Investigación
Proyectos
DEEPEXT
Deepext es un proyecto que busca mejorar la extrusión de alimentos, una tecnología clave en la industria para elaborar productos como snacks, cereales o ingredientes funcionales. Este proceso consiste en someter mezclas de materias primas a altas temperaturas y presiones para darles forma y textura, pero ajustar las condiciones óptimas —temperatura, velocidad de husillo, humedad y proporción de ingredientes— es complejo y requiere numerosos ensayos.
Para resolver este reto, Deepext aplica Physics-Informed Machine Learning (PIML), una técnica que combina inteligencia artificial con las leyes físicas. Gracias a este enfoque, los modelos predictivos no solo aprenden de los datos, sino que incorporan principios científicos, lo que permite obtener predicciones más fiables, reducir la necesidad de grandes volúmenes de datos y evitar resultados que no tengan sentido físico. En otras palabras, se logra diseñar procesos más eficientes y sostenibles.
El proyecto desarrollará un sistema capaz de simular y predecir el comportamiento del material durante la extrusión, integrando información experimental y simulaciones avanzadas. Además, se utilizarán algoritmos de optimización para encontrar configuraciones que equilibren calidad del producto, consumo energético y valor nutricional. Todo ello permitirá reducir costes, mejorar la consistencia y facilitar la transferencia tecnológica a la industria, posicionando a CNTA como referente en innovación alimentaria.
Proyecto de colaboración DEEPEXT entre el Gobierno de La Rioja y CNTA. (OT 1. “Promover el desarrollo tecnológico, innovación y una investigación de calidad”). Cofinanciado por la Unión Europea.
