Investigadora desarrolla proyecto para mejorar la calidad de la carne

CIUDAD DE MÉXICO, 15 de julio, (NOTIMEX / CÍRCULO DIGITAL).- Una investigadora de la Universidad Panamericana (UP), campus Aguascalientes, encabeza un proyecto que busca estandarizar la producción de mercancías cárnicas para garantizar su calidad al venderlas.

En el proyecto también participan tres alumnos que conseguirán información sobre las características físico-químicas, el color, pH, además de la parte sensorial, como la textura, el olor, el sabor, detalló la investigadora Julieta Domínguez Soberanes.

“Todo esto se analiza para poder alimentar un algoritmo. Mucha de la información se obtiene en la propia empresa, porque ellos conocen por experiencia muchas cosas, pero nuestra labor como investigadores es explicar muchos de los fenómenos experimentales que pasan”, indicó la investigadora.

En una entrevista con la Agencia Informativa del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt), la investigadora mencionó que el proceso para recopilar la información y el análisis tardará cerca de un año.

Este proceso, manifestó, tarda ese periodo porque se tiene que exponer desde el punto de vista de la química de alimentos, es decir, lo que ocurre a nivel microscópico durante el proceso de elaboración y luego fijar variables para evitar que fenómenos afecten la calidad del producto final.

“Las personas involucradas evaluamos todas las variables físico-químicas y sensoriales de los productos, a su vez, trabajamos con las personas que están haciendo un algoritmo”, dijo Domínguez Soberanes.

“La maestra Claudia Nallely Sánchez Gómez es quien está trabajando en su desarrollo con base en lo que nosotros y la empresa le estamos comentando”, mencionó.

La especialista agregó que cuando esté listo el algoritmo se va a introducir a un sistema inmótico, el cual determinará las temperaturas y tiempos óptimos para lograr un producto de acuerdo con las características sensoriales que la empresa busque.

Por su parte, la jefa de la Academia de Cómputo en la Facultad de Ingeniería de la UP Aguascalientes, Claudia Nallely Sánchez Gómez, declaró que su equipo importará la información para desarrollar un modelo sobre la probabilidad de que cierta mezcla de ingredientes tenga una buena calidad.

“La función de mi equipo consiste prácticamente en encontrar una forma de entender los datos que proporcionen, con datos me refiero a los tipos de carne, los tiempos de cocción y temperaturas; cuánto tiempo vas a freír ciertas carnes”, detalló Sánchez Gómez.

“Todos estos datos que nos den se analizan primero para ver qué carnes son las que te generan un producto de mejor calidad, cómo podemos hacer unas mezclas de carnes de diferentes tipos de grasas que nos den una buena calidad y aparte que a las personas que los vayan a consumir les guste este tipo de mezcla”, puntualizó.

La académica apuntó que a partir de ello se identificarán qué otras variables podrían influir, por lo que se prevé la temperatura como un factor, al igual que los aditivos que se le pone a la mezcla de cárnicos para que tenga un mejor sabor.

Sánchez Gómez indicó que pretenden aplicar el “machine learning”, que consiste en tomar datos históricos que arroje una base de datos de información, para que a partir de ahí se realice un modelo que genere datos nuevos, los cuales puedan ser aplicados en cualquier industria.

“Con ese modelo lo que pretendemos es que llegue un momento en que el programa mismo te diga qué materias primas tenemos que tomar de todo lo que nuestros proveedores nos dieron”, dijo la ingeniera.

“Eso es lo primero, tratar de optimizar para obtener una buena calidad y también que los insumos que tienes no se te echen a perder, o sea, tomar lo mejor, optimizarlo, eso es lo primero que va a hacer el programa, y todo esto va a ser automático”, añadió.

La segunda parte consistirá en que una vez que se tengan las materias primas, el programa deberá indicar los tiempos de freído, así como la temperatura.

El método que usarían los investigadores sería probabilístico, con 90 por ciento para el acierto y 10 por ciento para el error, ya que no siempre será certero, pues el resultado depende de diversas variables no relacionadas con el proceso.

Tal es el caso de la calidad de las grasas o por la presencia de algún factor en el ambiente que perturbe el procesamiento de los cárnicos, dijo Sánchez Gómez.