La tecnología también puede ayudar a reducir los alimentos que, por un motivo u otro, se desperdician y que, según diversos estudios, alcanzan hasta un tercio de todos los que se producen. Unas pérdidas que suponen un importante costo económico, que reduce la rentabilidad de las empresas del sector, además de impactar en la disponibilidad de alimentos y su calidad.
Para evitar este problema, la compañía alicantina Multiscan, especializada en la fabricación de equipos de visión artificial para la inspección de frutas y hortalizas; el centro tecnológico ITI, especializado en TIC; y la Universidad Politècnica de València, a través de su grupoespecializado en robótica, se han unido en un proyecto con el que pretenden identificar en qué momento y cómo se producen las pérdidas en el proceso de selección de los alimentos. De esta forma, se pretende optimizar el proceso y reducir la cantidad de producto que acaba desechado en la basura
La iniciativa se encuadra en el marco del proyecto europeo DIH4CPS, para mejorar la productividad en el procesamiento de productos agroalimentarios mediante la implementación de sistemas ciberfísicos y reconocimiento de imágenes. El objetivo es desarrollar procesos personalizados de alto valor en la manipulación estos productos.
Para conseguirlo, los expertos implementarán el know-how de sistemas ciberfísicos (CPS en sus siglas en inglés) y la tecnología de reconocimiento de imágenes en una empresa dedicada al desarrollo de máquinas para inspecciones de productos agroalimentarios, tomando como objeto de estudio el procesamiento de tomate Cherry en un primer momento, pero adaptable a la clasificación y selección, en base a calidad, de cualquier otro fruto.
"Los sistemas ciberfísicos (CPS en sus siglas en inglés), hacen posible que los sistemas informáticos o dispositivos electrónicos interactúen con sistemas físicos reales haciendo uso de las comunicaciones", explica Joan Escamilla, responsable del proyecto en ITI. "Son sistemas con los que convivimos en nuestro día a día y que toman forma a través de smartphones, sistemas domóticos, o electrodomésticos y que ahora, han llegado al sector alimentario", prosigue.
El mayor reto que plantea el experimento es demostrar su fiabilidad, seguridad y robustez en todas sus posibles situaciones y en tiempo real y el desarrollo de modelos predictivos que faciliten el mantenimiento de las máquinas
Los últimos avances en esta parte del experimento se han centrado en la preparación de los datos y la identificación de las variables relevantes, desarrollo y entrenamiento de modelos y la creación de un piloto que ejecute dichos modelos y permita consultar el estado actual de la máquina, así como una puntuación de riesgo instantánea y el tiempo estimado hasta el fallo.
