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Una nueva herramienta de inteligencia artificial (IA) permite a los consumidores saber si un aguacate está listo para comerse, sin necesidad de abrirlo. El sistema fue desarrollado por especialistas de la Universidad Estatal de Oregón y la Universidad Estatal de Florida, y ya muestra resultados alentadores.
El modelo funciona mediante un teléfono inteligente. Utiliza IA para analizar la firmeza y la calidad interna del fruto. Según los investigadores, la aplicación alcanzó una precisión del 92% al evaluar la firmeza de la cáscara y un 84% al identificar si el interior del aguacate está fresco o dañado.
El estudio que respalda este desarrollo fue publicado en la revista Current Research in Food Science en setiembre.
Más allá de la apariencia
El aguacate puede parecer maduro por fuera, pero su aspecto no siempre refleja su estado interno. Para resolver este problema, los investigadores usaron modelos de deep learning que reconocen forma, textura y patrones espaciales a partir de fotografías.
El sistema fue entrenado con más de 1.400 imágenes capturadas con teléfonos móviles. La firmeza se validó con un analizador de textura, que sirvió de base para el aprendizaje del modelo.
Aunque las cifras de precisión son elevadas, los investigadores esperan que mejoren conforme se agreguen más datos.
¿Por qué estudiar el aguacate?
El aguacate tiene un alto valor comercial y un índice de desperdicio de hasta 40%, lo cual motivó a los científicos a centrar su investigación en esta fruta.
Durante la maduración, el aguacate cambia de color –de verde claro a púrpura oscuro– y pierde firmeza rápidamente. Este proceso ocurre tras la cosecha y provoca que muchos frutos se descarten antes de llegar al consumidor.
Aunque el estudio se enfocó en el aguacate, los investigadores tienen el objetivo de aplicar esta tecnología a otros alimentos, como tomates y manzanas, que también maduran con rapidez.
La herramienta fue diseñada para funcionar desde un celular, lo que permitiría su uso por parte de consumidores, distribuidores y comercios.
Menos desperdicio en ferias y supermercados
Se estima que 30% de los alimentos descartados en el mundo proviene de hogares y tiendas. Muchos de estos rechazos se deben a métodos poco precisos para verificar la madurez de las frutas.
Los desarrolladores explicaron que otras investigaciones usaron machine learning con selección manual de frutas, lo que limitó la calidad de los resultados. En cambio, este nuevo modelo usa algoritmos avanzados capaces de analizar múltiples variables de manera automática, lo cual mejora la precisión y la utilidad del sistema.
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*La creación de este contenido contó con la asistencia de inteligencia artificial. La fuente de esta información es de un medio del Grupo de Diarios América (GDA) y revisada por un editor para asegurar su precisión. El contenido no se generó automáticamente.
