20 Oct Valorización de subproductos e Inteligencia Artificial, dos conceptos crecientes y reales para las empresas
Recientemente, CNTA asistió en Rennes (Francia) a la a novena edición de Nutrevent, en donde se comprobó que las empresas están interesadas en integrar iniciativas en sus procesos para reducir el desperdicio alimentario. También, se habló del potencial de la Inteligencia artificial en la industria alimentaria y de las trabas regulatorias que se encuentran algunas compañías para poner sus nuevos productos o innovaciones en el mercado. Te contamos lo más destacado del evento en este post del blog.
Natanael Viñegra, coordinador de Proyectos de I+D+i en CNTA.
Camilo Pizarro, responsable de Ecosistemas Eatex Food Innovation Hub by CNTA.
cpizarro@eatexfoodinnovationhub.com
La organización EU Food Loss and Waste Prevention Hub indica que solo en el territorio europeo el desperdicio alimentario supone a las empresas y hogares unos 143.000 millones de euros cada año y causa al menos un 6% de las emisiones totales de Gases de Efecto Invernadero (GEI) en la Unión Europea.
Para tratar de luchar con ese desperdicio alimentario, una solución que está ganando en importancia es el upcycling o valorización de subproductos, tal y como podemos ver en la última edición del Mapa de escenarios de Oportunidad FoodTech de CNTA.
Una solución que se espera que vaya a más, ya que la Upcycled Trade Association prevé que los subproductos certificados alcancen un valor a nivel mundial de 80.000 millones de dólares para 2032.
En Nutrevent, la valorización de subproductos fue uno de los grandes temas del evento con ejemplos de empresas que buscan esa solución para incorporar ingredientes desechados a diferentes matrices alimentarias. Algunos ejemplos que vimos en las jornadas fueron:
- Reduced, startup danesa que utiliza residuos de verduras de temporada, proteínas y otras fuentes de nutrición de la industria alimentaria para producir diferentes alimentos o ingredientes. En Nutrevent, hablaron de cómo utilizan esos residuos para alimentar a sus hongos del género Aspergillus de los que posteriormente extraen compuestos que dan un perfil de sabor umami, que posteriormente se usan en la industria alimentaria como saborizantes en sopas y otros productos preparados (salsas, caldos, etc.), para la industria alimentaria.
- NoPalm Ingredients, empresa que produce aceites y grasas de levadura a partir de residuos de la industria alimentaria y que son análogos del aceite de palma y otros aceites vegetales. Para su producción no necesitan grandes terrenos ni una gran cantidad de agua, con lo que con esta propuesta se ayuda a combatir la deforestación, muy ligada al cultivo del aceite de palma.
- Onima, startup que utiliza los residuos de la levadura de cerveza para, mediante un proceso biológico propio, eliminar los compuestos que dan el amargor sin dañar las células de levadura, para después procesarlos y convertirlos en una harina de alto valor nutricional.
También en el evento francés vimos otras iniciativas basadas en la proteína de hongos, como el caso de Bosque Foods, que utiliza el micelio para producir
matrices whole cuts con texturas análogas a la carne de pollo y cerdo.
Asimismo, vimos compañías que utilizan la fermentación de precisión para generar ingredientes como Bon Vivant, la cual produce proteínas de leche por fermentación de precisión como proteínas de suero y caseína para el mercado alternativo lácteo B2B (Business to Business). Esta compañía tiene la intención de comercializar en Estados Unidos en 2025.
Igualmente, otra empresa que llamó la atención fue la sudafricana De Novo Foodlabs, con la que CNTA colabora, y que elabora, a través de la fermentación de precisión, lactoferrina bovina, una proteína de la leche que se usa para tratar anemia y otras condiciones.
Inteligencia artificial e industria alimentaria
También, CNTA participó activamente en Nutrevent moderando la mesa redonda ‘How can AI help to develop new combinations of ferments for future food?’. En este coloquio se habló del potencial de la Inteligencia Artificial en la industria alimentaria, concretamente para ahorrar tiempo en el análisis de información de proteínas y microorganismos y, así, ayudar a identificar, predecir y ajustar procesos para mejorar la perfomance de los resultados y el impacto de los nuevos lanzamientos.
En esta sesión se abordó el uso de la Inteligencia Artificial (IA) desde dos perspectivas complementarias:
- Desde la perspectiva del microorganismo. En donde representantes de Protera Biosciences y Eden Bio explicaron cómo sus empresas recopilan todos los datos disponibles para realizar modelados que permitan mejorar y optimizar el crecimiento y rendimiento de las cepas microbianas que se utilizan en la producción de ingredientes, así como para aplicar ajustes en las secuencias de las proteínas para maximizar su funcionalidad.
- A nivel de consorcio microbiano (asociación natural de dos o más poblaciones microbianas). En la mesa pudimos conocer qué aplicaciones tiene la IA a la hora de evaluar el comportamiento y aplicaciones de comunidades microbianas en conjunto. El representante de la empresa RevoBiom mostró cómo su compañía usa una tecnología, que la denominó de “biorreactores milimétricos”, es decir, crecimiento de microorganismos en burbujas de medios de cultivo que se pueden analizar, basándose en principios de microfluídica y sensores. Gracias a los datos obtenidos, pueden aplicar procesos de evolución dirigida aplicados al proceso deseado, como por ejemplo desarrollar consorcios perfectamente adaptados a un proceso de panificación específico. Por su parte, el representante de Inrae fue un paso más allá y explicó cómo su trabajo de modelización de las interacciones entre consorcios microbianos y comidas fermentadas pueden ser integrados y adaptados para inducir mejoras en la salud de pacientes.
Por último, todos los ponentes de la mesa estuvieron de acuerdo en la importancia de “generar, compartir y mantener bases de datos de calidad”, ya que, este aspecto resulta fundamental para que los modelos de IA puedan ser entrenados y creen predicciones lo más certeras posibles.
Un aspecto clave para que los modelos de IA generen predicciones certeras es crear, compartir y mantener bases de datos de calidad
La traba regulatoria
Otros de los temas recurrentes en Nutrevent fue el regulatorio. Muchas compañías, que utilizan tecnologías como la fermentación de precisión, indicaron en el evento que un reto al que se enfrentan es lograr aprobaciones legislativas, ya que las propuestas, lanzamientos o innovaciones que proponen se engloban dentro de la categoría de novel foods en la Unión Europea, lo que supone largos procesos acreditativos que les hace perder competitividad en comparación con otros agentes internacionales.
Asimismo, las empresas centradas en la valorización de subproductos se lamentan que hoy en día no exista una normativa clara en Europa de lo que se entiende por food-waste o desperdicio alimentario, lo cual dificulta elaborar marcos de acción y de trabajo en los que avanzar.
Respecto a los consumidores, varios ponentes incidieron en dos ideas interrelacionadas:
- La necesidad de mejorar la base de conocimiento nutricional de los consumidores, ya que en muchas ocasiones son reacios a incorporar en sus hábitos nutricionales aquellos productos e innovaciones con los que no están familiarizados.
- Trabajar en la concienciación y educación para que el consumidor sea consciente de que está realizando un consumo muy elevado de las proteínas de origen animal y que en un futuro el actual sistema de alimentación no será sostenible.
