Actividades

2.2. Desarrollo de plataformas e inteligencia artificial para análisis sensorial y neurosensorial de productos alimentarios

La aceptación del consumidor es el mayor reto a la hora de crear un nuevo producto alimentario. Hay varios factores que determinan la aceptación, como el precio, la conveniencia y el envasado, pero un factor clave que merece una evaluación significativa es la experiencia sensorial que los consumidores tienen con el alimento. La evaluación sensorial es la valoración de los productos alimenticios por parte de personas entrenadas o consumidores en términos de los sentidos humanos de la vista, el olfato, el gusto, el tacto y el oído en condiciones controladas. 

Los avances tecnológicos en sensores han permitido reducir su coste y tamaño, lo que permite utilizarlos sin que supongan una incomodidad para los usuarios. Además, los últimos avances en aprendizaje computacional permiten implantar modelos de Inteligencia Artificial (IA) capaces de extraer conocimientos complejos a partir de entradas sensoriales más sencillas, como identificar el desagrado o la aversión a partir de expresiones faciales, sudor en la piel y cambios en el ritmo cardíaco. 

Objetivos:

1. Calibración de los sensores y normalización del proceso de cata y de los cuestionarios, mediante catadores formados; 
2. Recogida de datos de pruebas sensoriales y neurosensoriales en un entorno controlado, utilizando catadores entrenados; 
3. Preprocesamiento de datos con el fin de crear datasets para el posterior entrenamiento de modelos de IA. Se utilizarán metodologías de análisis estadístico para la reducción de la dimensionalidad, la normalización de parámetros y feature engineering; 
4. Implementación, entrenamiento y validación de modelos de IA que permitan identificar las expresiones y reacciones de los catadores ante cada uno de los diferentes productos alimentarios. Proceso interactivo posterior de fine tunning de los modelos mediante el ajuste de hiperparámetros; 
5. Integración de modelos de IA en la plataforma de recogida de datos y análisis de catas.

 

Lidera: CATAA
Participa: IPN, CICYTEX, CTAEX, UEVORA