Aplican inteligencia artificial para predecir el aroma en el aceite de oliva virgen extra

Un equipo de investigación de las universidades de Sevilla, Córdoba y Turín y el centro de Cabra del Instituto Andaluz de Investigación y Formación Agraria, Pesquera, Alimentaria y de la Producción Ecológica (IFAPA) ha aplicado la inteligencia artificial para predecir con alta precisión las características de aroma del aceite en función de sus compuestos químicos. Este modelo, entrenado con miles de datos, permite clasificar aceites por su calidad sensorial sin necesidad de catas humanas, lo que podría revolucionar los procesos de control de calidad en la industria del aceite.

El método que proponen puede distinguir con claridad entre diferentes variedades de aceitunas y también entre las cosechadas en distintas etapas de maduración. En el artículo ‘Beyond current quality indices: Quantitative volatilomics unrevealed cultivar traits, harvesting practices impact, and aroma blueprint of extra-virgin olive oils’’ de la revista Journal of Food Composition and Analysis muestran cómo se establecen distintos perfiles aromáticos, incluso cuando las diferencias sensoriales son sutiles o imperceptibles al gusto y olfato de los catadores.

Mediante técnicas avanzadas de análisis químico, los investigadores han logrado ‘olfatear’ el aceite con una precisión que supera al propio sentido humano. “El olor del aceite no solo deleita al paladar, sino que también revela información clave sobre su calidad, variedad de aceituna, método de cultivo e incluso su lugar de origen. Así, cada aceite tiene una especie de ‘huella digital aromática’ que lo define y caracteriza”, indica a la Fundación Descubre la investigadora de la Universidad de Sevilla Raquel María Callejón, autora del artículo. 

Se han analizado casi 200 compuestos de distintas muestras de aceites de oliva virgen extra.

Uno de los avances más destacados del estudio es la utilización de inteligencia artificial para predecir el aroma del aceite a partir de su composición química. Al combinar datos químicos con herramientas de sensómica, la ciencia que estudia cómo los compuestos afectan a nuestros sentidos, los investigadores han desarrollado un modelo que puede anticipar qué atributos sensoriales tendrá un aceite sin necesidad de probarlo previamente.

Así, no solo se abren nuevas puertas para la industria del aceite de oliva, sino que también se ofrecen garantías adicionales a los consumidores que buscan productos de alta calidad, auténticos y alineados con sus valores, como el respeto al medio ambiente.

Aromas y compuestos olfativos

En el estudio, los científicos han analizado más de 190 compuestos aromáticos, lo que se conoce como volatiloma. Han tenido en cuenta distintas muestras de aceites de oliva virgen extra, particularmente extraídas de las variedades de aceituna Picual y Hojiblanca, las más cultivadas en España, según datos del Ministerio de Agricultura, Pesca y Alimentación.

Los científicos han logrado leer la identidad aromática del aceite de oliva virgen extra sin necesidad de catas humanas. Pixabay.

La técnica de laboratorio en la que han basado sus trabajos es la denominada Cromatografía Bidimensional, usada para separar, identificar y medir los distintos compuestos químicos que hay en una muestra. Es decir, logra desarmar el olor en cada uno de sus componentes indicando cuáles están presentes y en qué cantidad exacta se encuentran.

Por otro lado, los investigadores aplicaron el análisis de componentes principales (PCA) y el Análisis Discriminante de Mínimos Cuadrados Parciales (PLS-DA), herramientas matemáticas que se usan para entender datos complejos y reducir la cantidad de variables sin perder información importante. Se podría decir que con estas técnicas de aprendizaje automático se realiza un resumen de la multitud de datos obtenidos agrupándolos en patrones similares. En este caso, supone una ‘lupa’ que revela el mapa de sabores del aceite de oliva atendiendo a distintas variables, como la variedad de aceituna, el tipo de cultivo, su origen o el grado de maduración.

Cultivo orgánico con huella digital

Los estudios mostraron que el método de labranza, convencional u orgánica, influye en el aroma del aceite. En el caso de la variedad Picual, se identificaron claramente dos grupos diferentes según el tipo de cultivo mediante el uso de técnicas estadísticas y modelos de aprendizaje automático.

Los aceites producidos con agricultura orgánica mostraron una mayor presencia de compuestos como el (Z)-3-hexenol y el 2-pentanol, que están asociados con aromas frescos y herbáceos. Sin embargo, los aceites convencionales tenían más alquenos y carbonilos, compuestos relacionados con olores más maduros. “Los resultados determinan que la forma en que se cultivan las aceitunas no solo afecta a la sostenibilidad ambiental, sino también a los marcadores diferenciales entre el cultivo ecológico y el tradicional”, indica la experta.

El equipo ha aplicado inteligencia artificial para descifrar el aroma del aceite de oliva virgen extra.

Entre los muchos compuestos detectados, algunos actúan como verdaderos marcadores de calidad o de procedencia. Por ejemplo, el acetato de (Z)-3-hexenil está vinculado al olor a hojas verdes y es más abundante en aceites orgánicos de Hojiblanca, lo que podría estar relacionado con la actividad de ciertas sustancias propias del cultivo ecológico.

A partir de estos hallazgos, los expertos plantean la posibilidad de validar la metodología en diferentes productos y a mayor escala, consolidando su utilidad tanto en investigación aplicada como en entornos productivos.

Esta investigación se ha financiado a través del proyecto ‘Marcadores diferenciales de aceites de oliva virgen extra ecológicos: caracterización físico-química y sensométrica de aceites de las principales variedades de Andalucía’ de la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación de la Junta de Andalucía.

Reportaje: Algoritmos para predecir cómo olerá el aceite de oliva virgen extra

Referencias

Andrea Caratti, Angélica Fina, Fulvia Trapani, Erica Liberto, Brígida Jiménez-Herrera, Lourdes Arce, Raquel M. Callejón y Chiara Cordero. ‘Beyond current quality indices: Quantitative volatilomics unrevealed cultivar traits, harvesting practices impact, and aroma blueprint of extra-virgin olive oils’. Journal of Food Composition and Analysis 

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