¿Cómo monitorear la frescura de los alimentos con impresión 3D y redes neuronales?
¿Podemos confiar en nuestros 5 sentidos para saber si las frutas y verduras están frescas o no? En situaciones normales sí que basta con observar, oler o tocar los alimentos para darnos cuenta de que los podemos comer. En esos casos normalmente no hay mucho riesgo. Sin embargo, en la industria alimentaria las normas de calidad pueden ser más exigentes y garantizar la frescura de frutas y verduras durante su transporte y almacenamiento puede convertirse en un reto aún más grande. A modo de solución, un estudio reciente de la Universidad de Jiangnan, en China, ha desarrollado un nuevo sistema que combina impresión 3D con redes neuronales convolucionales profundas (DCNN) para monitorear la calidad de frutas y verduras en tiempo real.
Gracias a la impresión 3D se fabricaron etiquetas con indicadores de color que detectan los cambios en los niveles de CO₂ que ocurren durante la descomposición de frutas y verduras. Y mediante las redes neuronales artificiales se interpretaron los resultados que mostraban las etiquetas. Con la combinación de estas dos tecnologías se consiguió el método perfecto para monitorear la frescura de frutas y verduras.
Las etiquetas impresas en 3D monitorean los cambios en los niveles de CO₂ durante el almacenamiento de verduras como hortalizas verdes, pepinos, okras, ciruelas y azufaifas (Créditos: Tiantian Tang, Min Zhang, Huijie Jia, Bhesh Bhandari, Zhimei Guo)
¿Cómo monitorear la frescura de los alimentos con impresión 3D y redes neuronales?
Antes de entrar en los detalles del estudio, es preciso mencionar lo que son las redes neuronales convolucionales profundas (DCNN). Estas son una clase de redes neuronales artificiales que se utilizan con frecuencia para analizar distintas imágenes. Aprovechando la flexibilidad de diseño de la impresión 3D, las etiquetas contienen indicadores de color a base de bromotimol, en azul, y de metilo, en rojo. De esta forma, las etiquetas muestran los cambios en los niveles de CO₂ que ocurren durante la descomposición de frutas y verduras.
La tecnología de impresión 3D demostró ser una solución versátil para la fabricación de estas etiquetas, utilizando materiales biocompatibles como alginato de sodio, almidones y polisacáridos, lo que además las hace seguras para el envasado de alimentos. En el estudio se observó una relación directa entre los cambios de color en las etiquetas y la frescura de los alimentos. Se detectó que el aumento del CO₂ en el entorno de almacenamiento también se correlaciona con una mayor pérdida de peso y una disminución de la firmeza de los productos.
Universidad de Jiangnan, en China (Créditos: Wuxi China)
Como se mencionó antes, las redes neuronales artificiales interpretaron los datos obtenidos por las etiquetas. Las redes analizaron las imágenes de las etiquetas y clasificaron los alimentos en tres categorías: frescos, ligeramente frescos y estropeados. El uso de DCNN permitió alcanzar una alta precisión en la detección del estado de los productos. El estudio se llevó más allá pues se desarrolló una aplicación móvil basada en este modelo, lo que permite escanear las etiquetas y obtener un diagnóstico inmediato de la frescura de los alimentos.
La combinación de impresión 3D con redes neuronales artificiales puede abrir nuevas oportunidades en el monitoreo de la cadena de suministro de alimentos. Tal vez en un futuro el método podría expandirse a otros productos como carnes y lácteos, integrando sensores adicionales para la detección de temperatura y humedad. Los investigadores incluso han mencionado que la incorporación de agentes antimicrobianos en las etiquetas impresas podría ayudar a prolongar la vida de los alimentos. Más información sobre el estudio aquí.
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