Máquinas que diseñan alimentos: el machine learning o aprendizaje automático se pone al servicio del consumidor para crear productos novedosos, adaptados a sus necesidades y más sostenibles
Todo parece indicar que el año 2023 será clave en el empleo de la inteligencia artificial en la industria de alimentos y bebidas. La empresa de investigaciones de mercado estadounidense Datassential señala que un 77 % de los consumidores afirma que estaría dispuesto a probar un producto “diseñado por ordenador”.
Entre las aplicaciones emergentes están, según el centro tecnológico Ainia, el manejo de información por parte de ordenadores para el diseño de dietas totalmente personalizadas en función de las necesidades y los gustos de cada persona, y también la implementación de robots en las zonas de cultivo para dar un nuevo uso a la fruta caída en el suelo, entre otras.Hay que remontarse al verano de 1955 —año en el que nacieron Bill Gates y Steve Jobs, enorme casualidad— para encontrar el primer uso del término inteligencia artificial.
Fue el entonces joven profesor, John McCarthy, el que explicó en la Conferencia de Dartmouth, celebrada en la universidad norteamericana del mismo nombre, que la inteligencia artificial es el proceso de “aprendizaje” de las máquinas que les permite “usar un lenguaje, dar forma a abstracciones y conceptos y solucionar problemas reservados a los humanos”.
Pese a su carácter de definición primitiva, ese es el concepto de inteligencia artificial que ha pervivido, en su esencia, hasta nuestros días. En su conferencia ‘Inteligencia artificial en alimentos: tecnología clave‘, pronunciada en el FoodTech Summit & Expo celebrado en Ciudad de México, en diciembre de 2020, el estratega especializado en tecnología Peter Ros hacía referencia al machine learning como la herramienta más usada en el seno de la industria alimentaria.
Qué hace la inteligencia artificial en la industria alimentaria “A través del machine learning podemos hacer cosas que antes eran imposibles debido a que los sistemas informáticos aprenden de los contextos que están viviendo, incorporan patrones de comportamiento e identifican grupos similares”, detalla David Martínez, jefe de desarrollo estratégico de negocio y alianzas con empresas de Ainia, centro tecnológico español que lleva a cabo distintas iniciativas para impulsar el uso de la inteligencia artificial en la industria alimentaria.
Una industria cada vez más abierta a estas innovaciones. Un informe de la consultora Facts and Factors de 2021 fija en un 45,7 % el aumento del uso de la inteligencia artificial en la industria de alimentos y bebidas hasta el año 2026. Y esto es a nivel global. El informe ‘El estado del Foodtech en España‘ revela que en 2022 el uso de inteligencia artificial se incrementó en más de 12 puntos respecto al año anterior en el sector del foodtech en nuestro país. Esto se debe a sus múltiples aplicaciones.
Mejorar productos que ya existen
Uno de sus usos principales tiene que ver con un empleo inteligente de la recopilación de datos. En la actualidad, hay más información que nunca: la encontramos en Internet, redes sociales… La inteligencia artificial es capaz de analizar miles de ingredientes a partir de distintas bases de datos e identificar sus características organolépticas y bioquímicas para determinar cuáles se pueden combinar entre sí de una mejor manera para conformar un producto determinado.
También es capaz de identificar qué ingredientes tienen unas características similares para sustituir uno u otro en una receta. Además, tiene la capacidad de hacer ese análisis y ofrecer los resultados de una manera muy rápida.
“Toda esa información se aplica en el desarrollo de nuevos productos, pero también en la modificación de algunos que ya existen con la intención de que sean mejores”, describe Martínez.
Un ejemplo de su uso en la industria alimentaria ha sido la de elegir el mejor sustituto para el aceite de palma. La inteligencia artificial no solo es capaz de detectar esa crisis de reputación de un ingrediente basada en millones de menciones en sitios web y redes sociales, sino que también es capaz de buscar entre miles de resultados de ingredientes cuál se puede aproximar más, desde un punto de vista sensorial, al aceite de palma y cambiarlo por otro.
Acercarse más a los gustos de los consumidores
Otro ejemplo: por su enorme capacidad de análisis, la inteligencia artificial puede detectar ingredientes de moda entre toda la información que podemos encontrar en Internet. “Pensemos en que hay muchas menciones a la chía; la inteligencia artificial da ese resultado y nosotros trasladamos a las empresas con las que colaboramos que hay un interés por parte del consumidor”, analiza Martínez.
Esto permite cambiar fórmulas para adecuarse mejor a la demanda del mercado y que, por ejemplo, una empresa lance unas galletas con semillas de chía para cubrir un nicho, beneficiándose porque son ventas y haciendo que el consumidor final encuentre un producto más adecuado a sus gustos.
Crear productos alimenticios nuevos
Otra aplicación de la inteligencia artificial para la que los expertos ven un futuro brillante tiene que ver con el desarrollo de un producto desde cero a partir de la combinación de ingredientes alternativos a los de origen animal. Es el proyecto Food Computing, un prototipo de algoritmo de formulación avanzado basado en técnicas de machine learning desarrollado por este centro de investigación.
