{"id":5361,"date":"2025-02-03T17:25:01","date_gmt":"2025-02-03T16:25:01","guid":{"rendered":"https:\/\/innova.campogalego.gal\/?p=5361"},"modified":"2025-02-03T17:25:33","modified_gmt":"2025-02-03T16:25:33","slug":"cientificos-de-la-universidad-de-vigo-trabajan-en-un-innovador-sistema-de-lucha-contra-el-fraude-alimentario","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/innova.campogalego.gal\/es\/agroalimentacion-es\/cientificos-de-la-universidad-de-vigo-trabajan-en-un-innovador-sistema-de-lucha-contra-el-fraude-alimentario.html","title":{"rendered":"Cient\u00edficos de la Universidad de Vigo trabajan en un innovador sistema de lucha contra el fraude alimentario"},"content":{"rendered":"

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\nUn proyecto SmartControl, liderado por la Universidad de Vigo, desarrolla m\u00e9todos y sistemas \u00e1giles, precisos y sencillos que permitan realizar estas verificaciones y las nuevas tecnolog\u00edas. Concuerda con la necesidad que indican desde las administraciones p\u00fablicas, que cada vez prestan m\u00e1s atenci\u00f3n en garantizar la autenticidad e integridad de los alimentos, debido al aumento de los fraudes alimentarios.<\/p>\n

Coordinado por el catedr\u00e1tico Jes\u00fas Simal G\u00e1ndara, miembro del grupo de Investigaciones Agrarias y Alimentarias (AA1), la investigaci\u00f3n se centra en desarrollar un sistema que permita certificar la autenticidad de semillas, harinas y elaborados en polvo\/texturizados de cereales, leguminosas y frutos secos.<\/p>\n

Para eso se proponen emplear im\u00e1genes hiperespectrais y m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico (SmartControl). Con un presupuesto de 212.500 euros, el proyecto en el que tambi\u00e9n est\u00e1 involucrado el investigador Gonzalo Astray, acaba de echar a andar y se desarrollar\u00e1 hasta agosto de 2027 contando con un equipo multidisciplinar de \u00e1reas como la tecnolog\u00eda alimentaria, la ingenier\u00eda industrial, la ingenier\u00eda inform\u00e1tica, la qu\u00edmica y la farmacia.<\/p>\n

La investigaci\u00f3n se centra en productos de diferentes denominaciones de origen protegidas o indicaciones geogr\u00e1ficas protegidas espa\u00f1olas<\/p><\/blockquote>\n

Como explica Simal, \u201ceste innovador proyecto se basa en la hip\u00f3tesis de que esas im\u00e1genes hiperespectrais combinadas con m\u00e9todos avanzados de aprendizaje autom\u00e1tico (ML) pueden representar una revoluci\u00f3n para la evaluaci\u00f3n de la autenticidad de semillas, harinas y polvos y productos texturizados de cereales, legumbres y frutos secos\u201d. La finalidad es desarrollar un sistema SmartControl que, \u201cempleando las firmas espectrales inherentes a estos productos alimentarios, pueda identificar y autenticar con precisi\u00f3n su composici\u00f3n, origen y calidad\u201d.<\/p>\n

Productos de diferentes Denominaciones<\/strong>
\nLa investigaci\u00f3n se centra en productos de diferentes denominaciones de origen protegidas o indicaciones geogr\u00e1ficas protegidas espa\u00f1olas. Se trata, en todos los casos, como se\u00f1alan los investigadores, de \u201ccultivos vitales en Espa\u00f1a\u201d, por lo que es de especial inter\u00e9s garantizar su autenticidad y calidad. Simal y Astray explican que estos cultivos contribuyen al mantenimiento de la biodiversidad y a la calidad de los paisajes favoreciendo la producci\u00f3n local y reduciendo las importaciones de estas materias primas y, por lo tanto, ayudan a reducir el uso de combustibles f\u00f3siles y la huella de carbono.<\/p>\n

El sistema podr\u00eda aplicarse en diferentes puntos de la cadena de producci\u00f3n, dependiendo de las necesidades espec\u00edficas de cada sector<\/p><\/blockquote>\n

El proyecto se marca tres objetivos fundamentales. El primero es establecer una base de datos hiperespectral para una amplia variedad de semillas, harinas y polvos, y productos texturizados de cereales, legumbres y frutos secos orientada a capturar las huellas espectrales inherentes. El segundo es desarrollar modelos de aprendizaje autom\u00e1tico, entrenando modelos de machine learning de \u00faltima generaci\u00f3n capaces de distinguir entre los productos alimentarios previamente numerados.<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

El tercer paso ser\u00e1 el desarrollo de un sistema SmartControl que incorporar\u00e1 los modelos de ML dise\u00f1ados a un sistema de control integrable en l\u00edneas de encausado de alimentos, de modo que sea posible a evaluaci\u00f3n no destructiva y en tiempo real, asegurando la autenticidad del producto y contribuyendo a mantener su calidad.<\/p>\n

Aplicabilidad de los resultados<\/strong>
\nLos investigadores recuerdan que, en la actualidad, un gran n\u00famero de m\u00e9todos para garantizar la autenticidad de las semillas y harinas tienen una utilidad limitada porque requieren \u201cequipos caros, mucho tiempo de an\u00e1lisis y formaci\u00f3n profesional\u201d. El equipo de la UVigo propone un nuevo m\u00e9todo de detecci\u00f3n \u201cm\u00e1s f\u00e1cil de usar, muy preciso y r\u00e1pido\u201d. Este sistema, detalla el investigador, podr\u00eda aplicarse en diferentes puntos de la cadena de producci\u00f3n, dependiendo de las necesidades espec\u00edficas de cada sector.<\/p>\n

Simal destaca que \u201cen el caso de las plantas de encausado, podr\u00edamos instalar nuestros equipos en las l\u00edneas de producci\u00f3n para realizar an\u00e1lisis en tiempo real\u201d. Por ejemplo, en el empaque, podr\u00edan emplearse para verificar la calidad de los productos antes de ser enviados al consumidor. Adem\u00e1s, destacan que esta metodolog\u00eda propuesta para seis indicaciones geogr\u00e1ficas protegidas \u201cpodr\u00eda transferirse posteriormente la otras regiones de Espa\u00f1a y Europa\u201d.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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