Desarrollan un sensor que analiza en tiempo real la autenticidad del cerdo ibérico
Fuente: José T. del Pozo / Fundación Descubre
Investigadores de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y de Montes de la Universidad de Córdoba
Investigadores de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Agronómica y de Montes de la Universidad de Córdoba han desarrollado diversas aplicaciones para detectar en tiempo real la calidad y autenticidad de productos agroalimentarios en sectores como el del cerdo ibérico y el de las frutas y hortalizas. Para ello, los expertos se han basado en el uso de sensores espectrales portátiles basados en tecnología NIRS, la cual está básicamente fundamentada en la relación de las medidas espectrales con los parámetros físicos y químicos presentes en los alimentos y que permiten analizar de forma instantánea y no destructiva diferentes muestras de productos, tales como el lomo, el jamón, las ciruelas, los espárragos o la naranja.
En concreto, en el estudio ‘Prediction of fatty acids content in pig adipose tissue by near infrared spectroscopy: At-line versus in-situ analysis’, publicado este mismo año 2013 en la revista Meat Science, los expertos muestran el potencial o viabilidad de una herramienta de clasificación y autentificación, basada en un sensor denominado MEMS-NIRS, que permite analizar las canales del cerdo ibérico a la velocidad de faenado, es decir, en el propio matadero. “Los resultados obtenidos evidencian que esta tecnología permite determinar tanto el contenido en ácidos grasos de la canal como el régimen alimenticio que han seguido los cerdos y que son claves a la hora de garantizar su calidad a los consumidores”, explica a la Fundación Descubre la investigadora de la Universidad de Córdoba, Ana Garrido Varo.
En este sentido, el instrumento MEMS-NIRS empleado por el equipo investigador añade una serie de ventajas respecto al sistema tradicional de control de calidad realizado normalmente en la industria del cerdo ibérico. “Esta metodología permite que los industriales puedan analizar cada canal individualmente, sin necesidad de tomar muestras y enviarlas al laboratorio. Este proceso, al ser en el mismo momento, supone una optimización de tiempo muy importante a la hora de tomar decisiones posteriores relacionadas con el control de calidad de cada pieza de jamón o carne”, sostiene Garrido.
Una herramienta innovadora
De este modo, la principal innovación del estudio es la fusión de la tecnología NIRS con otras técnicas emergentes como la denominada MEMS (Sistemas-Micro-Electro-Mecánicos)-NIRS o la imagen hiperspectral, que emplea sensores de bajo coste, menor tamaño y mayor rapidez que los tradicionales. Además, la combinación NIRS-imagen permite obtener no sólo información espectral utilizando radiación en el infrarrojo cercano, sino también contenido espacial, es decir, una representación visual sobre las características del producto muy similar a la que puede proporcionar una imagen satélite. “Esta combinación permite conocer no sólo información general relacionada la humedad, las proteínas, los azúcares o los ácidos grasos, sino también otros parámetros como el cotizado nivel de grasa entre las fibras del jamón (veteado) o los daños internos en algunas frutas”, apostilla.
Estos resultados son fruto del proyecto de excelencia Sensores MEMS y NIRS-imagen para el análisis no destructivo e in situ de productos animales y vegetales financiado por la Consejería de Economía, Innovación, Ciencia y Empleo de la Junta de Andalucía.
Más información:
FUNDACIÓN DESCUBRE
Departamento de Comunicación
Teléfono: 954232349. Extensión 140
e-mail: comunicacion@fundaciondescubre.es
Página web: www.fundaciondescubre.es
www.facebook.com/cienciadirecta
@cienciadirecta
Últimas publicaciones
Científicos del Instituto de Agricultura Sostenible de Córdoba han diseñado una metodología para analizar por separado los microorganismos que habitan sobre los fragmentos de acolchados plásticos que cubren el suelo en la agricultura intensiva y los que viven en las partículas de tierra que se quedan adheridas. El trabajo podría ayudar a identificar bacterias capaces de degradar este material y contribuir así a la búsqueda de soluciones biológicas para combatir su acumulación en el campo.
Investigadores de la Universidad de Málaga han desarrollado un algoritmo de Inteligencia Artificial (IA) que realiza un agrupamiento no supervisado de objetos similares evitando el etiquetado manual. Este modelo es capaz de detectar una gran diversidad de elementos en la zona de pistas de un aeródromo, desde personas hasta aviones. Otra de las novedades es su optimización para ahorrar tiempo de cálculo y energía en las tareas de identificación, de forma que permite su uso en dispositivos de bajo consumo.
Sigue leyendo
El estudio, liderado por el Instituto de Investigación Biosanitaria de Granada con la participación de la Universidad de Granada, reveló que las niñas con mayor exposición al bisfenol A presentaban un riesgo casi tres veces mayor de desarrollar sobrepeso u obesidad. El hallazgo destaca la necesidad de seguir investigando sobre la relación entre contaminantes ambientales y enfermedades metabólicas para mejorar el bienestar de la población infantil.
Sigue leyendo
