domingo, 16 junio 2024

«La industria agroalimentaria debe usar la IA con criterio para maximizar su valor»

María José Sáiz, responsable del Departamento de Nuevas Aplicaciones Analíticas en CNTA, defiende la importancia de integrar la IA en el sector "para producir alimentos sanos, seguros, sostenibles y de calidad". En este sentido, el principal reto de la industria es saber priorizar sus usos "en aquellos casos concretos y complejos que no se puedan resolver de otro modo". Así lo defiende en esta entrevista realizada tras su reciente participación en el XXI Congreso de Seguridad Alimentaria y Calidad (Aecoc). En ella, además, analiza otros temas abordados en dicho encuentro.


Pamplona - 7 mayo, 2024 - 05:58

María José Sáiz (CNTA) recuerda que la IA permite a la empresa controlar el 100 % de su producción. (Fotos: cedidas)

La digitalización ha emergido como un motor de cambio del sector industrial por las ventajas competitivas y oportunidades de mejora que pone a su disposición para que las empresas no se queden atrás frente a sus más directos competidores. Pero esa transición no está exenta de desafíos. La presencia constante de soluciones tecnológicas requiere de una inversión significativa de recursos económicos, humanos y, sobre todo, de tiempo. Solo el año pasado, por ejemplo, las grandes empresas españolas destinaron a este fin una inversión media superior a los 30 millones de euros, según un análisis realizado por la consultora especializada Coleman Parks.

«Cada vez más elaborados incluyen el aviso de ‘puede contener trazas de…’, seguido de una lista de alérgenos»

El sector agroalimentario también está experimentando esa transformación. Entre las diversas tecnologías disponibles, la Inteligencia Artificial (IA) destaca en estos momentos como una herramienta poderosa por las enormes posibilidades que se le presuponen. En concreto, la IA se presenta como «la mejor alternativa» para optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y aumentar la eficiencia en capítulos tan importantes como la producción, logística y gestión de la cadena de suministro. Además, su aplicación puede resultar clave para capturar datos fiables y precisos que le permitan mejorar exponencialmente sus mecanismos de control y supervisión en áreas tan estratégicas como las de calidad y seguridad.

Sin embargo, para María José Sáiz, responsable del Departamento de Nuevas Aplicaciones Analíticas de CNTA, la principal dificultad a la que se enfrenta la industria agroalimentaria en este campo es saber priorizar, ya que «no tiene que usar la Inteligencia Artificial para todo». «Al contrario, debe usarla con criterio para maximizar su valor», añadió. Precisamente, en su ponencia en el reciente XXI Congreso de Seguridad Alimentaria y Calidad (Aecoc), celebrado en Madrid, presentó casos prácticos de aplicación de la IA en la industria agroalimentaria.

Una vez finalizada su participación en Aecoc, ¿cuáles considera que son actualmente los tres principales retos de la industria en calidad y seguridad alimentaria?
El primero, clarificar el sistema de etiquetado precautorio de alérgenos para permitir a los operadores y los consumidores hacerlo bien y evitar riesgos. En segundo lugar, avanzar en el uso de la tecnología para producir grandes volúmenes de alimentos seguros desde el punto de vista sanitario y con un mínimo impacto en el medio ambiente. Y, además, incorporar herramientas basadas en la IA para que las empresas sean más eficientes y seguras.

EL PROYECTO ATENEA

¿Cómo pueden la digitalización y la implementación de la Inteligencia Artificial (IA) ayudar a la empresa a conseguirlo?
La combinación de nuevas tecnologías y el tratamiento avanzado de datos permiten controlar procesos y medir parámetros complejos en tiempo real, lo que antes no era posible. Dichos avances posibilitan igualmente el control del 100 % de la producción, lo que aumenta significativamente los niveles de seguridad en contraste con el seguimiento que se hacía hasta ahora y que se basaba en una muestra en muchas ocasiones aleatoria.

