Reducir el desperdicio alimentario es uno de los grandes retos globales en sostenibilidad y seguridad alimentaria. En esta línea, una investigación desarrollada en la Universidad Politécnica de Cartagena explora el uso de inteligencia artificial para estimar con precisión la vida útil de los alimentos en función de las condiciones reales a las que han estado expuestos durante su transporte y almacenamiento.
El objetivo es claro: evitar que alimentos en buen estado terminen desechados por falta de información sobre su calidad real tras la cadena logística.
Sensores y simulación de la cadena de frío para medir la calidad alimentaria
El sistema se apoya en dos desarrollos tecnológicos complementarios. Por un lado, un dispositivo inalámbrico autónomo es capaz de registrar de forma continua las condiciones ambientales durante el transporte de los alimentos, incluyendo temperatura, humedad y posibles incidencias en la cadena de frío.
Por otro, una cámara climática portátil permite reproducir en laboratorio esas mismas condiciones, simulando incluso fallos reales en la logística, como interrupciones en la refrigeración de camiones o almacenes. Estos datos permiten reconstruir cómo evoluciona la calidad del producto bajo diferentes escenarios.
Aprendizaje automático para estimar la vida útil de los productos
El tercer eje del proyecto se centra en el uso de modelos de aprendizaje automático (machine learning) para analizar los datos recopilados. A través de estos algoritmos, el sistema es capaz de estimar la vida útil restante de productos perecederos en función de las condiciones que han sufrido durante su transporte.
Este trabajo se desarrolla en colaboración con la ETH Zurich, a través del Biomedical Data Science Lab, un grupo especializado en ciencia de datos aplicada a problemas biomédicos y complejos. El objetivo es transformar datos ambientales en decisiones logísticas inteligentes.
Decisiones logísticas en tiempo real para evitar pérdidas alimentarias
La aplicación práctica del sistema es especialmente relevante en el ámbito de la logística alimentaria. Si el algoritmo detecta, por ejemplo, una rotura de la cadena de frío durante el transporte, puede estimar cuánto se ha reducido la vida útil del producto.
Con esa información, es posible tomar decisiones inmediatas como redirigir la mercancía hacia mercados más cercanos, priorizar su distribución o ajustar su cadena de suministro para evitar su desperdicio.
Inteligencia artificial aplicada a la sostenibilidad alimentaria
Más allá del desarrollo tecnológico, el proyecto se enmarca en una tendencia global: el uso de la inteligencia artificial para mejorar la sostenibilidad de los sistemas alimentarios.
La combinación de sensores, simulación ambiental y modelos predictivos permite avanzar hacia una logística más eficiente, con menor pérdida de recursos y menor impacto ambiental.
“El objetivo es que la IA nos diga de manera exacta la calidad o la vida útil restante de los productos perecederos basándose en las condiciones que han sufrido durante el viaje”, explica el investigador Javier Garrido López.
