Científicos españoles contra el fraude del arroz
Investigadores de la Universidad Complutense crean un algoritmo a raíz de 27.000 fotos que permite diferenciar el origen y variedad de este producto. El sistema podría revolucionar los controles de calidad.
Como si de una detective del arroz se tratara, la doctora Françoise Fridez analizó durante seis años el ADN de decenas de muestras basmati. Concluyó que un tercio eran falsas. En algunas de las muestras no había ni un solo grano de esta variedad. Un gran tongo arrocero. “La regulación en una economía global no está adaptada a la producción asiática local”, resumió esta experta en un estudio de la oficina de consumo suiza. El fraude del arroz se podría evitar sin recurrir a complejos estudios de ADN gracias a la investigación que acaba de publicar la Universidad Complutense de Madrid.
El equipo liderado por el químico José Torrecilla ha ideado un sistema para identificar la variedad de arroz y sus harinas derivadas a través de una simple foto. Al introducir la imagen en el programa informático que han creado, el sistema es capaz de aportar todos estos datos.
El grupo de científicos se fue a varios supermercados y compró paquetes de arroz de cinco variedades procedentes de Valencia y Zaragoza, una de ellas con denominación de origen. Después, generó una base de datos con 27.000 imágenes de puñados de granos y harinas. Y partir de estas fotos, entrenó a un algoritmo capaz de diferenciar un producto de otro. Y también, por tanto, capaz de identificar un posible fraude. Estas adulteraciones normalmente no suponen un peligro de salud para los consumidores, pero si sirven para aumentar el precio de un producto de menor calidad. Las conclusiones se han divulgado en ScienceDirect.
Esto es súper barato, lo hemos probado con fotos hechas con smartphones y funciona. Nos asombró especialmente la precisión con la que identifica hasta las harinas
"Tú le indicas al programa que este píxel siempre está presente en tal variedad o qué combinación de colores pertenece a un tipo de arroz determinado. Es un algoritmo muy potente, su desarrollo es lento, pero una vez que lo tienes, es capaz de darte una respuesta en décimas de segundo", resalta Torrecilla. El nombre técnico es algoritmo convolucional y es el que se emplea por ejemplo en sistemas de reconocimiento facial o para identificar células tumorales.
Según la FAO, la producción mundial de cereales en 2019 fue de alrededor de 2.685 millones de toneladas y el arroz está en tercer lugar. España es el segundo país de Europa que más genera. Según los expertos de la Red de fraude alimentario de la Comisión Europea, las alertas por la falsificación de alimentos se incrementan cada año y solo en 2018 se confiscaron de más de 3.600 toneladas de alimentos y bebidas adulteradas.
Aunque en los países desarrollados los controles de consumo normalmente aseguran la calidad correcta de los alimentos, estos estándares no siempre se cumplen en los que están en vías de desarrollo. Según el Banco Mundial, "los alimentos inseguros cuestan a las economías de ingresos bajos y medianos 110.000 millones de dólares cada año en pérdida de productividad y gastos médicos". La institución presentó el año pasado una guía para incorporar la seguridad alimentaria como una de las prioridades en las políticas públicas en estos países.
Actualmente los controles de calidad de productos como el arroz se llevan normalmente a cabo con equipos de medida químicos mucho más caros que la solución que propone este modelo matemático. "Esto es súper barato, lo hemos probado con fotos hechas con smartphones y funciona. Nos asombró especialmente la precisión con la que identifica hasta las harinas", explica el científico. En los últimos años, otros expertos han propuesto otras iniciativas para simplificar estos procesos. Como una nariz portátil electrónica que analiza el arroz jazmín descrita en 2017. ¿Estamos ante una revolución en los controles de calidad? "Si tenemos una base de datos de 100 veces mayor, se podría llegar a más", apunta el profesor.
Este proyecto se ha llevado a cabo con financiación de la propia universidad y su resultado podría aplicarse en un futuro a otro tipo de productos.
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