«Las empresas deberían ir más allá de la legislación, conocer con datos los riesgos y seguir avanzando en la clarificación de sus procedimientos»

El seguimiento en línea permite, por otro lado, corregir procesos antes, reduciendo el desperdicio y los productos no conformes, algo especialmente relevante tras la reciente aprobación de la Ley de Prevención de Pérdidas y Desperdicio Alimentario el pasado 9 de enero.

Al margen de la seguridad y la mejor gestión de las pérdidas y desperdicios, ¿qué otros beneficios y oportunidades puede aportar la IA a la industria alimentaria?
Podemos mencionar, en primer lugar, el control automatizado de procesos, el aumento de la eficiencia y su estandarización, algo crucial en el actual contexto de fluctuaciones en el suministro de materias primas. También sobresale la capacidad de la IA para detectar defectos en muestras o elementos extraños, lo que ayuda a evitar riesgos asociados y proteger al consumidor final. Asimismo, el uso de esta tecnología facilita la detección y el control del fraude en términos de origen del producto, composición, calidad y presencia de sustancias tóxicas. Por último, como he mencionado anteriormente, la Inteligencia Artificial permite realizar mediciones en línea o en pocos segundos de parámetros complejos, eliminando la necesidad de enviar muestras a laboratorios y reduciendo el tiempo de espera para obtener resultados.

Para CNTA, solo la IA podrá atajar los "riesgos emergentes" derivados del cambio climático a los que se enfrenta la agroalimentación.

Para CNTA, solo la IA podrá atajar los «riesgos emergentes» derivados del cambio climático a los que se enfrenta la agroalimentación.

Vistas todas estas ventajas, ¿en qué proyectos de IA se encuentra involucrado actualmente CNTA?
Una de nuestras áreas la está aplicando en el desarrollo de métodos de control de calidad y detección de fraudes, especialmente en productos como frutos secos o aquellos con alto valor añadido donde las reclamaciones pueden tener grandes repercusiones para los productores. Por otro lado, lideramos el proyecto Atenea, una plataforma de datos industriales que mejora la trazabilidad y vincula planes de control de calidad de materias primas y productos auxiliares para su explotación efectiva con el uso de la IA. Y, en tercer lugar, estamos desarrollando aplicaciones específicas para empresas con diferentes fines como el control de calidad en proceso, el desarrollo de sensores para el seguimiento de la técnica de la fermentación o la detección de cuerpos extraños de baja intensidad, entre otras.

¿Es posible que alguno de ellos se ofrezca próximamente al mercado?
Nuestro objetivo es que todos lleguen al mercado. En ese sentido, a partir de nuestra fusión con FUDin se ha creado un departamento específico de explotación de resultados que trabaja para ese fin. A todo ello hay que sumar nuestra spin off Nulab, con la que trabajamos desde hace cuatro años y que se dedica a la industrialización de este tipo de procesos.

CÓMO DIGITALIZARSE BIEN

Como experta, ¿cree que la Inteligencia Artificial puede complementar los sistemas de control y seguridad NIR e hiperespectral que ya se están usando? ¿Puede llegar a sustituirlos en un futuro próximo?
Creo que no los va a poder sustituir porque son necesarios para el proceso de fabricación. Los sistemas NIR e hiperespectral generan tal cantidad de datos que, para ser tratados de manera efectiva, es imprescindible el uso de algoritmos de machine learning e Inteligencia Artificial. En ese sentido, el avance que se está produciendo de los sistemas de computación va a simplificar el manejo de imágenes y datos en menos tiempo, lo que incrementará la eficiencia de esas tecnologías.

«La industria debiera aplicar la IA en aquellos casos concretos y complejos que no se puedan resolver de otro modo»

Por lo tanto, el principal desafío al que se enfrenta la industria es saber cómo gestionar de manera efectiva los datos que ya posee, así como la avalancha de información disponible que le puede llegar una vez haya digitalizado todo el proceso. Las grandes corporaciones ya están incorporando equipos o departamentos de IT específicos para abordar este tema, algo que resulta especialmente complejo para las más pequeñas por el coste en tiempo y dinero que suele suponer.

