Inteligencia artificial impulsa la transformación de pérdidas alimentarias en nuevos ingredientes

Cerca de un tercio de los alimentos producidos en el mundo para el consumo humano se pierde o desperdicia. De acuerdo con datos de la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO), en 2023 un 13% de estas pérdidas se registró entre la cosecha y la distribución, principalmente durante etapas como el transporte, almacenamiento y procesamiento.

El problema también se extiende a las etapas de comercialización y consumo. Según estimaciones del Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA), durante 2022 se desperdiciaron 1.050 millones de toneladas de alimentos en comercios, restaurantes y hogares, incluidas partes no comestibles. La cifra representa cerca del 19% de los alimentos disponibles para los consumidores a nivel mundial.

A esto se suman los subproductos generados durante el procesamiento de alimentos, como cáscaras, semillas y orujos, que pueden conservar componentes de interés, entre ellos fibra, proteínas y compuestos bioactivos. Estos elementos abren nuevas posibilidades para desarrollar ingredientes y aprovechar recursos que habitualmente quedan fuera de la cadena de producción.

Ciencia y tecnología para aprovechar los recursos alimentarios

La valorización de estos materiales cobra relevancia en un escenario marcado por el cambio climático y la necesidad de utilizar los recursos de manera más eficiente. La pérdida de alimentos no solo implica desaprovechar productos, sino también el agua, la energía y el trabajo invertidos en su elaboración.

En este contexto surge Nova-IA (Nuevas Oportunidades de Valorización Alimentaria con Inteligencia Artificial), programa impulsado por Corfo y ejecutado por Dictuc (Dirección de Investigaciones Científicas y Tecnológicas de la UC). La iniciativa busca estudiar la composición de las pérdidas alimentarias y los subproductos de la industria para identificar alternativas que permitan transformarlos en nuevos ingredientes. Este proceso se conoce como upcyclingalimentario.

El programa articula el trabajo de la academia, el sector público y las empresas a partir de tres líneas de acción: aprovechar las pérdidas alimentarias, optimizar los procesos productivos y estudiar el mercado junto con las preferencias de los consumidores.

Pedro Bouchon, académico de Ingeniería UC y director de Nova-IA, explica: “Durante los procesos productivos y a lo largo de la cadena alimentaria, se generan pérdidas y subproductos que aún contienen componentes valiosos. En Nova-IA combinamos ciencia e inteligencia artificial para aprovechar ese potencial y transformarlos en nuevos ingredientes y productos, promoviendo un uso más eficiente de los recursos alimentarios, con calidad y seguridad”.

El aporte de la inteligencia artificial a la investigación alimentaria

Una de las herramientas centrales del programa es la inteligencia artificial (IA), que permite relacionar la composición de distintos materiales con sus posibles aplicaciones. De esta manera, es posible priorizar las alternativas con mayor potencial y someterlas posteriormente a pruebas de laboratorio.

Por ejemplo, cuando un subproducto presenta un alto contenido de fibra, estas herramientas pueden contribuir a identificar en qué alimentos podría incorporarse. En este proceso participa el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA), que aporta tecnologías para abordar los desafíos de la industria alimentaria.

“La inteligencia artificial puede ayudarnos a analizar información, identificar patrones y orientar la investigación sobre pérdidas alimentarias. Al conectar estas herramientas con la ciencia de los alimentos y el conocimiento de la industria, podemos explorar formas de recuperar y apoyar decisiones sobre su aprovechamiento”, explica Rodrigo Durán, gerente de CENIA.

Nuevas aplicaciones y optimización de los procesos

Entre los proyectos que desarrolla Nova-IA destaca una plataforma de inteligencia artificial que cruza evidencia científica y comercial con información técnica sobre las características de los subproductos. Su objetivo es identificar nuevas aplicaciones alimentarias, entre ellas la elaboración de harinas destinadas a cereales y snacks funcionales.

Otra línea de trabajo apunta a mejorar las cadenas de suministro y los procesos productivos. En la industria alimentaria, las materias primas y las condiciones de producción pueden variar entre lotes, lo que dificulta mantener una calidad uniforme. Cuando los procesos reaccionan una vez que los problemas ya se produjeron, pueden aumentar las mermas, los costos y las pérdidas de calidad.

Para enfrentar este desafío, el programa trabaja en la incorporación de sensores inteligentes, visión computacional, modelos predictivos y gemelos digitales. Estos últimos corresponden a representaciones virtuales de las líneas de producción que permiten simular distintos escenarios y anticipar posibles riesgos.

La implementación de estas herramientas busca predecir la calidad del producto final y realizar ajustes antes de que aparezcan defectos. Para avanzar en ese objetivo, el consorcio trabaja en integrar y homologar información productiva que actualmente se encuentra distribuida entre distintas plantas y sistemas.

Análisis de tendencias y preferencias de los consumidores

La inteligencia de mercado constituye otro de los ámbitos de desarrollo de Nova-IA. Actualmente, los antecedentes sobre tendencias y preferencias de los consumidores suelen estar dispersos en distintas fuentes, mientras que herramientas tradicionales, como las encuestas y los grupos focales, pueden entregar resultados cuando las oportunidades de innovación ya han cambiado.

Frente a este escenario, el programa desarrolla una plataforma que incorpora herramientas de procesamiento de lenguaje natural (PLN), adaptadas al español de Chile. La tecnología permitirá integrar, organizar y analizar información de distintas fuentes para reconocer tendencias, necesidades y oportunidades de desarrollo de nuevos productos.

Entre las posibilidades se encuentran identificar el interés por alimentos altos en fibra, sin azúcar añadida o de origen vegetal. La plataforma también busca mantener la trazabilidad de la evidencia utilizada y reducir los tiempos destinados al análisis de información.

Finalmente, el consorcio explora el diseño de proteínas asistido por inteligencia artificial. Esta línea permitirá proponer y priorizar distintas variantes que posteriormente serán evaluadas mediante experimentación, con potenciales aplicaciones en el ámbito de la salud.

A través de estas iniciativas, Nova-IA busca convertir pérdidas y subproductos alimentarios en nuevas oportunidades para la industria, combinando investigación científica y herramientas tecnológicas para avanzar hacia un aprovechamiento más eficiente de los recursos.