{"id":80870,"date":"2025-03-19T15:00:29","date_gmt":"2025-03-19T14:00:29","guid":{"rendered":"https:\/\/www.3dnatives.com\/es\/?p=80870"},"modified":"2025-03-19T15:18:28","modified_gmt":"2025-03-19T14:18:28","slug":"monitorear-alimentos-con-impresion-3d-redes-neuronales-190320252","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.3dnatives.com\/es\/monitorear-alimentos-con-impresion-3d-redes-neuronales-190320252\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo monitorear la frescura de los alimentos con impresi\u00f3n 3D y redes neuronales?"},"content":{"rendered":"

\u00bfPodemos confiar en nuestros 5 sentidos para saber si las frutas y verduras est\u00e1n frescas o no? En situaciones normales s\u00ed 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<\/a> las normas de calidad pueden ser m\u00e1s exigentes y garantizar la frescura de frutas y verduras durante su transporte y almacenamiento puede convertirse en un reto a\u00fan m\u00e1s grande. A modo de soluci\u00f3n, un estudio reciente de la Universidad de Jiangnan, en China, ha desarrollado un nuevo sistema que combina impresi\u00f3n 3D<\/a> con redes neuronales convolucionales profundas (DCNN) para monitorear la calidad de frutas y verduras en tiempo real.<\/p>\n

Gracias a la impresi\u00f3n 3D se fabricaron etiquetas con indicadores de color que detectan los cambios en los niveles de CO\u2082 que ocurren durante la descomposici\u00f3n de frutas y verduras. Y mediante las redes neuronales artificiales se interpretaron los resultados que mostraban las etiquetas. Con la combinaci\u00f3n de estas dos tecnolog\u00edas se consigui\u00f3 el m\u00e9todo perfecto para monitorear la frescura de frutas y verduras.<\/span><\/p>\n

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Las etiquetas impresas en 3D monitorean los cambios en los niveles de CO\u2082 durante el almacenamiento de verduras como hortalizas verdes, pepinos, okras, ciruelas y azufaifas (Cr\u00e9ditos: Tiantian Tang, Min Zhang, Huijie Jia, Bhesh Bhandari, Zhimei Guo)<\/p><\/div>\n

\u00bfC\u00f3mo monitorear la frescura de los alimentos con impresi\u00f3n 3D y redes neuronales?<\/h3>\n

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 im\u00e1genes. Aprovechando la flexibilidad de dise\u00f1o de la impresi\u00f3n 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 CO\u2082 que ocurren durante la descomposici\u00f3n de frutas y verduras.<\/p>

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La tecnolog\u00eda de impresi\u00f3n 3D demostr\u00f3 ser una soluci\u00f3n vers\u00e1til para la fabricaci\u00f3n de estas etiquetas, utilizando materiales biocompatibles como alginato de sodio, almidones y polisac\u00e1ridos, lo que adem\u00e1s las hace seguras para el envasado de alimentos. En el estudio se observ\u00f3 una relaci\u00f3n directa entre los cambios de color en las etiquetas y la frescura de los alimentos. Se detect\u00f3 que el aumento del CO\u2082 en el entorno de almacenamiento tambi\u00e9n se correlaciona con una mayor p\u00e9rdida de peso y una disminuci\u00f3n de la firmeza de los productos.<\/p>\n

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Universidad de Jiangnan, en China (Cr\u00e9ditos: Wuxi China)<\/p><\/div>\n

Como se mencion\u00f3 antes, las redes neuronales artificiales interpretaron los datos obtenidos por las etiquetas. Las redes analizaron las im\u00e1genes de las etiquetas y clasificaron los alimentos en tres categor\u00edas: frescos, ligeramente frescos y estropeados. El uso de DCNN permiti\u00f3 alcanzar una alta precisi\u00f3n en la detecci\u00f3n del estado de los productos. El estudio se llev\u00f3 m\u00e1s all\u00e1 pues se desarroll\u00f3 una aplicaci\u00f3n m\u00f3vil basada en este modelo, lo que permite escanear las etiquetas y obtener un diagn\u00f3stico inmediato de la frescura de los alimentos.<\/p>\n

La combinaci\u00f3n de impresi\u00f3n 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 m\u00e9todo podr\u00eda expandirse a otros productos como carnes y l\u00e1cteos, integrando sensores adicionales para la detecci\u00f3n de temperatura y humedad. Los investigadores incluso han mencionado que la incorporaci\u00f3n de agentes antimicrobianos en las etiquetas impresas podr\u00eda ayudar a prolongar la vida de los alimentos. M\u00e1s informaci\u00f3n sobre el estudio aqu\u00ed<\/a>.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 opinas de las etiquetas impresas en 3D para monitorear ? Deja tus comentarios en nuestras redes sociales: Facebook<\/a>, LinkedIn<\/a> y Youtube<\/a>. Sigue toda la informaci\u00f3n sobre impresi\u00f3n 3D en nuestra Newsletter semanal<\/a>.<\/p>\n

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