Los 9 macroescenarios que conforman la visión general de este mapa-gráfico se dividen a su vez en una serie de escenarios, que constituyen un primer vistazo a este Mapa. Estos grandes temas se subdividen en una serie de escenarios que, en total, suman 34.

En estas líneas vamos a analizar la situación de otros macroescenarios que no están destacados en los otros mapas y que son: Digitalización Avanzada y Calidad y Seguridad Alimentaria 4.0.

En cuanto al primero, el gran foco está puesto en todo lo que tiene que ver con la Inteligencia Artificial (IA). Se estima que el uso de la IA, a nivel mundial, en la industria de la alimentación y bebidas crezca un 45,7% entre 2021 y 2027, conforme a un informe de Fact and Factors.

Y una de las empresas que ya la utiliza es la startup israelita Mamay, la cual desarrolló un algoritmo impulsado por IA capaz de determinar la dulzura de un alimento o bebida.

Asimismo, Spar Austria aplica la IA para evitar el desperdicio de alimentos mediante una solución que permite sugerencias de pedidos y pronósticos de demanda más específicos para todas sus tiendas, y Alcampo y Carrefour incorporaron la IA conversacional de Botslovers para optimizar la atención al cliente.

De interés, dentro de este macroescenario, resulta la utilización de la formulación inteligente (a través de la IA) por parte de las empresas para encontrar nuevos o los ingredientes más adecuados para sus productos.

En este escenario conocimos iniciativas como la de Shiru, que usó la IA para elaborar, en 18 meses, su grasa vegetal OleoPro; la inversión de 1 millón de dólares de Duopharmq en The Live Green Co para utilizar su software patentado de IA Charaka para elaborar productos farmacéuticos de origen vegetal y alimentos funcionales, o las nuevas lonchas Kraft NotCheese, desarrolladas con la tecnología Giuseppe de NotCo.

También, como pasó en el anterior periodo, vimos como algunas startups usaron esta tecnología para desarrollar diferentes tipos de bebidas. Un ejemplo que conocimos en este periodo fue el de la compañía húngara Hell Energy Drink, que diseñó a través de la IA una bebida energética.

Igualmente destacable es el desarrollo de FoodGPT por parte de Ai Palette, una herramienta que aprovecha el poder de la IA generativa y el procesamiento de lenguaje natural para aumentar la tasa de éxito de los lanzamientos de producto.

En cuanto al escenario de Otras tecnologías digitales (no IA), vimos diferentes avances para digitalizar las fábricas y en donde la robotización, la automatización–digitalización de los procesos o los gemelos digitales fueron protagonistas.

Avances de este tipo se están haciendo en el proyecto DTWine, donde se puso en marcha una planta piloto para aplicar la tecnología de gemelos digitales en el sector del vino, o por parte de Puratos España, empresa que quiere invertir en la automatización de sus líneas, así como robots colaborativos.

Iguamente, conocimos la apuesta de Nueva Pescanova por avanzar hacia la fábrica 4.0, ya que prevé la incorporación de tecnologías como inteligencia artificial, internet de las cosas, computación en la nube, big data, visión artificial, blockchain y machine learning, entre otras innovaciones, en sus centros gallegos.

En referencia al macroescenario de Calidad y Seguridad Alimentaria 4.0 hubo movimiento en dos escenarios que lo conforman: Tecnologías rápidas de análisis y Trazabilidad.

La calidad y seguridad alimentaria 4.0 se puede definir como la aplicación de tecnologías de visión, como la imagen hiperespectral o espectroscopía de infrarrojo cercano (NIR), con otras digitales como la Inteligencia Artificial (IA) y el Internet of Things (IoT), en combinación con la ciencia del dato para avanzar en la calidad y seguridad alimentaria del futuro.

Su implementación permite el ahorro de tiempo, la capacidad de generar modelos predictivos, la no destrucción de la muestra y la toma de decisiones en base a datos.

Si nos centramos en el escenario de Tecnologías Rápidas de Análisis, seguimos conociendo iniciativas en tecnologías NIR e hiperespectral.

Entre las ventajas que proporcionan este tipo de tecnologías, tal y como señaló María José Sáiz, responsable del Departamento de Nuevas Aplicaciones Analíticas de CNTA, en el I Fórum del Pescado y de los Productos del Mar, destacan, entre otras:

• al ser unas técnicas rápidas de análisis, se acortan los tiempos de respuesta.
• no destruyen el producto.
• la muestra tiene un procesamiento mínimo.
• permiten aumentar la cantidad de muestreos o incluso muestrear en su totalidad.
• son sencillas de utilizar.

Y entre las soluciones reales que se están poniendo en práctica con estas tecnologías resalta la de la startup israelita Neolithics, la cual patentó un sistema de teledetección que combina Inteligencia Artificial, tecnología hiperespectral, machine learning y ciencia de los alimentos para facilitar la evaluación instantánea y precisa de la calidad de frutas y verduras.

Otro ejemplo es el que diseñó CNTA, que trata sobre la detección de dos tipos de fraude en el pescado: el de atún rojo congelado que se vende como fresco, y el saber el origen de la anchoa, mediante imagen hiperespectral VIS-NIR y VIS–NIR, junto con IA.

Por último, utilizando otro tipo de tecnologías observamos los casos de Sensifi, que a través de una “nariz artificial” lograría la detección rápida y local de patógenos como E.Coli y Salmonella y de Deep Detection, que pretende llevar al mercado su tecnología de inspección por rayos X.

Por su parte, en el escenario de Trazabilidad, se sigue apostando por el blockchain.

Ejemplos de utilización de esta tecnología son los casos de Milkchain de Leche Río, que usa un sistema de trazabilidad que integra dispositivos de distintas naturalezas (sensorización, visión artificial, impresión láser y blockchain, entre otros) y que certifica el origen de la leche hasta que llega al consumidor final, o Rujamar, empresa que gestiona su ciclo de producción garantizando la transparencia, trazabilidad, seguridad y sostenibilidad en sus huevos ecológicos gracias al blockchain.

Aparte del blockchain, otras empresas apuestan por otros métodos como Oritrain que utiliza análisis forenses para verificar el origen de productos que van desde el cacao hasta el café o Index Biosystem que con un “código de barras”, elaborado con levadura y agua, al que lo denomina Biotag, y combinado con un software de seguimiento puede rastrear el punto de origen de casi cualquier tipo de producto alimenticio. Para ello, la empresa rocía su “código de barras” Biotag sobre el producto y, después, para saber su trazabilidad se utilizan técnicas de detección molecular.