La empresa emergente ProfilePrint está colaborando con gigantes de la industria de alimentos, para crear un escáner que evalúe la calidad y el perfil de los ingredientes alimentarios utilizando inteligencia artificial (IA).
El escáner proporciona una evaluación accesible y portátil en segundos a través de una tecnología predictiva impulsada por IA. Y mitiga el proceso de envío de muestras de ingredientes alimentarios para controles físicos.
En lugar de centrarse solo en predecir parámetros específicos, la compañía democratiza las técnicas de evaluación de expertos.
Pues permite que los usuarios construyan y entrenen modelos de IA personalizados en su plataforma en línea para predecir los resultados.
Por ejemplo, en la industria del café los granos se evalúan utilizando puntajes sensoriales humanos para granos especiales y clasificación de grado para granos comerciales. En lugar de determinar parámetros específico.
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Escáner de alcance profundo
El escáner busca firmas moleculares de ingredientes alimentarios mediante escaneo electromagnético. Cuando finaliza el escaneo de segundos, se carga y se puede verificar en cualquier dispositivo móvil.
Por ejemplo, un escaneo típico en granos de café daría una puntuación de cero a diez en fragancia/aroma, uniformidad, sabor, equilibrio, regusto, taza limpia, acidez, dulzura, cuerpo, general y defectos.
Proporcionando también el nivel de humedad (en %) y la densidad de la muestra. Además del café, puede evaluar té, cereales y semillas oleaginosas, hierbas, especias, líquidos, aditivos alimentarios y productos lácteos.
Tecnología para el análisis de alimentos
La tecnología FingerPrint no requiere conocimientos técnicos ni equipos de laboratorio costosos. Lo que permite a las empresas instalar el escáner en cada paso de la cadena de suministro.
Esta solución redefine los estándares de transacción y ofrece a vendedores y compradores un punto de referencia imparcial.
Acelerando los procesos de evaluación de calidad existentes, desde la granja hasta los compradores finales.
El escáner ha sido probado en Ruanda y Hong Kong. Y el proceso de clasificación es diez veces más rápido y cinco veces más económico que los métodos actuales.
Sin embargo, incluso con los últimos avances en IA, los modelos 100 % perfectos de los ingredientes siguen siendo cosa del futuro.
La IA acelera la transformación, en un proceso continuo, con el escáner y los modelos de calidad en continuo desarrollo.
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