Avances en el uso de la Inteligencia Artificial al sector alimentario
Aunque creíamos que esto tardaría en llegar, hoy día hay un universo de aplicaciones al respecto, la inteligencia artificial (IA) está transformando la industria que conocemos, y la seguridad alimentaria no es la excepción.
Desde sus inicios, la IA ha tenido un impacto en departamentos digitales como el de marketing, tareas habitualmente realizadas online como investigación de mercados, I+D+i, análisis de legislación, pero hoy hablamos de ir mucho más allá.
Hablamos de ejemplos como detectar patógenos, predecir brotes de enfermedades transmitidas por alimentos y mejorar los procesos de producción y trazabilidad en la cadena de suministro.
Las reseñas de Google usadas para p seguridad alimentaria gracias a la IA
Cada año, millones de personas padecen enfermedades transmitidas por alimentos debido a patógenos como la Salmonella, el E. coli y el norovirus. En el Reino Unido, la Agencia de Seguridad Sanitaria (UKHSA) ha comenzado a investigar el uso de IA para analizar reseñas en línea y detectar patrones que podrían indicar brotes de enfermedades alimentarias.
La metodología consiste en el uso de modelos de lenguaje que procesan reseñas de plataformas como Google y Yelp para identificar síntomas como vómitos, diarrea y dolor abdominal, así como los tipos de alimentos ingeridos. Este enfoque complementa la vigilancia epidemiológica tradicional y proporciona una fuente adicional de datos que pueden ayudar a prevenir la propagación de enfermedades.
Sin embargo, existen muchos retos todavía que deben resolverse antes de la implementación generalizada de esta tecnología. La falta de datos en tiempo real, errores de atribución (cuando los consumidores vinculan erróneamente su enfermedad con el último alimento que consumieron) y variaciones lingüísticas en las reseñas dificultan la precisión de los modelos de IA.
Otras aplicaciones de la IA en seguridad alimentaria
Además de la vigilancia de enfermedades, la IA se utiliza en otros aspectos clave de la seguridad alimentaria:
1. Análisis predictivo y minería de datos
Como hemos explicado en el ejemplo anterior, los algoritmos de IA pueden analizar grandes volúmenes de datos de salud pública, información climática, redes sociales y otros factores para identificar tendencias que puedan indicar brotes de enfermedades transmitidas por alimentos. Un aumento repentino de menciones sobre síntomas en plataformas digitales puede servir como alerta temprana para los organismos de control sanitario.
2. Machine Learning y predicción de brotes
Los modelos de aprendizaje automático pueden entrenarse con datos históricos de brotes alimentarios para predecir futuros eventos. Factores como la ubicación, la temporada y el tipo de alimento implicado pueden utilizarse para anticipar posibles incidentes y tomar medidas preventivas con antelación.
3. Análisis genómico de patógenos
La IA es capaz de analizar secuencias genómicas de patógenos para rastrear la fuente de contaminación y predecir su propagación. Al identificar el ADN de bacterias y virus en alimentos contaminados y compararlo con muestras de pacientes enfermos, los científicos pueden determinar el origen del brote y evitar su expansión.
4. Sistemas de alerta temprana
Integrando datos en tiempo real de distintas fuentes (hospitales, redes sociales, inspecciones sanitarias), la IA puede emitir alertas cuando detecta anomalías en el consumo de alimentos o un aumento repentino de casos de intoxicación. Esto permite que los organismos reguladores respondan rápidamente con inspecciones, retiros de productos y campañas informativas.
5. Control en los suministros
Factores como la pandemia de COVID-19, el conflicto en Ucrania y el cambio climático han generado disrupciones en la cadena de suministro alimentaria, dificultando el acceso a ciertos productos en diversas regiones. Según el último Barómetro de la Asociación de Fabricantes y Distribuidores (AECOC), la cerveza, la leche y el agua han sido algunos de los productos con menor disponibilidad.
Si bien la cadena de suministro ya empleaba tecnología para optimizar sus operaciones, la inteligencia artificial (IA) permite mejorar su eficiencia y rentabilidad en todas las etapas de producción. A través de algoritmos avanzados, la IA facilita la predicción de la demanda, optimiza rutas de transporte para reducir costos de combustible y mejora la gestión del inventario en tiempo real.
Esto no solo minimiza los costes de almacenamiento, sino que también garantiza la disponibilidad de productos, optimizando la experiencia del consumidor.
