La Universidad de Jaén (UJA), a través del grupo de investigación Simidat, está desarrollando un proyecto de inteligencia artificial para avanzar en el conocimiento sobre la conservación y uso del aceite de oliva.

Este trabajo, que se enmarca en el marco del proyecto 'Smart-O-LIVE: Agricultura, almazara y consumo inteligente de aceites de oliva sostenibles y más saludables en la nueva agroindustria del futuro', ha sido suscrito entre la empresa Acesur y la Universidad de Jaén mediante un contrato de transferencia y se desarrollará hasta octubre de 2024, según se ha informado desde la UJA.

Los trabajos a ejecutar dentro del contrato, dirigidos por los investigadores Antonio Jesús Rivera y María Dolores Pérez , del grupo de investigación Simidat de la UJA, tienen dos objetivos principales. El primero consiste en obtener modelos para la predicción de la vida útil del aceite de oliva cuando se usa en fritura.

Para este primer objetivo se realizará un modelado inteligente de la evolución del número máximo de frituras que el aceite soporta antes de que ciertas sustancias indeseables generadas durante la fritura alcancen ciertos límites como es el 25 por ciento de compuestos polares de acuerdo con la legislación vigente. En esta línea, se analizarán variables que tienen que ver con la calidad del aceite de oliva que se utiliza, con el alimento a freír y con su proceso de fritura.

En el segundo objetivo se plantea modelar, con técnicas inteligentes, la vida útil del aceite de oliva según condiciones de conservación. En este caso, se realizará una predicción o modelado de la evolución del envejecimiento del aceite de oliva en función de variables como tipo de aceite, tipo de envase y condiciones de conservación, entre otras.

Para alcanzar ambas metas se investigará en el diseño, adaptación y desarrollo de nuevos modelos de inteligencia artificial para la predicción de la vida útil del aceite de oliva, teniendo en cuenta tanto su uso en fritura como su conservación o almacenamiento. Con este fin se partirá de los métodos de predicción actuales más eficientes, teniendo en cuenta los pertenecientes a paradigmas como el aprendizaje automático (Machine Learning) o el aprendizaje profundo (Deep Learning), y proponiendo nuevos desarrollos de modelos.

Por último, se investigará la explicabilidad de los modelos desarrollados, determinando la importancia que tienen las variables de entrada o predictoras en la calidad del aceite en diferentes condiciones de uso y almacenamiento.

El pasado mes de diciembre se celebró la primera reunión entre Acesur, el Centro Tecnológico del Olivar y del Aceite (Citoliva) e investigadores de la UJA pertenecientes al grupo de investigación Simidat para coordinar los trabajos asociados.

El proyecto pertenece al programa Misiones Ciencia e Innovación, en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia y del Programa Estatal para Catalizar la Innovación y el Liderazgo Empresarial del Plan Estatal de Investigación Científica, Técnica y de Innovación 2021-2023, del Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial (CDTI).