En este sentido, este proyecto es una adaptación de la técnica que ya hemos visto anteriormente: la inteligencia artificial es capaz de identificar entre miles de ingredientes vegetales uno con unas características similares al ingrediente animal que se desea sustituir. Para ello, el algoritmo escoge entre millones de correlaciones en tiempo récord (algo imposible para el ser humano).
Diseñar envases más atractivos
Pero el cliente de hoy en día no solo está en busca de alimentos más saludables, más innovadores o que se ajusten a su modelo de alimentación: también necesita que sean más atractivos. En un mundo en el que muchos consumidores eligen un refresco en función de su lata o se decantan por un aceite de oliva y no por otro según su envase, la inteligencia artificial también tiene mucho que aportar.
Un ejemplo es el de los zumos prensados en frío de la marca Freshkia, comercializados por la empresa española Comfresh. Para llegar al diseño definitivo del envase, esta compañía empleó el software de acceso libre DALL-E 2, que es capaz de crear imágenes a partir de palabras. Utilizándolo, han creado 11 diseños o “mundos creativos”, tal y como ellos mismos los denominan, uno por cada sabor.
Pero ¿cómo lo han hecho? “A partir de un enorme mapa de conceptos —como descripciones y valores de la marca— que se establecen previamente, la inteligencia artificial es capaz de crear conceptos muy atractivos a una velocidad vertiginosa, mucho más rápido de lo que lo haría un diseñador humano.
Esta manera de trabajar permite incluso llegar a mundos creativos y soluciones que no te hubieras imaginado nunca”, explica Ruth Falquina, CEO de Estado Latente, agencia de tecnocreatividad responsable del proyecto. “Se trata del primer producto del mercado codiseñado con inteligencia artificial”, comentan desde la empresa.
El ejemplo del vino «inteligente»
¿Quién es el responsable de que un vino sea mejor o peor? ¿La viña o la bodega? Ni uno ni otro: en un futuro próximo, el principal causante de que un cava, un rioja o un albariño sea de mejor calidad podría ser la inteligencia artificial.
La bodega Raventós Codorníu lidera Alimente21, un consorcio en el que están presentes otras empresas como las cárnicas Aldelís y Prolongo y proveedores tecnológicos punteros como Mapex y Omron Iberia. En este proyecto conjunto la inteligencia artificial es la base para mejorar procesos productivos que reviertan en la calidad del producto.
“Es, sin duda, el proyecto más avanzado en materia de aplicación de la inteligencia artificial en el sector de la industria alimentaria en nuestro país”, explica Vicenç Segales, responsable de Ingeniería y Mantenimiento de la empresa.
Algoritmos para las uvas
Este proyecto consiste en implantar algoritmos de inteligencia artificial que nos dan información sobre cómo tratar la uva y cómo seleccionarla con el fin de mejorar la calidad de la materia prima que llega a la bodega y que, finalmente, permite obtener un mejor vino. Esa uva que llega en estado óptimo a la bodega también vuelve a verse beneficiada por el empleo de la inteligencia artificial.
“Hemos desarrollado, en colaboración con el Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI), unos algoritmos que nos permiten mejorar el proceso de prensado para seguir sacando lo mejor de esa uva que llega del viñedo”, cuenta Segales. En el caso del prensado de la uva, se pueden poner unos parámetros determinados en la máquina que lo realiza. Sin embargo, una vez que comienza ese prensado, la uva puede no comportarse como estaba previsto: la inteligencia artificial se adapta y es capaz de regular en tiempo real la presión —aumentarla o reducirla— para conseguir el mejor mosto.
Finalmente, también se sirven de la inteligencia artificial para establecer controles de niveles que permitan que no haya defectos en las botellas ni cuerpos extraños. Esto se hacía antes con sistemas electrónicos y ahora a través de algoritmos. Esto permite que el vino se encuentre entre algodones en cada una de las partes del proceso de elaboración.
Eficacia sostenible
Además de buscar un vino mejor, hay otro gran beneficiado: el medio ambiente. “La inteligencia artificial nos permite mejorar la eficiencia energética. Esto nos beneficia a nivel interno, pero también de cara al consumidor, que nos percibe como una empresa mucho más sostenible”, afirma Segales.
Esto se consigue por dos caminos:
Mejorar la merma del producto “La inteligencia artificial es capaz de controlar que el tapón se introduzca de manera correcta en la botella y ajustar desviaciones por desgaste del uso de la máquina en tiempo real. O controlar que la etiqueta esté bien puesta, corrigiendo una mala colocación o un funcionamiento deficiente de la máquina. Hay que pensar que esto ayuda a desperdiciar menos botellas y, por tanto, menos producto”, explican los responsables del proyecto.
Controlar la temperatura: La otra línea consiste en el control de temperatura para la fermentación del vino: “El sistema es capaz de acumular frío durante la noche cuando la temperatura baja, teniendo también en cuenta parámetros como la humedad, y aprovechar ese frío acumulado para las horas de más calor. Esto hace que seamos más eficientes desde un punto de vista energético, porque reducimos nuestra huella de carbono”, describe Segales.
Empresas más inteligentes para consumidores más inteligentes, por la vía de máquinas capaces de diseñar y crear mejores productos: el futuro ya está aquí y beneficia a todos.