Científicos crearon un sistema con inteligencia artificial que evalúa ternura y grasa del lomo porcino con fotos de celular, superando la precisión del ojo humano.

 

Una colaboración científica entre expertos de Brasil, Canadá y Estados Unidos logró un avance que podría transformar la forma en que se evalúa la calidad de la carne de cerdo. Se trata de un sistema de inteligencia artificial (IA) capaz de predecir con alta precisión la ternura y la grasa intramuscular de un corte, utilizando únicamente una fotografía tomada con un teléfono móvil.

 

El desarrollo fue publicado en la revista Meat Science y reunió a investigadores de distintas especialidades: informática, ciencia de los alimentos y matemática aplicada. El equipo estuvo integrado por Dário Oliveira, de la Fundación Getulio Vargas (FGV) en Brasil; Márcio Duarte, de la Universidad de Guelph en Canadá; y João Dórea, de la Universidad de Wisconsin-Madison, Estados Unidos. El proyecto fue dirigido por Guilherme Lobato Menezes.

 

El proceso comenzó con la recolección de imágenes de carne vacuna y porcina. “Márcio Duarte, de la Universidad de Guelph en Canadá, recopiló más de 1.400 fotografías de carne bovina y porcina —bajo condiciones de iluminación controlada— utilizando un smartphone”. En total, fueron 924 imágenes de cortes de res y 514 de cerdo, todas capturadas con un teléfono inteligente bajo condiciones de iluminación controladas. Estas imágenes se compararon con datos de laboratorio como la fuerza de corte y el porcentaje de grasa entre las fibras musculares, conocida como grasa intramuscular (GMI).

 

Con ese material, el modelo fue entrenado para clasificar la carne en categorías como “duro”, “medio” y “tierno” y también para estimar valores numéricos exactos de calidad sensorial. “Este tipo de colaboración internacional es esencial para la FGV EMAp y para el avance de la ciencia de datos en Brasil. Unimos diferentes áreas de especialización para resolver un problema real que implica innovación tecnológica y un impacto directo en la vida de las personas”, señaló Dário Oliveira.

 

La precisión del modelo fue puesta a prueba mediante la generación de 1.000 pares aleatorios de imágenes de prueba. En cada par, el sistema estimó qué corte sería más tierno o con mayor contenido de grasa intramuscular. En el caso de la carne porcina, alcanzó un 81,5 % de aciertos en la predicción de la ternura. Aunque las imágenes no fueron mostradas a consumidores debido a la alta similitud visual entre los cortes, los investigadores destacaron que el modelo pudo seleccionar correctamente el más tierno en más de 8 de cada 10 casos.

 

 

 

En carne bovina, el sistema también demostró ventajas: “el modelo alcanzó una precisión del 76,5 % en la predicción de la terneza de la carne de vacuno”, superando ampliamente a los 130 consumidores que participaron en el mismo test, quienes lograron un promedio de acierto del 46,7 %.

 

Uno de los aspectos más relevantes del sistema es su capacidad para estimar el contenido de grasa intramuscular. Según explicó Guilherme Lobato Menezes, “influye directamente en la jugosidad de la carne y, en consecuencia, en su sabor. Nuestra investigación nos permite predecir cuantitativamente ese porcentaje, lo que permite a los consumidores ser mucho más específicos sobre su nivel de grasa preferido, algo imposible de evaluar con precisión con solo mirar”.

 

Actualmente, el sistema se aplica a dos tipos de cortes: lomo de cerdo y lomo de vacuno. Sin embargo, los investigadores prevén ampliar el modelo a otros cortes, diferentes condiciones de luz y carne de distintas razas. También se proyecta que esta tecnología pueda ser utilizada por la industria para mejorar la fijación de precios. Como se indica en los reportes, “esta misma herramienta también podría ser valiosa para la industria, permitiendo una fijación de precios más justa y transparente”.

 

En paralelo, los científicos esperan que esta base sirva para el desarrollo de una aplicación que permita a los consumidores tomar decisiones más informadas en el punto de venta. 

 

 

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