La revista Foods ha publicado recientemente un estudio en el que participan investigadores del GIR TESEA de la Universidad de Valladolid y en el que se muestran las claves para mejorar la seguridad alimentaria gracias a la detección de residuos de plaguicidas mediante el uso de Inteligencia Artificial. Durante el proyecto, los investigadores han conseguido resultados prometedores a través de sistemas más rápidos y menos invasivos.
Los plaguicidas son fundamentales para proteger los cultivos de plagas y enfermedades, pero su presencia residual en los alimentos puede suponer un riesgo para la salud a largo plazo. Diversos estudios han relacionado esta exposición con problemas como alteraciones neurológicas, trastornos reproductivos o incluso ciertos tipos de cáncer. Hasta ahora, su detección dependía de técnicas complejas, costosas y que requerían largos tiempos de análisis, además de destruir las muestras durante el proceso.
En este contexto, la inteligencia artificial está abriendo nuevas vías. El trabajo publicado en la revista Foods revisa numerosos estudios científicos en los que se combinan algoritmos de aprendizaje automático con tecnologías como la “espectroscopía”, la “imagen hiperespectral” o los “sensores electroquímicos”.
Estas herramientas permiten analizar señales químicas complejas de forma automática y sin necesidad de depender de un laboratorio. Según explica Adrián de la Fuente Ballesteros, investigador postdoctoral en Química Analítica, esta tecnología “permite detectar plaguicidas de forma rápida, precisa y sin necesidad de destruir el alimento”, lo que supone una ventaja significativa frente a los métodos tradicionales.
Además, el desarrollo de dispositivos portátiles y sistemas basados en smartphones está facilitando la realización de análisis in situ, con resultados rápidos y de bajo coste. Según los investigadores, “en algunos casos, estos sistemas han alcanzado niveles de precisión superiores al 97%, lo que abre la puerta a su uso directo en el campo o en distintos puntos de la cadena de suministro alimentaria”.
Los estudios revisados abarcan una amplia variedad de alimentos, desde frutas, verduras y cereales hasta productos más complejos como leche, vino o té, lo que demuestra la versatilidad de estas tecnologías. Detrás de estos avances se encuentran algoritmos como los “bosques aleatorios”, las “máquinas de soporte vectorial” o las “redes neuronales”, capaces de procesar grandes volúmenes de datos y detectar patrones invisibles para el ojo humano.
Más allá de la detección de plaguicidas, “la inteligencia artificial también ofrece aplicaciones en el control de calidad de los alimentos, la identificación de contaminantes, la lucha contra el fraude alimentario y la trazabilidad de los productos”.
Sin embargo, a pesar de su potencial, los investigadores señalan que aún existen desafíos importantes, como la necesidad de contar con bases de datos amplias y bien estructuradas o la validación de estos sistemas en condiciones reales. No obstante, todo apunta a que estas tecnologías jugarán un papel clave en el futuro de la seguridad alimentaria, permitiendo controles más rápidos, accesibles y eficaces.
El artículo publicado puede leerse en el siguiente enlace: https://doi.org/10.3390/foods15030415
Este trabajo es una colaboración realizada por los investigadores Yerkanat Syrgabek (Universidad Nacional Al-Farabi de Kazajistán), Adrián de la Fuente Ballesteros y José Bernal del Nozal (Universidad de Valladolid)
Imagen: José Bernal del Nozal, catedrático de Química Analítica de la UVa
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