Una nueva investigación de la UJA pretende descubrir la vida útil del aceite de oliva en frituras

Jaén

Alguna vez se han preguntado si el aceite de oliva que utilizan para las frituras está en buen estado o cuántas veces se pueden freir alimentos con el mismo aceite. Pues ahora un grupo de investigadores de la Universidad de Jaén trabaja con el desarrollo de modelos de Inteligencia Artificial para responder a estas cuestiones y a otras muchas relacionadas con la conservación y el uso del aceite de oliva.

Los trabajos están dirigidos por los investigadores Antonio Jesús Rivera y María Dolores pérez, del grupo de investigación SIMIDAT de la UJA, y tienen dos objetivos fundamentales. Por un lado, obtener modelos para la predicción de la vida útil del aceite de oliva cuando se usa en fritura y por otro modelar, con técnicas inteligentes, la vida útil del aceite de oliva según sus condiciones de conservación.

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Para el primer objetivo se realizará un modelado inteligente de la evolución del número máximo de frituras que el aceite soporta antes de que ciertas sustancias indeseables generadas durante la fritura alcancen ciertos límites como es el 25% de compuestos polares de acuerdo con la legislación vigente. En esta línea, se analizarán variables que tienen que ver con la calidad del aceite de oliva que se utiliza (p. ej: Acidez, Peróxidos, Polifenoles, etc), con el alimento a freír y con su proceso de fritura (temperatura, tiempo, cantidad de producto, etc.).

Para el segundo, se realizará una predicción o modelado de la evolución del envejecimiento del aceite de oliva en función de variables como tipo de aceite, tipo de envase, condiciones de conservación, etc.

Para llegar a ambas metas, los investigadores investigarán en el diseño, adaptación y desarrollo de nuevos modelos de Inteligencia Artificial para la predicción de la vida útil del aceite de oliva, teniendo en cuenta tanto su uso en fritura como su conservación o almacenamiento. Con este fin se partirá de los métodos de predicción actuales más eficientes, teniendo en cuenta los pertenecientes a paradigmas como el Aprendizaje Automático (Machine Learning) o el Aprendizaje Profundo (Deep Learning), y proponiendo nuevos desarrollos de modelos.

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Por último, los investigadores de la UJA trabajarán en la explicabilidad de los modelos desarrollados, determinando la importancia que tienen las variables de entrada o predictoras en la calidad del aceite en diferentes condiciones de uso y almacenamiento.