad de predecir el deterioro de los alimentos mediante el análisis simultáneo de datos microbiológicos, químicos, ambientales y sensoriales. En el sector cárnico, estas tecnologías prometen optimizar la calidad, reducir mermas y mejorar la gestión de la cadena de suministro.

La inteligencia artificial (IA) está llamada a convertirse en una de las herramientas más influyentes para la gestión de la calidad y la vida útil de los alimentos. Así lo sostiene la revisión científica ‘Artificial intelligence for prediction of shelf-life of various food products: Recent advances and ongoing challenges’, elaborada por investigadores de la Sheffield Hallam University, la University College Dublin, la Universidad de Hohenheim, la Cranfield University y la University of Leeds, que analiza el estado actual de las tecnologías basadas en IA aplicadas a la predicción de la vida útil de distintos productos alimentarios.

El trabajo está liderado por Mahdi Rashvand, Yuqiao Ren, Da-Wen Sun, Julia Senge, Christian Krupitzer, Tobi Fadiji, Marta Sanzo Miró, Alex Shenfield, Nicholas J. Watson y Hongwei Zhang, especialistas en ingeniería alimentaria, informática aplicada a los alimentos y tecnologías de monitorización de calidad.

Los autores parten de una realidad preocupante: la pérdida y desperdicio de alimentos continúa representando uno de los principales retos globales. Según los datos citados en el estudio, hasta 1.050 millones de toneladas de alimentos se pierden cada año en hogares, restauración y distribución comercial.

Los sistemas convencionales para determinar la vida útil se basan en análisis microbiológicos, pruebas químicas y evaluaciones sensoriales. Aunque proporcionan resultados fiables, presentan limitaciones importantes para aplicaciones industriales dinámicas, ya que requieren tiempo, personal especializado y ensayos repetidos.

Además, estos métodos tienen dificultades para incorporar variables que cambian continuamente durante el almacenamiento y el transporte, como las fluctuaciones de temperatura, humedad o carga microbiana.

Según los investigadores, la IA supera parte de estas limitaciones porque es capaz de analizar simultáneamente múltiples variables y detectar relaciones complejas imposibles de modelizar mediante enfoques matemáticos convencionales.

Uno de los ámbitos donde estas herramientas muestran un mayor potencial es el de la carne, el pescado y los productos avícolas. El estudio identifica numerosos trabajos que utilizan algoritmos de aprendizaje automático para relacionar indicadores de deterioro con la evolución real de la frescura del producto.

Estos sistemas integran datos procedentes de análisis microbiológicos, parámetros químicos, condiciones ambientales y sensores inteligentes para generar predicciones en tiempo real sobre la vida útil restante.

La capacidad predictiva resulta especialmente relevante en productos altamente perecederos, donde pequeñas variaciones en la temperatura de almacenamiento o en la composición atmosférica pueden acelerar significativamente los procesos de deterioro.

El estudio destaca que el avance de la IA está estrechamente ligado al desarrollo de tecnologías de análisis no destructivas. Entre las más prometedoras figuran la visión artificial, la imagen hiperespectral, la espectroscopia y los sensores electrónicos.

En el caso de la industria cárnica, los sistemas de visión artificial permiten detectar cambios de color, textura y apariencia superficial asociados al crecimiento microbiano. Por su parte, la imagen hiperespectral facilita la identificación de alteraciones en proteínas y grasas sin necesidad de destruir la muestra.

Los llamados ‘narices electrónicas’ constituyen otra de las tecnologías con mayor recorrido. Estos dispositivos detectan compuestos volátiles liberados durante el deterioro, como amoníaco o dióxido de carbono, y utilizan algoritmos de aprendizaje automático para correlacionarlos con el estado de conservación del alimento.

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La revisión analiza las principales familias de algoritmos utilizadas actualmente para la predicción de vida útil. Entre los modelos más empleados destacan los árboles de decisión y los sistemas Random Forest, especialmente eficaces cuando se combinan datos microbiológicos, ambientales y sensoriales. También tienen un papel relevante las máquinas de vectores soporte (Support Vector Machine o SVM), muy utilizadas en aplicaciones basadas en espectroscopia y detección de compuestos volátiles. En aplicaciones más avanzadas están ganando peso las redes neuronales profundas, capaces de analizar imágenes, series temporales y grandes volúmenes de datos procedentes de sensores industriales. Los autores destacan especialmente las redes neuronales convolucionales (CNN) para el análisis de imágenes y las redes neuronales recurrentes (RNN) para estudiar la evolución temporal del deterioro.

Más allá de la mejora de la calidad, los investigadores consideran que la principal aportación de estas tecnologías será su impacto sobre la sostenibilidad.

La posibilidad de estimar con precisión la vida útil restante permitirá optimizar la distribución, reducir descartes innecesarios y minimizar pérdidas económicas en toda la cadena alimentaria.

El estudio señala además que la integración futura de plataformas en la nube, sensores conectados e internet de las cosas facilitará sistemas de monitorización continua capaces de adaptar automáticamente las predicciones a las condiciones reales de almacenamiento y transporte.

Pese a los avances registrados, los autores advierten de que todavía existen barreras importantes para la implantación generalizada de estas soluciones.

Entre ellas destacan la necesidad de disponer de grandes volúmenes de datos de calidad, la dificultad para generalizar modelos entre distintos productos, los elevados requisitos computacionales de algunos algoritmos y la necesidad de estandarizar los sistemas de captura de datos.

Aun así, la conclusión de la revisión es clara: la inteligencia artificial tiene potencial para convertirse en una tecnología transformadora en la industria alimentaria gracias a su capacidad para mejorar la seguridad alimentaria, reducir desperdicios y optimizar la gestión de la calidad en tiempo real.