Transformando las pruebas de autenticidad de los alimentos mediante la explotación de un aprendizaje automático -...

Área de la Ciencia:

• Química Analítica La Química Analítica es la
• Ciencias de la alimentación Ciencias de la alimentación.
• La espectroscopia es una técnica de espectroscopia.

Sus antecedentes:

• Las cadenas mundiales de suministro de alimentos se enfrentan a vulnerabilidades crecientes, lo que requiere métodos eficientes y confiables para la verificación de la autenticidad de los productos.
• Asegurar la autenticidad de productos de alto valor como el té negro es fundamental para la confianza del consumidor y la integridad económica.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar un flujo de trabajo integrado de espectroscopia y aprendizaje automático para la autenticación precisa y no destructiva del té negro.
• Para comparar diferentes estrategias de fusión de datos para optimizar el rendimiento del modelo de autenticación.

Principales métodos:

• Integración de la espectroscopia de infrarrojo (FTIR), infrarrojo cercano (NIR) y fluorescencia de rayos X (XRF) de la transformada de Fourier.
• Aplicación de cinco modelos de aprendizaje automático supervisado con estrategias de fusión de datos a nivel de información, nivel de características y nivel de decisión.
• Validación utilizando 532 muestras auténticas de té negro (Assam, Darjeeling, Ceilán, Keemun) y 89 muestras comerciales.

Principales resultados:

• La fusión de datos a nivel de decisión logró puntuaciones F1 del 100% en todos los conjuntos de datos, superando significativamente los métodos espectroscópicos individuales y otros enfoques de fusión.
• El flujo de trabajo validado identificó con éxito una tasa de incumplimiento del 6,74% en muestras comerciales de té negro, principalmente obtenidas de plataformas en línea.
• El método desarrollado ofrece una alternativa rentable a la costosa instrumentación como la espectrometría de masas o el análisis de isótopos estables.

Conclusiones:

• El flujo de trabajo integrado de espectroscopia y aprendizaje automático proporciona un método altamente preciso, rápido y no destructivo para la autenticación del té negro.
• Este enfoque es adecuado para su implementación en laboratorios no especializados, particularmente en países en desarrollo, mejorando las capacidades de prueba de autenticidad de alimentos.
• Los hallazgos destacan el potencial de una aplicación generalizada para garantizar la integridad de la cadena mundial de suministro de alimentos.