La industria agroalimentaria no tiene que usar la IA para todo. En realidad, debiera aplicarla en aquellos casos concretos y complejos que no se pueden resolver de otro modo.

¿Y qué pueden hacer esas pymes agroalimentarias para no perder la carrera de la digitalización?
Sus responsables deberían, en primer lugar, hacer una reflexión previa sobre los objetivos que buscan antes de embarcarse en este tipo de proyectos y reservarla solo para casos concretos y complejos que no se puedan resolver de otro modo. Eso exige, en primer lugar, haber diseñado un procedimiento que asegure la gestión de los datos que ya tiene la empresa, incluida su organización, limpieza y estructuración. Y, de forma paralela, establecer un sistema que permita la actualización constante de las nuevas tecnologías que se incorporen y su integración en los sistemas ya existentes.

En ese sentido, CNTA está involucrado en el proyecto IRIS-EDIH que ofrece servicios financiados al 100 % para pymes y startups. Dichos servicios permiten realizar un diagnóstico de uso de tecnologías avanzadas de análisis e IA en las empresas, realizar pruebas de concepto sobre productos y procesos; e, incluso, si se demuestra que la tecnología sirve, realizar validaciones en entornos reales. De esta forma, se favorece la implementación de las últimas tecnologías ligadas al análisis de datos en las pequeñas empresas de una forma fácil y asequible para ellas.

UNA VÍA POR EXPLORAR

Por otro lado, en torno al tema de los alérgenos, en Aecoc se planteó la necesidad de mejorar la información de los etiquetados. ¿Cómo valora las soluciones que se propusieron?
Uno de los temas de debate fue el concepto de “etiquetado precautorio” en los productos alimenticios. La realidad es que cada vez más elaborados incluyen el aviso de «puede contener trazas de…», seguido de una lista de alérgenos. Y lo que se sugirió es la necesidad de que esa información esté respaldada por un análisis previo de riesgos para que, si se demuestra que hay cantidades por encima de ciertos límites, el consumidor pueda saberlo.
De aplicarse, la empresa podrá, además, clarificar mejor su proceso de elaboración, al margen de otros beneficios adicionales que le puede reportar el hecho de que sus alimentos lleven la etiqueta «libre de…». Lo que ocurre es que el actual sistema no se basa en ese análisis que podría subsanar el uso de tecnología. Mientras tanto, no hay información detallada, de ahí que no sea de extrañar que el 50 % de los consumidores, sean o no alérgicos, consideren que los etiquetados no son claros. Es una señal de que algo hay que mejorar en este aspecto.

¿Estamos, por tanto, ante un problema sobre todo de comunicación? ¿Cómo se podría mejorar el proceso para asegurar una mejor información
Creo que las firmas productoras de alimentos deberían ir más allá de la legislación presente, conocer con datos qué riesgo puede enfrentar su sistema de producción y seguir avanzando en la clarificación de sus procedimientos para que, por lo menos, se llegue a una protección lo más alta posible porque el riesgo cero no existe.

A la hora de revisar los sistemas de producción, también se citó el papel que pueden jugar los bacteriófagos como herramientas de biocontrol frente a patógenos cada vez más resistentes debido al uso intensivo de pesticidas y fertilizantes. ¿Es la biotecnología un área de oportunidad para la industria en materia de seguridad?
En concreto, se habló del uso de fagos, un tipo de virus que afecta específicamente a las bacterias patógenas alimentarias. Su principal oportunidad es que no afectan ni a animales ni a personas. Por eso ya estamos viendo, por ejemplo, el diseño de fagos preparados para atacar un tipo de bacteria determinada de forma natural como alternativa al antibiótico tradicional. Es una técnica que ya la están empleando en otras partes del mundo salvo en Europa, donde la falta de regulación está provocando que otros nos hayan tomado la delantera en un desarrollo que, probablemente, incorporaremos más tarde.


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