En medio de innovaciones exhibidas en la feria más importante del mundo para la industria alimentaria, ANUGA, la atención de Meat Tech Pro fue particularmente cautivada por los avances tecnológicos en los protocolos de seguridad. Entre ellos destaca el uso de la Inteligencia Artificial en la identificación de cuerpos extraños, un logro reconocido por la ASOCIACIÓN ALEMANA DE AGRICULTURA - DLG. Este enfoque basado en la IA subraya el compromiso del sector con la mejora de la seguridad y la eficiencia.
La transparencia es la clave de la confianza y de un ecosistema alimentario sostenible y ético. La base para ello es la información. La solución de identificación de materias extrañas utiliza inteligencia artificial y tecnología en la nube para mejorar la seguridad, la calidad y la trazabilidad de los alimentos y aumentar la eficiencia de los procesos.
Las imágenes de material extraño captadas por el clasificador se analizan mediante un modelo de aprendizaje profundo, lo que reduce las falsas alarmas y el tiempo de inactividad del equipo. Solo los verdaderos positivos activan las alarmas del sistema de control, y los responsables de la empresa reciben notificaciones instantáneas en sus teléfonos móviles y pueden acceder a las imágenes almacenadas.
Estas imágenes contribuyen a la mejora continua de la solución al reentrenar continuamente el modelo de aprendizaje profundo. El FMI está integrado con una plataforma basada en la nube con una interfaz fácil de usar e información en tiempo real. El Centro de Operaciones Digitales en red permite la supervisión y gestión remotas de la solución, mejorando su rendimiento.
Dado que la clasificación y eliminación de material extraño es primordial, el aspecto en tiempo real de las técnicas de procesamiento de imágenes es elemental. Diversas tecnologías de sensores combinadas con algoritmos de procesamiento de imágenes permiten separar los productos y las materias extrañas, evitando el desperdicio de alimentos. Dado que los métodos convencionales funcionan de forma aislada y casi siempre sin conectividad, su potencial de mejora continua es limitado.
Además, la intervención manual suele dar lugar a errores humanos y los clasificadores suelen eliminar el material extraño de forma agresiva para garantizar un producto alimentario no contaminado. El resultado es un elevado número de falsas alarmas y, además, una gran cantidad de producto en buen estado se pierde o tiene que ser reprocesado.
La nueva solución de identificación de materias extrañas combina los puntos fuertes de los clasificadores avanzados con las ventajas añadidas de una solución en red basada en la nube y la inteligencia artificial. Reduce el riesgo de contaminación de los alimentos, mejora la seguridad alimentaria y, en última instancia, conduce a una cadena de suministro de alimentos más segura y fiable con un desperdicio de alimentos minimizado, protegiendo a los consumidores de posibles riesgos para la salud.
La información recopilada en el sistema proporciona la transparencia necesaria sobre la calidad de las materias primas o los productos que se van a clasificar y, de este modo, respalda la garantía de calidad interna de la empresa.
