Hace tiempo que la Inteligencia Artificial (IA) abandonó el espectro de la ciencia ficción para colarse en nuestras vidas. Y, aunque todavía se encuentra en una fase de experimentación y desarrollo, los expertos coinciden en que está llamada a protagonizar una revolución equiparable en muchos aspectos a la que generó Internet.
Así lo demuestran sus aplicaciones en múltiples sectores (salud, finanzas, transporte o educación). O su versatilidad a la hora de complementarse con otro tipo de tecnologías de vanguardia. La combinación de algoritmos que la definen y que están planteados con el propósito de crear máquinas con capacidad para interpretar la información, tal y como hace el cerebro del ser humano, es la clave de su éxito. Le dota, al menos, de esa enorme relevancia y potencialidad que todos le vaticinan, también para la industria agroalimentaria.
A este sector, en concreto, le ofrece diversas ventajas y posibilidades. Entre otras, la oportunidad de producir de forma ágil y flexible, de mejorar la planificación y de analizar datos. En este último caso, dicha interpretación va encaminada hacia un doble beneficio. Por un lado, puede predecir el comportamiento de un consumidor cada vez más variable y digital. Por otra parte, permite ayudar en la clasificación de la materia prima o el producto ya terminado por calidad y composición, midiendo diferentes parámetros nutricionales o fisicoquímicos para detectar materias extrañas, defectos en el termosellado o que no se perciben a simple vista. O, directamente, asegurar que un producto se desarrolla en sus mejores condiciones de maduración, por ejemplo.
Miriam Alonso (CNTA): “Gracias a proyectos como IAFOOD, se empiezan a conocer las grandes mejoras que puede aportar la IA y se siguen dando pasos para su implementación”.
Vinculado a esto último, la IA también desempeña un papel clave a la hora de asegurar una mayor eficiencia en la gestión de los residuos y subproductos de la industria agroalimentaria. Este es un apartado que gana cada vez mayor importancia entre las empresas agroindustriales. El propio Consejo de Ministros aprobó este octubre una normativa al respecto. Y en esa legislación se detalla que casi mil millones de toneladas de alimentos acaban en la basura, según el Índice de desperdicio de alimentos 2021 de la ONU. Una pérdida que equivale a cerca del 20 % del total producido. O, en el caso de España, a 1.300 millones de kilos, que solo el año pasado supusieron en torno a los 31 kilos por persona. Sin duda, unas cifras en cuya mejora la IA puede ser de gran utilidad.
Asimismo, la implantación de la Inteligencia Artificial desempeña un papel clave en cualquier proceso de transformación digital. “En realidad, sus ventajas y oportunidades en capacidad, rapidez y control mejoran las condiciones y resultados de cualquier método o sistema de producción antes, durante y después del mismo”, comenta Miriam Alonso, investigadora de I+D en el Centro Nacional de Seguridad Alimentaria (CNTA). No solo eso, esas cualidades “se ven reforzadas cuando se implementan con otras tecnologías”.
LA IA Y LA AGROALIMENTACIÓN NAVARRA
En definitiva, con la IA existen unas enormes potencialidades de desarrollo a las que la industria agroalimentaria navarra ya no es ajena. “Precisamente estamos trabajando ahora mismo con diferentes empresas del sector en el desarrollo e implementación de una plataforma de Inteligencia Artificial que sirva como base para la toma de decisiones”, comentó Alonso.
La investigadora de CNTA se refiere a un proyecto que recibe el nombre de IAFOOD, cuyo objetivo es “la creación de modelos de sensores de análisis rápido, basados en tecnologías como el infrarrojo cercano (NIR), hiperespectral, sonido/ultrasonido, teraherzios y sensores de volátiles en el control de parámetros de calidad y seguridad alimentaria”. Una iniciativa para la que el centro tecnológico de San Adrián cuenta con la colaboración de compañías referentes como Aceites Urzante, General Mills y Florette.
