Inteligencia Artificial: Una verdadera oportunidad en la industria alimentaria

Inteligencia Artificial: Una verdadera oportunidad en la industria alimentaria

La inteligencia artificial (IA), o aprendizaje automático/visión artificial, está desempeñando un papel predominante en el mundo de la seguridad alimentaria y la garantía de calidad. Según Mordor Intelligence, se espera que la IA en el mercado de alimentos y bebidas registre una TCCA del 28,64%, durante el período previsto de 2018 a 2023. La IA hace posible que las computadoras aprendan de la experiencia, analicen los datos tanto de las entradas como de las salidas y realicen la mayoría de las tareas humanas con un mayor grado de precisión y eficiencia. Aquí hay una breve mirada a cómo la IA está aumentando las iniciativas de seguridad y calidad de los alimentos.

Vigilancia eficiente y eficaz las 24 horas del día

Los sensores no sólo vigilan la temperatura, la humedad, la presión y el tiempo, sino que también registran datos, destacan las áreas de mejora y, en algunos casos, toman decisiones críticas para garantizar que la seguridad de los productos no se vea comprometida. «Oh, mi refrigerador acaba de enviarme un mensaje de texto», es una conversación real con la que la mayoría de las personas en las líneas de almacenamiento y distribución están bastante familiarizados. Otras técnicas de vigilancia incluyen el uso de espectroscopia, láser, rayos X o cámaras para examinar las características intrínsecas y extrínsecas de los productos desde la cosecha hasta el envasado. Se trata de un enorme salto desde los sistemas de clasificación convencionales que separan lo que está programado como «aceptable» del lote «rechazado», hasta la toma de decisiones casi intuitiva basada en el mejor rendimiento mediante la clasificación de los productos en función de su uso optimizado. Tomra es un ejemplo de una empresa que está demostrando una gestión eficaz de los recursos alimentarios mediante el aprendizaje por máquina.

Trazabilidad mejorada con precisión

Hubo un tiempo en que el éxito de una retirada o un rastreo de un producto dependía de la simple recopilación de datos y de su interpretación precisa. Hoy en día, la ejecución de intervenciones estratégicas de seguridad en el caso de un retiro del mercado depende en gran medida de la utilización de la menor cantidad de tiempo posible para reunir datos, interpretar los hallazgos, validarlos y compartir los resultados. Los sistemas de inteligencia artificial han permitido comparar datos históricos y predecir ciertos eventos a través de múltiples líneas de tiempo de diferentes regiones.

Cuando se piensa en la trazabilidad de los alimentos, Amazon no es el nombre más probable que se me ocurra. Esta organización está haciendo titulares a través del procesamiento de lenguaje natural, un sistema que monitorea y procesa continuamente la retroalimentación de los clientes al escanear millones de correos electrónicos, mensajes instantáneos, llamadas telefónicas y plataformas de medios sociales para detectar un problema de seguridad alimentaria incluso antes de que el producto sea retirado por el fabricante. En la Conferencia Mundial sobre Seguridad Alimentaria 2018, Carletta Ooton, Vicepresidenta de Salud y Seguridad, Sostenibilidad, Seguridad y Cumplimiento de Amazon, compartió cómo el principal minorista digital bloquea un producto defectuoso en un promedio de 50 días antes de la retirada oficial, simplemente basándose en la opinión colectiva de los clientes.

La automatización aumenta el saneamiento

La «agricultura inteligente» es un ejemplo clásico de cómo la robótica está aumentando la producción, el procesamiento y el envasado de productos alimenticios de manera sanitaria. Los sistemas de limpieza en el lugar (CIP) están programados para limpiar el equipo en ciclos cronometrados. La ventaja de operar una unidad de autolimpieza es que limita la intervención humana, lo que a su vez limita las posibilidades de contaminación cruzada por patógenos transmitidos por los alimentos. Martec de Whitwell y la Universidad de Nottingham están llevando a cabo una investigación para el Proyecto de Desarrollo del CIP Auto-Optimización (SOCIP). Se pretende que sistemas como estos se programen para flexibilizar los horarios de limpieza en función del uso operativo. Este proceso automatizado puede ir un paso más allá para asegurar que los sistemas CIP también sean sostenibles mediante la optimización de los recursos.

Impacto en la fuerza de trabajo

La emoción común asociada a los avances tecnológicos es el miedo, que surge de la noción de que los trabajos y las carreras se desplazan. Mientras que la mayoría de los procesos intensivos en mano de obra han sido reemplazados o considerados redundantes por la automatización, la otra cara de la moneda es que hay una creciente necesidad de habilidades especializadas en torno a la recopilación y análisis de datos. El aprendizaje automático está todavía en sus etapas iniciales, y los avances tecnológicos están ocurriendo mucho más rápido de lo que anticipamos. Desde autos auto-conductores hasta barras de ensalada auto-preparadas, las posibilidades son definitivamente infinitas.

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