Noves aplicacions informàtiques permeten la classificació automàtica de liibèric
Científics de la Universitat de Granada han desenvolupat un model informàtic que identifica la qualitat de la carn, gràcies a la integració de diferents anàlisis. El sistema permet l'automatització de la classificació.
La identificació ràpida de les carns animals de consum humà té un especial interès com a garantia de qualitat per als consumidors i els productors. Entre les carns, destaca l'evolució de creixement en producció i mercat dels productes ibèrics en els darrers temps. L'oportunitat econòmica ha propiciat l'aparició de fraus, consistents en fer passar per ibèric carns que no ho són. Fins ara aquests intents s'han evitat mitjançant procediments basats en mètodes tradicionals de tast i avaluació genètica amb tècniques d'anàlisi molecular. Científics de la Universitat de Granada (departaments d'Anatomia Patològica i d'Enginyeria Química) han desenvolupat noves tècniques que, gràcies a la unió de tecnologies de diferents camps científics i tècnics, permeten una classificació immediata de la carn de porc ibèric, amb total seguretat en la classificació de la qualitat. Diversos articles publicats al Journal of Food Engineering avalen el reconeixement dels nous avenços. Més de quatre anys de feina han portat a la lectura de la tesi doctoral "Noves aplicacions informàtiques per a la classificació de la carn de porc ibèric mitjançant morfometria i reflectància espectral", de Fernando García del Moral Martín, sota la direcció dels doctors Francisco O'Valle Ravassa i Leopoldo Martínez Nieto.
Tècniques combinades
El treball consta de dues parts essencials. García del Moral assenyala que en primer lloc ha suposat abordar "la quantificació histològica" per visió artificial d'animals de 6 tipus:
- porc blanc Large White
- porc ibèric
- xai
- vaca Rubia Gallega
- bou de Kobe
- colomí
L'aplicació dissenyada ha permès quantificar automàticament el teixit connectiu intramuscular i la retracció de les fibres musculars en imatges preses a través d'un sistema de visió artificial acoblat a un microscopi. En segon lloc, l'estudi ha desenvolupat tècniques no invasives i amb un elevat potencial d'anàlisi, com és la reflectància espectral en el rang visible i infraroig proper de l'espectre visible. S'ha treballat amb 30 porcs, 15 de raça blanca i 15 ibèrics purs, en els que s'ha practicat la quantificació de reflectància espectral sobre el múscul masseter. Gràcies a la combinació de tècniques de radiometria espectral i de visió artificial concebudes en aquesta tesi doctoral, s'han pogut dissenyar models informàtics de xarxes neuronals que classifiquen correctament les mostres de carn, en tots els casos, per sobre del 97 per cent.
Investigació aplicada
El projecte ha estat possible gràcies al suport de la Corporación Tecnológica de Andalucía, de la Sociedad Cooperativa Ganadera Valle de los Pedroches (COVAP) i de Bodegas Campos. Actualment s'està afinant més amb un estudi amb 66 porcs ibèrics, aplicant les tècniques comentades, amb l'objectiu d'identificar la puresa genètica del fenotipus ibèric expressat en els animals, així com millorar els nivells de control, seguretat i qualitat de tota la cadena productiva dins la filosofia "de la granja a la taula".