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Dr. Jorge Enrique Wong Paz

Ing. Christian Iván Cano Gómez

Dra. Diana Beatriz Muñiz Márquez

Universidad Autónoma de San Luis Potosí

Facultad de Estudios Profesionales

Zona Huasteca

A lo largo de los últimos años la industria de alimentos ha evolucionado rápidamente, debido a la previsión del incremento de la población para años futuros y a que cada vez los consumidores son más conscientes en términos de calidad y seguridad alimentaria (Rodríguez Revert, 2023). En este sentido, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta tecnológica emergente y de vanguardia en todas las áreas, incluso en el área de los alimentos. Esto se debe a que cada vez existe más variedad de alimentos derivados de las exigencias de los consumidores ante las necesidades alimentarias actuales. La IA resalta su importancia en mejoras que van desde el control de calidad y seguridad de los productos, incluso en la optimización de procesos de producción y distribución, hasta el desarrollo de nuevos productos en términos de sostenibilidad (Márquez-Gutiérrez et al., 2022).  

La IA está revolucionando la industria alimentaria, mejorando la precisión, eficiencia y calidad de los productos. La robótica potenciada por IA automatiza tareas como el corte de carnes y quesos, la decoración de pasteles y el empaquetado de productos, reduciendo errores humanos y mejorando la precisión (Cedeño-Carpio et al., 2023; Kumar et al., 2021). Estas tecnologías también se utilizan para la realización de actividades dentro de congeladores, la colocación de etiquetas, el uso de drones y bots en tiendas, y robots de brazos para freír y empacar hamburguesas, mejorando procesos anteriormente manuales, incluso la carga, descarga y paletizado de alimentos.

Los sistemas de visión artificial, integrados con IA, han mejorado en la determinación de parámetros como el color y calidad de carne, pescado, pizza, queso y pan, analizando imágenes para detectar defectos en las superficies de los alimentos (Mathias-Retting & Ah-Hen, 2014; Kakani et al., 2020). Además, permite predecir rendimientos de cosechas mediante el análisis de datos históricos y actuales, ayudando a los agricultores a tomar decisiones informadas (Legun & Burch, 2021).

Para el control de calidad y seguridad alimentaria, la IA está siendo usada para detectar contaminantes usando visión por computadora, facilitando la trazabilidad mediante tecnología de blockchain, lo cual resulta en garantizar la transparencia y seguridad en la cadena de suministro (Javaid et al., 2021). La eficiencia en la producción mejora con robots en líneas de producción para tareas repetitivas y precisas, como el empaquetado y etiquetado. Asimismo, el análisis de datos de maquinaria mediante IA ayuda a predecir fallos, lo cual permite establecer mantenimientos preventivos más eficientes, minimizando el tiempo de inactividad y costos de reparación (Barasa & Etene, 2023).

En el desarrollo de nuevos productos, la IA podría analizar datos de consumidores y tendencias del mercado para crear productos que satisfagan demandas, ajustando recetas y procesos de producción para mejorar sabor, textura y nutrición (Khan, 2021). En la gestión de la cadena de suministro, la IA predice la demanda de productos, optimizando la producción y reduciendo el desperdicio. También optimiza rutas de distribución y gestión de inventarios, mejorando la eficiencia y reduciendo costos (Huang et al., 2021).

Finalmente, en términos de sostenibilidad, la IA reduce el desperdicio de alimentos al predecir la demanda y gestionar inventarios eficientemente. Además, optimiza recursos y procesos para reducir el impacto ambiental, promoviendo prácticas agrícolas sostenibles (Cedeño-Carpio et al., 2023). Sin duda, la IA está transformando la industria alimentaria, mejorando la automatización, precisión y eficiencia de los procesos industriales, y asegurando una mayor calidad y seguridad en los productos alimenticios.

Bibliografía:

Cedeño-Carpio, X. A., López-Moreira, A. M., Cedeño-Carpio, J. (2023). Tecnología de alimentos: Tendencias. Polo del Conocimiento, 8,4, 2861-2871.

Rodríguez-Revert, S. (2023). Tesis de grado: Aplicación de la IA en la creación de nuevos alimentos: problemas jurídicos y perspectivas del consumidor. Universidad Politécnica de Valencia. 

Mathias-Rettig, K., Ah-Hen, K. (2014). El color en los alimentos un criterio de calidad medible. AgroSur, 42, 2, 57-66.

Marquez-Gutiérrez, P. R., Reed-Sáenz, J. N., García-Mata, C. L., Robledo-Vega, I. (2022). Inteligencia artificial en la industria alimentaria. Revista Electro, 44, 225-229. 

Kumar, I., Rawat, J., Mohd, N., & Husain, S. (2021). Opportunities of Artificial Intelligence and Machine Learning in the Food Industry. Journal of Food Quality. https://doi.org/10.1155/2021/4535567.

Kakani, V., Nguyen, V., Kumar, B., Kim, H., & Pasupuleti, V. (2020). A critical review on computer vision and artificial intelligence in food industry. Journal of Agriculture and Food Research. https://doi.org/10.1016/j.jafr.2020.100033.

Legun, K., & Burch, K. (2021). Robot-ready: How apple producers are assembling in anticipation of new AI robotics. Journal of Rural Studies, 82, 380-390. https://doi.org/10.1016/J.JRURSTUD.2021.01.032.

Javaid, M., Haleem, A., Singh, R., & Suman, R. (2021). Artificial Intelligence Applications for Industry 4.0: A Literature-Based Study. Journal of Industrial Integration and Management. https://doi.org/10.1142/s2424862221300040.

Barasa, S., & Etene, Y. (2023). Robotics in Food Manufacturing Industry in the Industry 4.0 Era. International Journal of Computer Science and Mobile Computing. https://doi.org/10.47760/ijcsmc.2023.v12i08.009.

Khan, R. (2021). Artificial Intelligence and Machine Learning in Food Industries: A Study. Journal of Food Chemistry and Nanotechnology. https://doi.org/10.17756/jfcn.2021-114.

Huang, Z., Shen, Y., Li, J., Fey, M., & Brecher, C. (2021). A Survey on AI-Driven Digital Twins in Industry 4.0: Smart Manufacturing and Advanced Robotics. Sensors (Basel, Switzerland), 21. https://doi.org/10.3390/s21196340.

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