La IA mejora la seguridad alimentaria con la detección avanzada de contaminantes
La Inteligencia Artificial (IA) está emergiendo como una fuerza transformadora en el ámbito de la seguridad alimentaria, ofreciendo nuevas herramientas para mejorar la detección de contaminantes y la gestión de riesgos en la cadena de suministro. Su principal valor reside en su capacidad para integrar múltiples tecnologías de inspección y análisis en un solo sistema, aprendiendo y perfeccionando sus modelos continuamente.
Un ejemplo destacado de esta tecnología se encuentra en la inspección de productos. Empresas como la alemana Sesotec están implementando IA en detectores de metales y sistemas de rayos X. A diferencia de las máquinas tradicionales que se basan únicamente en densidad o conductividad, y que pueden confundir contaminantes con el propio alimento, la IA permite ir más allá. Como explicó Yassir Basheer de Sesotec, la clave es poder aunar tecnologías de detección por formas, conductividad o densidad en una sola máquina y refinar los modelos con el aprendizaje continuo. Esto resuelve problemas complejos, como distinguir plásticos de verduras o agujas huecas en carne, e incluso entrenar la IA para diferenciar entre el alimento y su envase inofensivo.
La influencia de la IA se extiende más allá de la línea de producción para impactar la cadena de suministro desde su origen. Un caso ilustrativo es el de PepsiCo, cuyo equipo Global Agro utiliza la IA y el análisis de datos históricos para optimizar las prácticas de cultivo y almacenamiento, especialmente para productos como la patata. Los técnicos de esta empresa entrenan modelos de aprendizaje para estimar el margen de mejora en productividad y calidad basándose en factores de manejo de campo. Esta digitalización agraria, potenciada por la IA y la colaboración con agrónomos, permite a la compañía "refinar progresivamente" sus prácticas de cultivo.
Desde centros tecnológicos como Ainia, se impulsa un cambio de paradigma: pasar de la reacción ante un problema de seguridad alimentaria a la prevención. Según David Martínez de Ainia, la inteligencia artificial y otras tecnologías cumplen un "papel fundamental" al permitir monitorear los distintos procesos productivos en la cadena e intercambiar información. Esto posibilita "identificar riesgos de manera temprana o precoz", estableciendo así un "nuevo paradigma en seguridad alimentaria" que es "mucho más eficiente y económico".
Este enfoque preventivo se materializa en proyectos concretos como Predimic, desarrollado por Ainia. Esta herramienta utiliza modelos predictivos basados en IA para estimar el riesgo de contaminación microbiológica en tiempo real durante el proceso de fabricación de alimentos. El sistema monitorea las condiciones productivas y, cuando se dan circunstancias que puedan hacer proliferar un organismo patógeno, el sistema lo identifica e informa a los responsables para que actúen antes de que se desarrolle el problema, demostrando el potencial de la IA para anticiparse y mitigar riesgos activamente.