Ingenio peruano: IA de UNALM predice punto exacto de congelación en frutas exóticas
Un nuevo modelo de inteligencia artificial desarrollado en la Universidad Nacional Agraria La Molina busca optimizar los procesos de congelación de frutas exóticas al determinar con precisión la temperatura en que se forman los primeros cristales de hielo.
Investigadores de la Facultad de Industrias Alimentarias (FIAL) de UNALM han creado una red neuronal que aprende con datos de frutas más comunes y luego la valida con frutas nativas poco estudiadas como el aguaje, camu camu, aguaymanto, pitahaya y sanki. El objetivo clave es identificar la temperatura inicial de congelación, un factor crítico en el almacenamiento de alimentos, que determina cuánto se deteriora la textura, el sabor y otros atributos al congelar estos productos que cada vez tienen mayor demanda en mercados nacionales e internacionales.
El modelo desarrollado no solo promete mejorar la calidad de los frutos congelados, sino también efectividad y competitividad en agroexportación. Al aplicar esta IA, las plantas de procesamiento podrían reducir los ensayos de prueba y error, ahorrar costos energéticos y logísticos, y minimizar pérdidas de fruta que no soporta bien las bajas temperaturas. Además, se ha diseñado para funcionar con herramientas accesibles como Google Colab, permitiendo usarlo desde celulares o computadoras sin necesidad de equipos costosos.
Los responsables del proyecto son los docentes Ing. Walter Salas y Dr. Julio Vidaurre, con la participación de los estudiantes Fernando Gutiérrez y Kevin Quesada De la Cruz. El estudio ya ha sido publicado en la Journal of Food Process Engineering, indexado en SCOPUS, lo que refuerza su validez científica. Además, sirve como un espacio formativo para alumnos de pregrado y posgrado, que podrán aplicar estos modelos y metodologías en otras frutas o productos agrícolas, potenciando la innovación tecnológica del agro peruano.
A futuro, se espera que esta herramienta se convierta en parte del estándar de las empresas exportadoras de frutas exóticas, pero también que inspire proyectos similares para otras cadenas productivas sensibles al daño por congelación: pescados, tubérculos, flores, entre otros. Los investigadores planean trabajar en mejorar la usabilidad del modelo, su precisión bajo diversas condiciones climáticas, y su adaptación a distintos tipos de transporte y sistemas de almacenamiento. La innovación muestra que la ciencia nacional puede generar soluciones con impacto real en calidad alimentaria, valor agregado y competitividad exportadora.
Fuente: Agraria.pe / 23/09/2025
