Nuevas tecnologías y jamón - Resonancia magnética en la cata del jamón - Imágenes espectrales

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Catar jamón, al igual que otros placeres culinarios representa un arte que solo algunos expertos dominan. Para la mayoría de nosotros catar consiste en probar un buen jamón ibérico cortado en finas lonchas, sin embargo, es gracias a la labor de un maestro jamonero, quien previamente evalúa y cata el jamón para la posterior comercialización de un buen producto en las distintas tiendas.
 

¿Cuál es el problema con los métodos tradicionales en la cata del jamón?


La principal dificultad en la cata del jamón radica en que para ello el maestro jamonero debe pincharlo con un punzón fabricado con hueso; este material absorbe aromas del jamón, permitiendo al maestro jamonero saber a ciencia cierta si la pieza se encuentra en el punto justo de curación, si debe estar más tiempo en esta etapa, o si por otro lado el producto ha pasado mucho tiempo en la bodega.

El pinchado del jamón interrumpe el proceso de curación y en caso que la pieza no esté lista se corre el riesgo de dañarla, por ello el maestro jamonero confía en otros de sus sentidos para evaluar y decidir el estado actual del producto. Claramente, determinar si una pierna de cerdo está bien curada con solo observarla y olfatearla es un arte que pocos dominan a la perfección y que deja mucho a la suerte.
 

¿Qué características pueden evaluarse técnicamente en el jamón?


La evaluación de calidad de productos cárnicos ha sido objeto de una gran cantidad de estudios durante décadas. En la mayoría de los casos se han desarrollado técnicas que permiten evaluar las características físico-químicas de productos cárnicos tanto frescos como curados, incluyendo el color, el contenido de humedad, cantidad de grasas, proteínas o sal; sin embargo, estas técnicas son destructivas, involucran el uso de solventes orgánicos y requieren mucho tiempo y esfuerzo.


¿Qué métodos modernos han surgido?


La resonancia magnética y otras técnicas de imágenes han emergido como métodos alternativos para el análisis físico-químico del jamón, debido a su naturaleza no destructiva, no invasiva, no intrusiva, no ionizante e inocua. Muchos trabajos que han intentado determinar características de calidad de los productos cárnicos han sido publicados, la mayoría centrados en lomos y piernas.

En España, un equipo de científicos del Instituto Universitario de Investigación de Carne y Productos Cárnicos (IProCar), un instituto de estudios de la carne en la Universidad de Extremadura, ha descrito un ingenioso método para la cata del jamón, sin la necesidad de punzarlo o abrirlo. Para ello emplearon un escáner de resonancia magnética, la misma técnica de imagen no invasiva que se emplea en la medicina moderna y que permite ver órganos y estructuras internas del cuerpo humano. Este método de imágenes ahora tiene un nuevo uso muy distinto: permitir conocer las características de jamones y lomos ibéricos sin la necesidad de manipularlos.

Una vez que las imágenes son tomadas, los científicos las analizan con algoritmos de visión computarizados y extraen valores numéricos a los que se les aplican métodos estadísticos. Así, las características de calidad de productos cárnicos pueden ser predichas. Estas técnicas permiten conocer parámetros como la cantidad de grasa, humedad y color, así como algunos atributos sensoriales del producto. En el caso del jamón, este método también permite monitorear la difusión de sal durante distintas etapas del proceso de maduración en prácticamente tiempo real.
 

¿Cuál es el futuro de la resonancia en el mercado del jamón?

 
El procedimiento descrito fue publicado hace poco en la revista Journal of Food EngineeringLos investigadores involucrados comentan que su técnica es fácilmente aplicable a la industria del jamón porque emplea dispositivos y algoritmos muy sencillos de implementar. Además, señalan que la implementación de estos métodos en la industria cárnica es solo cuestión de tiempo.
 

Imágenes espectrales


Es conocido por todos que cuando un producto del mercado tiene altos costos, como sucede en el caso del jamón ibérico, competidores ofrecen otro producto que señalan como similar en características y componentes, pero a un mejor precio. Más allá de ello, estos productos más económicos muchas veces no son lo que parecen, realidad conocida en el sector cárnico, por ejemplo, pues ello ha derivado en la comercialización de productos con etiquetas confusas que enmascaran que consumimos algo distinto de lo que nos fue ofrecido. Esta práctica indebida y fraudulenta parece tener sus días contados.

