SPECTROMEAT
Tecnologías disruptivas en la industria del ibérico para garantizar la seguridad alimentaria
SPECTROMEAT surge como respuesta a la creciente demanda de métodos eficientes, no destructivos y rápidos para el control de calidad, especialmente en el sector cárnico. El objetivo principal de este proyecto es el desarrollo de un sensor basado en espectroscopía NIR y/o fluorescencia para la monitorización en tiempo real de la presencia de Listeria durante el proceso de maduración de embutidos curados.
Con este avance tecnológico no solo se refuerza la competitividad de las empresas del sector (en concreto de las pymes), sino también se garantiza la seguridad alimentaria de sus productos.
El consorcio detrás de SPECTROMEAT incluye a COVAP como representante de la industria cárnica, Nulab enfocándose en tecnologías NIR portátiles, ASINCAR que validará las tecnologías ensayadas, Radiantis con apoyo tecnológico, y la UAB explorando la fluorescencia para detección de patógenos. La coordinación entre las entidades será llevada a cabo por secpho, clúster de Deep Tech.
Es una iniciativa financiada con los fondos Next Generation EU canalizados por el Ministerio de Industria y Turismo dentro del programa de apoyo a las Agrupaciones Empresariales Innovadoras, cuyo objetivo es digitalizar la industria.
En un contexto de normativas exigentes, como las de EE.UU. con «Listeria 0», la detección rápida de patógenos se convierte en esencial
La penetración creciente de estrategias basadas en la digitalización y la inteligencia artificial en la industria alimentaria ha generado una demanda cada vez más apremiante de métodos rápidos, baratos, no destructivos, fiables, reproducibles y robustos para el control de materias primas, procesos y calidad.
Para la industria cárnica, especialmente la del ibérico curado, resulta vital obtener información físico-química y microbiológica en tiempo real para asegurar la calidad y seguridad alimentarias. El control durante el proceso de secado/curación, crucial para la elaboración de embutidos, se vuelve un desafío económico y de seguridad.
Con esta necesidad nace el proyecto SPECTROMEAT, que busca desarrollar un sensor basado en tecnologías emergentes, como las espectroscopía NIR y de fluorescencia, para medir la actividad de agua y humedad en embutidos de forma no destructiva y en tiempo real y así detectar Listeria.
La aplicación de la IA simplificará el desarrollo de modelos predictivos y facilitará la toma de decisiones basada en mediciones en tiempo real
Este enfoque no destructivo ofrece diversas ventajas, como la capacidad de medir con precisión sin sacrificar muestras, eficiencia en la producción, reducción del desperdicio y tiempo de ajuste en el proceso de secado y maduración. Además, la detección de eventos de Listeria en tiempo real permitiría una respuesta rápida para detener la propagación y prevenir la contaminación del producto final, cumpliendo con los estándares más exigentes de seguridad alimentaria.
La espectroscopía de infrarrojo cercano (NIR) se propone como una tecnología eficaz para medir componentes principales de los alimentos, pero su adopción por parte de las PYMES se ve limitada por el costo del equipo. SPECTROMEAT busca superar este obstáculo mediante el desarrollo de equipos pequeños y de menor costo, adaptados a las necesidades de la industria alimentaria, especialmente las PYMES. La aplicación de estas tecnologías emergentes no solo proporcionaría nuevos parámetros de control de calidad y seguridad alimentaria, sino que también representaría una ventaja competitiva para abrir nuevas oportunidades en mercados internacionales exigentes en seguridad alimentaria.
Respecto al desarrollo tecnológico, la propuesta incluye la investigación y desarrollo de una tecnología NIR portátil para el control de parámetros físico-químicos, así como la exploración de la fluorescencia para la detección de Listeria en productos cárnicos. La infraestructura resultante permitirá la conectividad de equipos portátiles a una plataforma digital en la nube, facilitando la integración de modelos predictivos basados en inteligencia artificial. Esto superaría la principal limitación de la tecnología NIR, que es la generación masiva de datos y la necesidad de especialistas en técnicas NIRS y quimiométricas.
En última instancia, el proyecto SPECTROMEAT supone un avance significativo en la aplicación de técnicas fotónicas emergentes para el control de calidad y seguridad alimentaria en la industria cárnica. Los resultados y modelos predictivos generados servirán como punto de partida para futuras expansiones a otros productos y procesos, marcando un alcance previsto muy amplio y contribuyendo a la transformación digital del sector agroalimentario.
