La IA como aliada de la calidad y la seguridad alimentaria

La aplicación de inteligencia artificial (IA) en el sector agroalimentario permite convertir los datos en decisiones ágiles y fundamentadas.

Por: Raquel Almarcha, AINIA (España)

En un contexto cada vez más exigente, anticiparse a los riesgos en seguridad alimentaria es clave para garantizar la calidad del producto y la confianza del consumidor. Este artículo explora cómo la IA está ayudando a prever desviaciones, optimizar recursos y reforzar los sistemas de control, transformando la manera en la que gestionamos la seguridad alimentaria en la industria.

Del dato a la acción

La digitalización ha cambiado muchos procesos industriales, pero el verdadero cambio llega cuando combinamos datos, sensórica avanzada e inteligencia artificial. Gracias a su capacidad de análisis en tiempo real, la IA nos permite:

• Detectar desviaciones antes de que supongan un problema.
• Anticipar riesgos microbiológicos o de calidad.
• Tomar decisiones más rápidas y con mayor certeza.

No se trata solo de reaccionar, sino de prever y optimizar, incluso en condiciones de alta variabilidad como ocurre en el procesado de alimentos.

Casos reales: de la predicción a la prevención

En los últimos años hemos desarrollado diferentes soluciones que integran IA para mejorar la seguridad del producto en planta. Uno de los ejemplos más relevantes es el proyecto PREDIMIC, en el que trabajamos junto a empresas del sector para desarrollar modelos predictivos que anticipan la aparición de microorganismos. Lo hicimos utilizando los datos ya existentes en fábrica y completándolos con nuevas fuentes. Esta aproximación permitió reducir el número de analíticas necesarias sin comprometer la seguridad, además de optimizar el uso de recursos técnicos y humanos.

En otra iniciativa en la que colaboramos, aplicamos IA al control ambiental en continuo. A través de sensores específicos y algoritmos de aprendizaje automático, desarrollamos un sistema que permite anticipar el riesgo de contaminación por levaduras y mohos, generando un “semáforo microbiológico” que ayuda a decidir de forma más eficiente cuándo y dónde tomar muestras o reforzar acciones preventivas.

Explicabilidad, datos sintéticos y madurez tecnológica

Uno de los retos que abordamos en estos desarrollos es la necesidad de que los resultados de los modelos sean interpretables. Por eso trabajamos con técnicas de IA explicable, que permiten comprender por qué el sistema propone una acción u otra, y así facilitar su uso por parte de los equipos de calidad o producción.

Además, cuando no hay suficientes datos de ciertos fenómenos (como contaminaciones poco frecuentes), utilizamos técnicas de generación de datos sintéticos que permiten entrenar los modelos sin necesidad de parar la producción o comprometer la seguridad del producto.

Implantar IA con propósito: paso a paso

Sabemos que aplicar IA en calidad y seguridad no es solo una cuestión técnica, también requiere:

• Claridad en los objetivos: ¿Qué queremos mejorar o anticipar?
• Datos adecuados: ¿Disponemos de la información necesaria?
• Equipos preparados: ¿Podemos interpretar y actuar con los resultados?