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Un método basado en grafos simplifica el análisis de alimentos

Un investigador de la Universidad de Alcalá de Henares (Madrid) ha desarrollado un método basado en grafos que permite análisis alimentarios en tiempo real, rápidos y visuales, con resultados que mejoran los estudios de consumidores. Este método para el posicionado sensorial está basado en las opiniones de un grupo de catadores no entrenados o consumidores, procesadas por un software que utiliza técnicas geométricas en lugar de estadísticas. El análisis sensorial resulta especialmente relevante en la industria alimentaria, con tanta importancia como un análisis físico, químico o microbiológico. La herramienta fundamental del análisis sensorial es un panel de catadores, con mayor o menor experiencia, que evalúan los productos. Como cualquier otro instrumental científico, dicho panel requiere calibración y es necesario entrenar a los catadores para poder obtener resultados consistentes y fidedignos. Sin embargo, este entrenamiento puede resultar largo y costoso para muchas industrias, que necesitan métodos alternativos para un posicionado sensorial rápido y barato. La técnica propuesta por David Orden, investigador del departamento de Física y Matemáticas de la Universidad de Alcalá, y Encarnación Fernández, del departamento de Ingeniería Agrícola y Forestal de la Universidad de Valladolid, solo requiere un grupo de catadores o consumidores, no necesariamente entrenados, que colocan los productos sobre una hoja de acuerdo a cómo de similares los perciben. Cada catador lo hace con su propio criterio, basándose en la evaluación de diferencias globales, lo cual simplifica su participación y acorta el tiempo dedicado a las pruebas. Para corregir la ausencia de un criterio común, el software desarrollado por Orden y Fernández –bautizado como SensoGraph– codifica las posiciones relativas entre los puntos utilizando grafos de proximidad para identificar las similitudes que cada catador ha percibido entre los distintos productos ofertados. Por último, se utilizan técnicas de Geometría Computacional para fusionar en una sola todas las imágenes mentales percibidas por los distintos catadores. SensoGraph ha demostrado su utilidad en múltiples catas realizadas por expertos en análisis sensorial. En ellas se ha comprobado la similitud de los resultados con los obtenidos por técnicas estadísticas, así como la buena relación calidad-coste de este método en comparación con la formación y entrenamiento de un panel de catadores expertos. Las características del método hacen posible que, sin más herramienta que un simple smartphone, se pueda realizar la captura de datos y su procesado en tiempo real. Por último, la flexibilidad de este método permite su utilización en entornos diversos (empresas, supermercados, centros comerciales, etc.) para obtener información de diversos perfiles de consumo.

RedacciónT21