Científicos pakistaníes combinan espectrometría NIR y algoritmos de inteligencia artificial para medir dulzura de fruta

Un equipo de científicos de Pakistán ha logrado un avance significativo en el campo del análisis de frutas. Dirigido por la Dra. Ayesha Zeb del Centro Nacional de Robótica y Automatización de la Universidad Nacional de Ciencias y Tecnología (NUST), el equipo ha desarrollado un método innovador para evaluar la dulzura de los cítricos nativos utilizando inteligencia artificial (IA).

 

Para analizar la dulzura de la fruta sin causar ningún daño, utilizaron un espectrómetro de mano para obtener patrones de luz que rebotaban en regiones marcadas de la piel de la fruta. Mediante el empleo de espectroscopia de infrarrojo cercano (NIR), una técnica que analiza los espectros de luz no visible, examinaron las muestras de frutas.

 

El equipo adoptó un enfoque novedoso aplicando espectrometría NIR para modelar la dulzura de las frutas locales. Integraron algoritmos de inteligencia artificial en el proceso para clasificar directamente la dulzura de las naranjas, lo que resultó en una mayor precisión.

 

Tradicionalmente, evaluar la dulzura de la fruta involucra pruebas químicas y sensoriales. La dulzura de las naranjas se determina midiendo los azúcares totales conocidos como Brix, mientras que los niveles de ácido cítrico se indican mediante la acidez titulable (AT). Para desarrollar el modelo de IA, el equipo recolectó valores de referencia para Brix, AT y dulzura de la fruta, extrayendo muestras de las áreas marcadas utilizadas para la espectroscopia.

 

Los resultados fueron notables, ya que el modelo de IA no solo predijo con precisión los valores de Brix, AT y el dulzor general, sino que también superó a los métodos tradicionales en la predicción del dulzor. El modelo logró una impresionante tasa de precisión general del 81,03 % para identificar sabores dulces, mixtos y ácidos. Para leer el estudio completo, siga la página web.

 

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