VOLVER

Share

Investigadores de la UCO desarrollan un nuevo método para predecir la vida útil de las fresas en tiempo real

A partir de una tecnología no invasiva, un grupo de investigación de la Universidad de Córdoba ha creado una herramienta para garantizar la calidad óptima de la fresa y minimizar el desperdicio alimentario. La herramienta ha sido probada en los almacenes de Migros, el vendedor de alimentos frescos más grande en el sector minorista de Turquía.

Fuente: UCC+i Universidad de Córdoba


Córdoba |
12 de noviembre de 2024

930 millones de toneladas anuales de alimentos se desperdiciaron en el mundo en el año 2019 según la ONU. Estas pérdidas, que se producen en diferentes etapas de la cadena agroalimentaria por motivos económicos, estéticos o de calidad del producto, generan entre el 8 y el 10% de las emisiones de gases de efecto invernadero, por lo que la reducción del desperdicio alimentario es un objetivo primordial para gobiernos y comunidad investigadora.

Contribuyendo a la solución del problema, Laura Rabasco, Francisco Jiménez, Arícia Possas y Fernando Pérez, investigadores del grupo HIBRO de la Universidad de Córdoba, han desarrollado un método que aúna diferentes tecnologías para predecir la vida útil de las fresas de forma rápida, en tiempo real y sin producir daños al fruto.

El objetivo del trabajo era crear un índice para predecir la calidad de las fresas usando técnicas no destructivas.

«El objetivo del trabajo era crear un índice para predecir la calidad de las fresas usando técnicas no destructivas, por eso usamos la tecnología NIRS (espectroscopia de infrarrojo cercano) que mediante la luz reflejada permite medir parámetros fisicoquímicos (firmeza, pérdida de peso) y microbiológicos de la fresa», explica el investigador Francisco Jiménez.

Para desarrollar este método se usó un espectrofotómetro portátil (el aparato que mide la reflectancia) capaz de medir tanto el espectro visible como el infrarrojo. Se evaluaron parámetros de calidad, incluyendo color, firmeza, pérdida de peso, apariencia y calidad microbiana, cada tres días durante el almacenamiento de fresas frescas a diferentes temperaturas. A partir de estos datos «se crearon modelos matemáticos que se integran en la nube y permiten desarrollar predicciones sobre la vida útil de la fresa basadas en esos parámetros fisicoquímicos que medimos con el espectrofotómetro» señala Jiménez.

«En el estudio probamos diferentes temperaturas desde 5 a 35 grados y la idea es que se aplique dentro de esas fases de la cadena para mantener la vida útil durante más periodo» añade la investigadora Laura Rabasco.

Mientras que los análisis físico – químicos y microbiológicos tradicionales implicarían actividad en laboratorio y mayor tiempo para obtener los resultados, además de dañar el fruto, con esta tecnología, sin destrucción, se pueden tomar decisiones en tiempo real (decidiendo si un producto tiene que salir antes o después) y relacionarlas con modelos de precios dinámicos en supermercados, adaptando así el precio al ciclo de vida útil del producto.

«Este enfoque digital usa la información que se recoge con el espectofotómetro y se manda a la nube, se procesa y se puede utilizar en tiempo real en las cadenas logísticas y en la toma de decisiones en cuanto a la calidad del producto con el objetivo de reducir el desperdicio alimentario» profundiza el investigador Fernando Pérez.

Esta tecnología ha sido probada en los almacenes de Migros, que es el vendedor de alimentos frescos más grande en el sector minorista de Turquía, como parte del proyecto PRIMA BiofreshCloud, que tiene como objetivos fomentar la bioeconomía circular, mejorar la vida útil de la fresa y el tomate y reducir el desperdicio alimentario en fases precosecha y poscosecha integrando un enfoque digital.

Referencia:

Rabasco-Vílchez, Laura; Jiménez-Jiménez, Francisco; Possas, Arícia; Brunner, Matthias; Fleck, Christian &Pérez-Rodríguez, Fernando (2024). ‘Evaluating the shelf life of strawberries using a portable Vis-NIR spectrophotometer and a Reflectance Quality Index (RQI)’. Postharvest Biology and Technology, Volume 218,113189, ISSN 0925-5214


Share

Últimas publicaciones

Crean un acelerador de modelos de inteligencia artificial hasta un 70% más rápido con menos datos
Cádiz | 05 de julio de 2025

Un equipo de investigación de la Universidad de Cádiz ha creado REDIBAGG, un método que acelera el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial hasta un 70%, al utilizar menos datos pero sin perder precisión. La técnica tiene potencial para analizar grandes volúmenes de información en campos tan diversos como la medicina, la industria o las finanzas.

Sigue leyendo
Diseñan un método rápido y eficaz para medir las prácticas que conservan la dehesa
Córdoba | 03 de julio de 2025

Un equipo de la Universidad de Córdoba en colaboración con otras entidades y equipos de investigación de España y Portugal,  desarrolla un nuevo método que permite evaluar de manera sencilla el estado de calidad de las dehesas en función de una serie de buenas prácticas relacionadas con la biodiversidad, la productividad de los pastos o el manejo de la arboleda.

Sigue leyendo
Un estudio revela que el ayuno intermitente impulsa la memoria y la atención en personas con obesidad
Málaga | 03 de julio de 2025

El ayuno intermitente en días alternos no solo ayuda a adelgazar: un estudio de IBIMA demuestra que este patrón alimentario, al remodelar la microbiota intestinal y frenar la inflamación sistémica, mejora de forma significativa la memoria, la atención y el control inhibitorio en adultos con obesidad. La investigación allana el camino hacia una “nutrición de precisión para el cerebro”.

Sigue leyendo

#CienciaDirecta

Tu fuente de noticias sobre ciencia andaluza

Más información Suscríbete

Ir al contenido