INDUSTRIA
Food 4 Future 2024: El futuro del sector alimentario pasa por IA Generativa, la automatización y la computación cuántica
Expo FoodTech
17 de abril, 2024
Representantes de Estrella Galicia, Nestlé, Frit Ravich, Fujitsu, y Eurecat presentan sus últimas innovaciones y estrategias tecnológicas aplicadas en sus compañías
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La industria alimentaria se encuentra en constante evolución gracias a la implementación de tecnologías de vanguardia que optimizan procesos, mejoran la calidad y garantizan la seguridad de los productos. Estas innovaciones y su implementación, que están marcando sin duda el sector, han sido algunas de las protagonistas de la primera jornada de la nueva edición de Food 4 Future – Expo Foodtech 2024 que ha arrancado este martes 16 en Bilbao y que se prolongará hasta el jueves 18.
Entre las tecnologías destacadas encontramos la visión artificial industrial, capaz de detectar defectos de calidad que podrían pasar desapercibidos y que pueden afectar a lotes enteros de productos y generar problemas de logística y con el consumidor final. Emilio de la Red, Director de Innovación y Desarrollo de Negocio de Inspectra (INNDEO), ha explicado que para realizar esas inspecciones de control de calidad a alta velocidad “utilizamos IA Generativa, GPUs, imágenes de alta resolución o imágenes químicas”, que contribuyen a un análisis más exhaustivo y que evitan la problemática, unas tecnologías que se aplican en máquinas industriales como las de la limpieza.
La automatización es otro de los puntos clave en la mejora de la eficiencia y la calidad en la industria alimentaria. Oscar Palacín, Robotics Researcher de Eurecat, ha puesto sobre la mesa la implementación de robots industriales y sistemas automatizados para realizar tareas como la cosecha, la pulverización y la poda en la agricultura. Estas soluciones, diseñadas para operar de manera autónoma y precisa, están transformando la manera en que se llevan a cabo las operaciones agrícolas, enfrentando desafíos como el cambio climático y la escasez de mano de obra. En la misma línea, Frit Ravich está incorporando también soluciones de robótica colaborativa y dispositivos IoT para tener más información sobre los procesos y automatizar las operaciones de planta y mejorar los estándares de calidad.
La tecnología también es una gran aliada para garantizar la seguridad y la calidad alimentaria en las fábricas de bebidas. Así lo han puesto de manifiesto Antonio Rodríguez, Quantum Computing Scientist de Fujitsu International Quantum Center, y María Paredes, Research Technician de Hijos de Rivera (Estrella Galicia), que han presentado un proyecto de investigación centrado en dos técnicas de computación cuántica aplicadas a la percepción del sabor. El trabajo ha demostrado cómo la identificación precisa de moléculas y su interacción con receptores de sabor pueden revolucionar el desarrollo de productos alimenticios. Esta innovación podría abrir puertas a la creación de nuevos sabores y la mejora de la frescura en diversos productos de alimentación.
Por su parte, Nadia Khaled, Department Manager Digital Food Safety de Nestlé, ha destacado la importancia de la transformación digital en la seguridad alimentaria y lo ha hecho presentando una plataforma de alerta temprana desarrollada en colaboración con SGS. Esta innovadora herramienta monitorea una amplia gama de fuentes web para identificar riesgos emergentes y cambios regulatorios, permitiendo una respuesta proactiva a los desafíos del sector que siempre están en constante evolución.
La Inteligencia Artificial (IA) está causando una auténtica revolución en todos los sectores y el alimentario no iba a ser una excepción, tal y como han explicado en otra de las sesiones representantes de compañías como Tecnocreativa, Aggity e IFR. Actualmente se está utilizando en todos los eslabones de la cadena de valor, desde el diseño y el desarrollo de productos, pasando por el control de calidad, la cadena de suministro, la robótica o la atención al cliente. Además, la IA también cuenta con otras aplicaciones en la industria alimentaria como su uso en la automatización de tareas manuales y repetitivas, en la simulación de procesos de producción en tiempo real para visualizar errores y reducir la inactividad, o en la predicción de fallos en máquinas que provoquen un parón en la producción.
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