¿Sabías que la inteligencia artificial, y en particular, las redes neuronales, nos pueden ayudar a detectar fraudes alimentarios? Es un tema importante ya que, según la Red de fraude alimentario de la Comisión Europea, las alertas por la falsificación de alimentos crecen año a año.
Un equipo de investigadores de la UCM liderado por el químico José Torrecilla ha ideado un método que permite detectar de forma ágil y económica uno de los fraudes más habituales: el del arroz.
Producción de arroz en el mundo
Según la FAO, el arroz ocupa el tercer lugar en la producción mundial de cereales y España es el segundo productor europeo de este cereal. El fraude del arroz, por suerte, no pone en riesgo la salud de los consumidores, pero sí su bolsillo.
Tampoco es que nadie se vaya a arruinar por comprar arroz. Pero si un consumidor quiere darse el capricho de comprar variedades de mayor calidad/precio, como el basmati, quiere recibir el producto por el que está pagando.
Hasta ahora, para detectar este tipo de fraudes había que recurrir a complejos y costosos estudios de ADN. Sin embargo, gracias a la inteligencia artificial, con una simple foto se puede detectar si la variedad de arroz es la correcta.
La inteligencia artificial revoluciona los controles de calidad alimentarios
El equipo de Torrecilla generó una base de 27.000 imágenes de puñados de granos y harinas a partir de 5 variedades distintas de arroz, una de ellas con denominación de origen. Después, entrenó con ellas una red neuronal convolucional como las que se usan en sistemas de reconocimiento facial o de diagnóstico por imagen de tumores.
El algoritmo aprendió cómo determinado pixel o combinación de colores eran característicos de una u otra variedad, siendo así capaz de distinguirlas. El desarrollo del modelo ha sido lento, pero una vez entrenado, es capaz de dar una respuesta en décimas de segundo.
Así, de una forma rápida, cómoda y barata, la inteligencia artificial está revolucionando las técnicas de control de calidad y se convierte en una gran aliada contra el fraude alimentario.
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