Un grupo de investigadores de la Universidad de Sevilla, España, ha desarrollado una técnica novedosa que permite la determinación en tiempo real de la presencia de microorganismos, la calidad de la carne, la alimentación que recibió el animal o, en el caso de elementos vegetales como la aceituna, el punto de maduración apropiado para obtener el mejor aceite; todo esto a partir de imágenes hiperespectrales, las cuales recogen hasta 170 bandas del espectro electromagnético (tanto aquellas visibles como las que no) de cualquier producto, con posterior aplicación de inteligencia artificial para su análisis e interpretación.

Doctores del grupo de investigación Tecnología Electrónica e Informática Industrial (TIC-150) de la Universidad de Sevilla trabajan en la aplicación de la inteligencia artificial al campo, punto clave en la producción agrícola y ganadera en este era tecnológica. Este equipo ha desarrollado un prototipo en el que colaboran la fundación ProDTI, una entidad sin fines de lucro de la universidad con la misión de generar proyectos de investigación y transferir sus resultados a la realidad empresarial, y las empresas Soltel y el Ctaex (Centro Tecnológico Agroalimentario de Extremadura).

El prototipo desarrollado utiliza cámaras que recopilan información obtenida de todos los espectros de un producto (hasta 170 bandas, en comparación con las tres bandas de la imagen convencional) para su posterior análisis mediante inteligencia artificial, con lo que la máquina es capaz de detectar cualquier propiedad del objeto evaluado. Los investigadores señalan que, en aproximadamente siete segundos se analizan entre 400 megabytes y dos gigabytes de información que permiten conocer, por ejemplo, si una carne está contaminada con Salmonella (una bacteria que genera un cuadro infeccioso gastrointestinal), su porcentaje de ácido oleico y otros nutrientes que permiten determinar la alimentación del animal, e incluso la presencia de defectos o cuerpos extraños en el producto.

Para llegar a un alto grado de eficacia (95%), los investigadores han desarrollado además algoritmos que permiten distinguir las imágenes obtenidas a través de las cámaras en el marco del proyecto Hyqum, un sistema para la detección de contaminación microbiana en carne vacuna y porcina, la presencia de cuerpos extraños y determinar las características de la alimentación de cerdos por teledetección utilizando la tecnología hiperespectral.

Con el empleo de estas tecnologías, la industria obtiene un beneficio claro, con una cámara que pudiera llegar a tener un costo de hasta € 12.000 y el sistema informático apropiado, puede ser analizado cada producto previo a su procesamiento para el consumo, y todo ello en tiempo real. En contraste, actualmente se obtienen muestras que han de ser analizadas en laboratorios para que un alimento permanezca en la cadena de producción, lo que requiere mayor tiempo y distintas técnicas laboriosas. Como beneficio adicional, el análisis de imágenes espectrales brinda información que aporta una garantía real de la calidad que es ofrecida al mercado.

En el caso del consumidor el beneficio es igualmente significativo. El registro del análisis de las imágenes certifica no solo que la carne se encuentra en perfecto estado, adicionalmente, brinda información acerca de su composición, incluyendo la alimentación del animal antes de ser sacrificado, al igual que su estado libre de patógenos.

Cabe mencionar que estas tecnologías pueden ser aplicadas fuera del sector cárnico. Por ejemplo, esta técnica y sus parámetros de inteligencia artificial están siendo utilizadas para la determinación de la calidad de las aceitunas, garantizando de esta manera que sean cosechadas en el momento ideal para la elaboración del mejor aceite posible. Más allá de ello, con la imagen de un olivo se puede determinar la cantidad de aceituna de una explotación, el calibre o el grado de maduración del fruto; esta información es fundamental para gestionar la cosecha y llevarla a los molinos en el momento adecuado.

Finalmente, los investigadores del proyecto descrito afirman que a finales de año podría estar lista la tecnología para su aplicación por parte de la industria, además señalan la existencia de otros campos de investigación en los que puede ser útil la implementación de esta tecnología, desde la medicina, donde ya se aplica como método diagnóstico no invasivo en las áreas concretas de oncología, cardiología y oftalmología, hasta la restauración de patrimonio cultural.

 

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