Xpectra combina inteligencia artificial y tecnología NIR para controlar la calidad de los alimentos en tiempo real
La industria alimentaria avanza hacia modelos de producción más rápidos, automatizados y trazables. En este contexto, AI Talentum y AZTI trabajan en el desarrollo de Xpectra, una solución que combina inteligencia artificial y tecnología de espectroscopía de infrarrojo cercano, conocida como NIR, para monitorizar la calidad de los alimentos directamente durante el proceso industrial.
El proyecto ha presentado sus primeros resultados en una aplicación centrada en el control de calidad del aceite de pescado. Este producto requiere una supervisión constante para garantizar que cumple los parámetros establecidos y que mantiene unas condiciones adecuadas para su uso en la cadena alimentaria.
Una alternativa al análisis tradicional
Hasta ahora, muchos controles de calidad dependen de la recogida de muestras y de su posterior análisis en laboratorio. Aunque este procedimiento ofrece información precisa, también puede requerir tiempo y dificultar la detección inmediata de desviaciones durante la producción.
Xpectra plantea un enfoque diferente. La tecnología NIR permite obtener información sobre la composición de un producto a partir de la interacción de la luz con sus componentes. Al combinar estos datos con modelos de inteligencia artificial, el sistema puede identificar patrones y estimar determinados parámetros de calidad de forma rápida.
La principal ventaja es que el análisis puede realizarse en tiempo real y sin necesidad de detener la línea de producción. De este modo, los fabricantes disponen de una herramienta para supervisar el proceso de manera continua y actuar antes de que un problema afecte a un lote completo.
El aceite de pescado, primer ámbito de aplicación
La primera aplicación de Xpectra se ha orientado al aceite de pescado, un ingrediente utilizado en diferentes sectores y especialmente relevante por su contenido en compuestos sensibles a las condiciones de conservación y procesado.
El control de este tipo de aceite puede incluir la evaluación de parámetros relacionados con su composición, estabilidad y estado de conservación. La identificación temprana de cambios permite mejorar la toma de decisiones y reducir el riesgo de que el producto avance por la cadena sin cumplir las especificaciones requeridas.
En este escenario, la tecnología desarrollada por AI Talentum y AZTI busca ofrecer datos útiles para los equipos de producción y calidad. La información obtenida puede facilitar ajustes en el proceso, reforzar la trazabilidad y contribuir a una gestión más eficiente de las materias primas.
Inteligencia artificial aplicada a la producción alimentaria
La inteligencia artificial desempeña un papel central en Xpectra porque permite interpretar grandes volúmenes de datos procedentes de los sensores NIR. El sistema aprende a relacionar las señales espectrales con los resultados de referencia y genera modelos capaces de estimar la calidad del producto.
Esta combinación de sensores y algoritmos abre la puerta a controles más frecuentes y automatizados. En lugar de limitarse a comprobar el resultado final, las empresas pueden seguir la evolución del producto durante distintas fases de la fabricación.
El objetivo no es sustituir todos los análisis de laboratorio, sino complementarlos con una capa de vigilancia continua. Las pruebas convencionales siguen siendo importantes para validar resultados y garantizar el cumplimiento de la normativa, mientras que la monitorización NIR puede aportar una respuesta inmediata en el entorno industrial.
Más eficiencia, menos desperdicio
Una detección más rápida de las desviaciones puede tener un impacto directo en la eficiencia de las plantas alimentarias. Si un parámetro se aleja de los valores previstos, los responsables pueden intervenir antes, limitar la cantidad de producto afectado y evitar reprocesados o descartes innecesarios.
La aplicación de Xpectra también puede contribuir a mejorar la homogeneidad entre lotes. Al disponer de mediciones continuas, los equipos de calidad cuentan con más información para verificar que la producción se mantiene dentro de los rangos establecidos.
- Control en tiempo real: seguimiento continuo sin esperar a los resultados de un laboratorio.
- Procesos no invasivos: la tecnología NIR analiza el producto mediante luz, sin alterar necesariamente la muestra.
- Respuesta temprana: identificación de posibles desviaciones durante la fabricación.
- Mayor trazabilidad: generación de datos para documentar la evolución de cada lote.
- Reducción de mermas: posibilidad de actuar antes de que un problema se extienda a más producto.
Un paso hacia fábricas alimentarias más conectadas
El desarrollo de Xpectra se enmarca en la transformación digital de la industria alimentaria. La incorporación de sensores, análisis avanzado de datos e inteligencia artificial permite avanzar hacia fábricas con una capacidad de supervisión más precisa y automatizada.
El reto será trasladar estos modelos a diferentes productos y condiciones de producción, además de validar su rendimiento en entornos industriales diversos. La calidad de las bases de datos, la calibración de los equipos y la integración con los sistemas de gestión serán factores determinantes para su adopción.
Con sus primeros resultados en el control del aceite de pescado, Xpectra muestra el potencial de la tecnología NIR y la inteligencia artificial para modernizar la inspección de alimentos. La monitorización continua puede convertirse en una herramienta clave para mejorar la seguridad, la eficiencia y la sostenibilidad de la producción alimentaria.
