Método rápido para evaluar la calidad del aceite de oliva virgen extra

Herramienta eficaz en la lucha contra la adulteración y el fraude

Un equipo de investigadores de las Universidades de Bari y Milán ha desarrollado un innovador sistema de análisis no destructivo para la evaluación rápida, sostenible y de bajo costo de la calidad del aceite de oliva virgen extra (AOVE). Este avance representa una herramienta eficaz en la lucha contra la adulteración y el fraude en uno de los sectores alimentarios más afectados.

Técnica e Investigación

El nuevo protocolo, publicado en la revista Food Chemistry, se basa en la aplicación de enfoques quimiométricos y de inteligencia artificial (IA) a la espectroscopia infrarroja de transformada de Fourier (FT-IR).

El objetivo principal es estimar la concentración de ésteres etílicos de ácidos grasos, que son indicadores clave de la calidad y autenticidad del AOVE. Actualmente, este parámetro se determina mediante la cromatografía de gases (GC). Aunque la GC es confiable, es un procedimiento complejo, lento, costoso y que requiere el uso de reactivos químicos y laboratorios especializados.

El método propuesto aprovecha la información obtenida por la espectroscopia FT-IR, que genera una huella digital espectral del producto. Esta huella se analiza mediante análisis multivariado y modelos de aprendizaje automático (Machine Learning).

El rol de la Inteligencia Artificial

El algoritmo más efectivo identificado en el estudio utiliza la técnica XGBoost. Gracias también al uso de herramientas de IA explicable, el algoritmo es capaz de identificar e interpretar las regiones espectrales más fuertemente asociadas con la presencia de los ésteres etílicos. Este proceso permite detectar correlaciones que son invisibles al ojo humano y a los métodos de análisis tradicionales, sin necesidad de destruir la muestra.

Impacto y Futuro

La implementación de esta tecnología tiene el potencial de reducir drásticamente el tiempo y los costos de análisis, además de disminuir el impacto ambiental asociado a los métodos tradicionales. Permitirá realizar un cribado rápido en mayores cantidades de muestras, ofreciendo una indicación inmediata y confiable del cumplimiento del producto.

Aunque este enfoque aún no sustituye al método oficial (cromatografía de gases), puede servir inmediatamente como una herramienta preliminar eficaz para productores, fábricas, consorcios y organismos de certificación, mejorando concretamente los procesos de control de calidad.

El equipo de investigación, que forma parte del proyecto METROFOOD-IT, ya está trabajando para ampliar el conjunto de datos experimentales y extender la metodología a la evaluación de otros parámetros importantes de calidad del AOVE, como:

• Acidez
• Índice de peróxidos
• Contenido fenólico

El objetivo final es desarrollar un sistema integrado capaz de ofrecer una evaluación completa y rápida del producto, revolucionando el control de calidad en el sector agroalimentario. La combinación de la espectroscopia con la inteligencia artificial se perfila como el futuro para hacer que las pruebas de calidad sean más accesibles y eficientes.