04 Sep El potencial de las tecnologías NIR e hiperespectral para avanzar en la calidad y seguridad alimentaria
Recientemente, CNTA asistió en Innsbruck (Austria) a la Conferencia Internacional NIR 2023, en donde se expuso el potencial de las tecnologías NIR e hiperespectral para su aplicación en la industria alimentaria e implementar sistemas de calidad y seguridad alimentaria 4.0.
En el evento, se mostraron soluciones en las que se emplearon estas tecnologías para detectar fraudes alimentarios, orígenes de productos o conocer la calidad de los alimentos . También, se señaló la capacidad que tienen estas tecnologías para monitorizar procesos de fermentación o detectar alérgenos. En este post, te contamos lo más destacado.
Paula Luri, investigadora de Nuevas Aplicaciones Analíticas de CNTA
Miriam Alonso, investigadora de Nuevas Aplicaciones Analíticas de CNTA
En la 21 edición de la Conferencia Internacional NIR 2023, que se celebró en la ciudad austriaca de Innsbruck, se mostraron tendencias futuras, avances tecnológicos, ejemplos, soluciones y ventajas de la aplicación de la tecnología NIR (Espectroscopía del Infrarrojo Cercano) e hiperespectral, principalmente, para avanzar en el denominado concepto de calidad y seguridad alimentaria 4.0.
La calidad y seguridad alimentaria 4.0 se puede definir como la aplicación de nuevas tecnologías como la imagen hiperespectral o el NIR junto con avances digitales como el Internet de las Cosas (IoT), la Inteligencia Artificial o el análisis de datos. Esta combinación permite mejorar los controles de calidad y seguridad alimentaria; posibilitando la reducción de riesgos y tiempos de espera; la ampliación del muestreo o, en algunos casos, muestrear en su totalidad; la toma de decisiones basadas en datos sin destrucción de la muestra y con un mínimo procesado, o elaborar modelos predictivos.
Entre las soluciones que se pudieron ver, destacó la que planteó Alessandro Giraudo, docente del Departamento de Ciencia Aplicada y Tecnología de la Universidad de Turín (Italia), que expuso como la tecnología NIR puede servir para diferenciar si una salchicha contiene carne separada mecánicamente o no, para así evitar cualquier tipo de fraude en este tipo de alimentos, que están regulados por el Reglamento (CE) Nº 853/2004.
Sin salirse del sector cárnico, David Tjandra, investigador asistente de KU Leven, indicó que con la espectroscopia NIR se puede predecir la calidad que tiene la carne durante su vida útil, gracias a que detecta los cambios que sufren sus compuestos (proteína, grasa, agua, entre otros).
Otro caso de aplicación de NIR fue la planteada por el investigador Nienke Kollman, de la Universidad de Wageningen (Países Bajos). Kollman mostró cómo el empleo de espectroscopia NIR puede predecir la temperatura de formación del extrusionado a partir de un gel.
Este aspecto resulta de especial interés para el desarrollo de nuevos productos extrusionados (snack y aperitivos, cereales para desayuno, productos para confitería, alimentación infantil, análogos de carne, entre otros).
Usos de la Imagen Hiperespectral (IHE)
También en la conferencia se habló y mucho de la tecnología de Imagen Hiperespectral (IHE). Uno de los ponentes que se refirió a esta tecnología fue Na Liu, de la empresa noruega Norsk Elektro, la cual señaló que con “el uso de IHE en rango NIR-SWIR” fueron capaces desde la empresa de controlar el índice de maduración de las fresas en cultivo para una óptima recolección.
Curioso también fue el planteamiento de Anna Sandak, investigadora de la compañía eslovena InnoRenew CoE. Sandak indicó que con la tecnología de Imagen Hiperespectral se puede detectar colonias fúngicas en materiales de construcción. Hecho relevante, ya que aunque su aplicabilidad haya sido por el momento en el sector de la construcción, esta tecnología puede servir para detectar estas colonias fúngicas en alimentos.
Anchoas y espárragos
CNTA tuvo una participación activa dentro de NIR 2023 gracias a Paula Luri y Miriam Alonso, investigadoras de Nuevas Aplicaciones Analíticas de CNTA, que presentaron dos posters durante la conferencia, donde mostraron ejemplos reales de usos de aplicación de tecnología NIR e imagen hiperespectral.
En primer lugar, Paula Luri mostró la viabilidad del uso de tecnología de Imagen Hiperespectral (IHE) en el rango VIS-NIR y NIR para la detección de dos tipos de fraude en la anchoa:
por origen (si la anchoa procede del mar Cantábrico o del Mediterráneo) y por no declaración del proceso de congelación previo en el sector pesquero, mediante modelos de clasificación empleando la quimiometría. Esta investigación se enmarcó dentro del proyecto europeo Surefish.
Durante la investigación, se comprobó que los resultados de los modelos que utilizaban el rango VIS-NIR eran siempre mejores que los que utilizaban el rango NIR, y que el modelo de con mayor recall o sensibilidad (que es el cociente del número de muestras clasificadas correctamente en su clase entre el número total de muestras de dicha clase) era el Partial Least Squares-Discriminant Analysis (PLS-DA), un método quimiométrico empleado en modelos de clasificación.
Asimismo, para el caso de las anchoas frescas, se obtuvo un acierto de clasificación del 0,97 y de 0,98 (donde 1 sería el 100% de acierto) para las congeladas-descongeladas. Por su parte, para la clasificación por origen, se obtuvo un 0,98 para las anchoas del Cantábrico y un 0,96 para las del Mediterráneo.
También, Luri explicó en su presentación que una de las ventajas del modelo obtenido fue “la capacidad de clasificar las anchoas que miden el lado de la piel del pescado sin necesidad de pretratar o triturar la muestra”. Además, los resultados demostraron que el uso de IHE combinado con PLS-DA es una solución prometedora para la detección rápida y no destructiva de adulteración en frescura y origen en anchoas.
Por su parte, Miriam Alonso explicó los resultados del estudio realizado para conocer la viabilidad del uso de la tecnología de imagen hiperespectral y espectroscopia NIR portable y online para detección del fraude en el origen de espárragos en conserva. Concretamente, se quería identificar los espárragos de la Identificación Geográfica Protegida (IGP) ‘Espárragos de Navarra’ de los que no lo son, los cuales tienen procedencias diversas (Cáceres, Perú, China, etc.).
Los mejores resultados fueron los obtenidos con modelos de capaces de identificar los espárragos IGP con una precisión a 0,8 en las diferentes tecnologías utilizadas.
Estos modelos fueron testados por un conjunto representativo externo de muestras proporcionando buenos resultados, sirviendo como apoyo a la posibilidad de generar herramientas antifraude rápidas, fiables, portátiles, económicas y sencillas de manejar, incluso en matrices vegetales complejas.
NIR y sus futuras aplicaciones
En NIR2023 también se plantearon aplicaciones que en un futuro podría tener la tecnología NIR. Uno que se aventuró en este sentido fue Alessio Tugnolo,
profesor adjunto de la Universidad de Milán (Italia), que presentó su prototipo para monitorizar el proceso de fermentación en vino mediante espectroscopia NIR permitiendo el control de parámetros como el azúcar, acidez, temperatura, etc, del producto a tiempo real durante todo el proceso.
Por último, otra posible aplicación que se comentó durante el evento fue la utilización de la espectroscopia NIR para detectar alérgenos.