Por ejemplo, Itxaso Filgueira, del Departamento de I+D de Urzante, detalla a Navarra Capital el trabajo que están realizando en su compañía dentro del citado proyecto. Una de esas líneas consiste en desarrollar nuevos métodos de análisis para conocer mejor y de forma más ágil los parámetros de calidad de la aceituna y del aceite de oliva. La otra, en el diseño e implantación de un modelo destinado a predecir el rendimiento del proceso productivo, así como su resultado final. Y a ellas hay que añadir la preparación de los datos históricos de producción de su compañía.
Miriam Alonso, investigadora de I+D en el Centro Nacional de Seguridad Alimentaria (CNTA).
“Aunque todavía estamos en fase de experimentación, IAFOOD nos ha aportado ventajas como detectar puntos de mejora para obtener datos de mayor calidad y, así, conseguir mejores resultados”, precisa. Por eso, su propósito es avanzar en la fase de validación de los nuevos sistemas y dotar al proceso productivo de una mayor capacidad tecnológica. “Todo para anticiparnos y mejorar nuestra respuesta para convertirnos en una industria interconectada, más innovadora y eficiente”, señala Filgueira.
Por su parte, Clara Munilla, de la Dirección Técnica y de Atención al Cliente de Florette, indica que su organización participa de IAFOOD “como utilizador y validador de dos tecnologías disruptivas”. La primera consiste en el uso de sistemas de IA para mejorar el proceso de pesado de ingredientes de las ensaladas que producen. Igualmente, se benefician de los sistemas de imagen hiperespectral para “objetivar y predecir la calidad de esas ensaladas, así como valorar la opción de que dicha información pueda integrarse en el proceso como herramienta preventiva”.
A partir de ahí, Munilla apostilla que, en ambos casos, se encuentran en una fase de prueba y validación. “El proyecto todavía no ha concluido”, agrega Mercedes Alemán, responsable de I+D de Florette. No obstante, confían en poder completar la validación de la tecnología hiperespectral para varias de sus referencias. “También, seguir trabajando con los datos que mejor nos ayuden a optimizar los pesos de los ingredientes de nuestras ensaladas completas”. Todo ello con un doble objetivo. Por un lado, lograr predecir la vida útil de la materia prima de la que se sirven y definir su valoración organoléptica para incrementar la calidad del producto final.
LA CUESTIÓN ÉTICA
A la vista de todos estos trabajos, por tanto, la industria agroalimentaria de la Comunidad foral se encuentra en la casilla de salida de un largo recorrido. “Gracias a proyectos como IAFOOD se empiezan a conocer las grandes mejoras que puede aportar la IA y se siguen dando pasos para su implementación”, apunta Miriam Alonso.
“Estamos trabajando con diferentes empresas del sector en el desarrollo e implementación de una plataforma de IA que sirva como base para la toma de decisiones”.
No obstante, es un trayecto para el que, lógicamente, se han planteado necesidades que habrá que suplir. De esta forma, al margen de la falta de conocimiento sobre esta y otras herramientas tecnológicas similares, existen tres factores que supone ahora mismo desafíos que habría que superar. En primer lugar, la necesidad de conocer bien el proceso productivo porque hay que automatizarlo todo para sacar la mayor cantidad de datos posibles. Como dice Alonso, “la Inteligencia Artificial no tiene sentido sin datos”.
Un segundo aspecto tiene que ver con la brecha digital y la falta de una infraestructura básica como cobertura o fibra en el lugar en el que se quiere trabajar con este tipo de herramientas de vanguardia. Y, junto a esto, también estaría un importante apartado como es el aspecto ético y de fiabilidad del sistema y sobre el que ponen especial énfasis las autoridades europeas. En ese sentido, en sus últimas decisiones, la UE plantea un marco jurídico que compatibilice sistemas de inteligencia artificial “con un alto nivel de protección de datos, derechos digitales y estándares éticos” que, al mismo tiempo, aseguren a la empresa “importantes incrementos en eficiencia, rendimiento y calidad, optimizando el impacto ambiental y los costes de producción”. Es por ello que la empresa alimentaria “necesita el apoyo de centros especializados para la adaptación de estas tecnologías a sus procesos y necesidades particulares”, valora Alonso.
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