Un nuevo método "inteligente" para evaluar la calidad del aceite de oliva virgen extra

El estudio, publicado en la revista Food Chemistry, propone un protocolo capaz de estimar la concentración de ésteres etílicos de ácidos grasos, indicadores clave de la calidad y autenticidad del aceite de oliva virgen extra, según ha informado la Universidad de Bari en su página web. Actualmente, “este parámetro se determina mediante cromatografía de gases, un procedimiento fiable pero complejo, lento y costoso que requiere el uso de reactivos químicos y laboratorios equipados”, ha precisado. El nuevo método, sin embargo, utiliza y aprovecha la información obtenida de la espectroscopia FT-IR, una especie de huella digital del producto, mediante modelos de análisis multivariante y aprendizaje automático capaces de identificar correlaciones invisibles para el ojo humano. El algoritmo más eficaz, basado en la técnica XGBoost, gracias también al uso de herramientas de Inteligencia Artificial explicable, permite identificar e interpretar las regiones espectrales más asociadas con la presencia de ésteres etílicos. A su juicio, esta tecnología “reducirá drásticamente los tiempos y costes de análisis, reducirá el impacto ambiental asociado a los métodos tradicionales y realizará un cribado rápido en grandes volúmenes de muestra, proporcionando de inmediato una indicación fiable de la conformidad del producto”. La Universidad de Bari ha considerado que aunque este enfoque aún no sustituye al método oficial, “puede convertirse en una herramienta preliminar eficaz para productores, almazaras, consorcios y organismos de certificación”. “Nuestro objetivo es proporcionar al sector del aceite de oliva una herramienta inteligente, rápida y sostenible capaz de mejorar concretamente los procesos de control de calidad”, ha señalado la profesora Sabina Tangaro, directora científica del proyecto METRDOFOOD-IT de la Universidad de Bari. Según Tangaro, “la combinación de espectroscopia e Inteligencia Artificial tiene el potencial de revolucionar este campo, haciendo que las pruebas sean más accesibles y eficientes”. El equipo de investigación ya está trabajando en la ampliación del conjunto de datos experimentales y la extensión de la metodología a otros parámetros de calidad del aceite de oliva virgen extra, como la acidez, el índice de peróxidos y el contenido fenólico, con el objetivo de desarrollar un sistema integrado capaz de proporcionar una evaluación completa del producto. Este resultado también forma parte del proyecto METROFOOD-IT, en el que la Universidad de Bari desempeña un papel estratégico en el estudio y la implementación de modelos de Inteligencia Artificial aplicados al sector agroalimentario, “contribuyendo al desarrollo de herramientas avanzadas para la evaluación y el control de calidad de la producción alimentaria”.