6. Previsión del desperdicio de alimentos
El desperdicio alimentario es un desafío global, con aproximadamente 1.700 millones de toneladas de comida desechadas cada año, según la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO). En la Unión Europea, se perdieron 57 millones de toneladas de alimentos en 2020, abarcando desde la producción hasta la distribución y restauración, de acuerdo con Eurostat. En España, el desperdicio per cápita asciende a 90 kilos anuales, aunque la cifra es inferior a la de otros países europeos.
La aplicación de la IA en la industria alimentaria no solo tiene un impacto económico al reducir el desperdicio, sino que también contribuye a mejorar el acceso a los alimentos. Mediante sistemas inteligentes que recopilan datos en tiempo real a través de imágenes y algoritmos predictivos, es posible gestionar el inventario con mayor precisión. Estos modelos consideran factores como el clima, la frescura de los alimentos y la demanda esperada para calcular con mayor exactitud la cantidad de productos necesaria, evitando así pérdidas innecesarias.
7. Análisis de precios en el mercado
El informe Perspectivas de los mercados de productos básicos del Banco Mundial destaca que la guerra en Ucrania ha alterado significativamente el comercio, la producción y el consumo de alimentos a nivel global. Como consecuencia, se prevé que los precios se mantendrán elevados hasta finales de 2024, intensificando problemas como la inseguridad alimentaria, la inflación y el acceso limitado a productos básicos.
Este incremento, impulsado principalmente por factores geopolíticos, tiene repercusiones directas en el aumento de la pobreza extrema, el hambre y la malnutrición, afectando el desarrollo de la población mundial.
Para mitigar estos efectos, se han desarrollado algoritmos de IA especializados en la fijación de precios dinámicos para productos perecederos. Estos sistemas ajustan los precios en función de la proximidad a la fecha de caducidad, aplicando descuentos a aquellos productos con menor vida útil. Para implementar esta estrategia, se emplean sensores avanzados capaces de analizar en tiempo real las condiciones de los alimentos, permitiendo una gestión más eficiente de los precios y reduciendo el desperdicio.
8. Trazabilidad y control de calidad con IA
Para acabar, otro aspecto clave en la seguridad alimentaria es la trazabilidad de los productos. La IA, combinada con la tecnología blockchain y el Internet de las Cosas (IoT), permite rastrear lotes de alimentos desde su origen hasta el consumidor final. Esto facilita la identificación rápida de productos contaminados y mejora la gestión de riesgos.
El proceso de rastreo mediante IA incluye:
- Recolección de datos: Recopilación de información de sistemas de trazabilidad, informes de salud pública y registros de producción.
- Análisis de datos: Uso de machine learning para identificar patrones y correlaciones entre brotes y alimentos específicos.
- Rastreo hacia atrás: Determinación del origen de la contaminación a través del análisis de lotes, distribución y puntos de venta.
- Prevención de futuros brotes: Modelos predictivos que identifican productos y condiciones de riesgo para implementar controles más estrictos.
Además, en la producción de alimentos, la IA se utiliza para optimizar procesos biológicos como la fermentación, mejorar el control de calidad mediante visión computacional y analizar parámetros de producción en tiempo real para evitar contaminaciones.
Retos y oportunidades de la IA en la seguridad alimentaria
Si bien la IA presenta múltiples ventajas, su implementación enfrenta desafíos importantes:
- Digitalización y estandarización de datos: la información debe ser precisa, estructurada y actualizada para garantizar la eficacia de los modelos de IA.
- Acceso a datos en tiempo real: es necesario mejorar la recopilación y análisis de datos para que los sistemas de IA funcionen de manera eficiente.
- Aceptación y regulación: las entidades gubernamentales y la industria deben adoptar tecnologías de IA dentro de un marco normativo claro que garantice su uso ético y responsable.
- Costo y capacitación: aunque el desarrollo de IA se ha vuelto más accesible, muchas empresas aún enfrentan barreras económicas y tecnológicas para su implementación.
A pesar de estos desafíos, el potencial de la IA en la seguridad alimentaria es enorme. Organismos como los Centros para el Control y Prevención de Enfermedades (CDC) en EE.UU. y la Organización Mundial de la Salud (OMS) ya han comenzado a integrar IA en sus sistemas de vigilancia de enfermedades.
La inteligencia artificial se perfila como una herramienta clave para fortalecer la seguridad alimentaria a nivel global. Desde la detección de brotes mediante el análisis de reseñas en línea hasta la trazabilidad en la cadena de suministro, la IA permite una respuesta más rápida y eficiente ante posibles riesgos.
