Cient¨ªficos espa?oles contra el fraude del arroz

Como si de una detective del arroz se tratara, la doctora Fran?oise Fridez analiz¨® durante seis a?os el ADN de decenas de muestras basmati. Concluy¨® que un tercio eran falsas. En algunas de las muestras no hab¨ªa ni un solo grano de esta variedad. Un gran tongo arrocero. ¡°La regulaci¨®n en una econom¨ªa global no est¨¢ adaptada a la producci¨®n asi¨¢tica local¡±, resumi¨® esta experta en un estudio de la oficina de consumo suiza. El fraude del arroz se podr¨ªa evitar sin recurrir a complejos estudios de ADN gracias a la investigaci¨®n que acaba de publicar la Universidad Complutense de Madrid.?

El equipo liderado por el qu¨ªmico Jos¨¦ Torrecilla ha ideado un sistema para identificar la variedad de arroz y sus harinas derivadas a trav¨¦s de una simple foto. Al introducir la imagen en el programa inform¨¢tico que han creado, el sistema es capaz de aportar todos estos datos.

El grupo de cient¨ªficos se fue a varios supermercados y compr¨® paquetes de arroz de cinco variedades procedentes de Valencia y Zaragoza, una de ellas con denominaci¨®n de origen. Despu¨¦s, gener¨® una base de datos con 27.000 im¨¢genes de pu?ados de granos y harinas. Y partir de estas fotos, entren¨® a un algoritmo capaz de diferenciar un producto de otro. Y tambi¨¦n, por tanto, capaz de identificar un posible fraude. Estas adulteraciones normalmente no suponen un peligro de salud para los consumidores, pero si sirven para aumentar el precio de un producto de menor calidad. Las conclusiones se han divulgado en ScienceDirect.

Esto es s¨²per barato, lo hemos probado con fotos hechas con smartphones y funciona. Nos asombr¨® especialmente la precisi¨®n con la que identifica hasta las harinas

"T¨² le indicas al programa que este p¨ªxel siempre est¨¢ presente en tal variedad o qu¨¦ combinaci¨®n de colores pertenece a un tipo de arroz determinado. Es un algoritmo muy potente, su desarrollo es lento, pero una vez que lo tienes, es capaz de darte una respuesta en d¨¦cimas de segundo", resalta Torrecilla. El nombre t¨¦cnico es algoritmo convolucional y es el que se emplea por ejemplo en sistemas de reconocimiento facial o para identificar c¨¦lulas tumorales.

Seg¨²n la FAO, la producci¨®n mundial de cereales en 2019 fue de alrededor de 2.685 millones de toneladas y el arroz est¨¢ en tercer lugar. Espa?a es el segundo pa¨ªs de Europa que m¨¢s genera. Seg¨²n los expertos de la Red de fraude alimentario de la Comisi¨®n Europea, las alertas por la falsificaci¨®n de alimentos se incrementan cada a?o y solo en 2018 se confiscaron de m¨¢s de 3.600 toneladas de alimentos y bebidas adulteradas.

Aunque en los pa¨ªses desarrollados los controles de consumo normalmente aseguran la calidad correcta de los alimentos, estos est¨¢ndares no siempre se cumplen en los que est¨¢n en v¨ªas de desarrollo. Seg¨²n el Banco Mundial, "los alimentos inseguros cuestan a las econom¨ªas de ingresos bajos y medianos?110.000 millones de d¨®lares cada a?o en p¨¦rdida de productividad y gastos m¨¦dicos". La instituci¨®n present¨® el a?o pasado una gu¨ªa para incorporar la seguridad alimentaria como una de las prioridades en las pol¨ªticas p¨²blicas en estos pa¨ªses.

Actualmente los controles de calidad de productos como el arroz se llevan normalmente a cabo con equipos de medida qu¨ªmicos mucho m¨¢s caros que la soluci¨®n que propone este modelo matem¨¢tico. "Esto es s¨²per barato, lo hemos probado con fotos hechas con smartphones y funciona. Nos asombr¨® especialmente la precisi¨®n con la que identifica hasta las harinas", explica el cient¨ªfico. En los ¨²ltimos a?os, otros expertos han propuesto otras iniciativas para simplificar estos procesos. Como una nariz port¨¢til electr¨®nica que analiza el arroz jazm¨ªn descrita en 2017. ?Estamos ante una revoluci¨®n en los controles de calidad? "Si tenemos una base de datos de 100 veces mayor, se podr¨ªa llegar a m¨¢s", apunta el profesor.

Este proyecto se ha llevado a cabo con financiaci¨®n de la propia universidad y su resultado podr¨ªa aplicarse en un futuro a otro tipo de productos.

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