Diseño y desarrollo de un software de predicción y trazabilidad de marcadores químicos asociados a la calidad del perfil de sabor e inocuidad de derivados del cacao de San Martín, Cusco y Amazonas, usando inteligencia artificial.

Este proyecto se basa en la hipótesis culinaria conocida como emparejamiento de alimentos (food pairing). De acuerdo a esta teoría, la percepción del sabor es la respuesta neuronal a compuestos químicos presentes en los alimentos. Por lo tanto, al caracterizar aromas y sabores (principalmente moléculas poco y no volátiles) de los alimentos se puede predecir el sabor que una persona percibe en una receta. Por ende, la propuesta busca desarrollar una herramienta de predicción y trazabilidad que relacione las características del sabor del cacao peruano con su composición química a través de marcadores químicos presentes y que influyen en la calidad percibida por consumidores habituales de chocolates finos de aroma. Asimismo, permitirá identificar otros componentes no deseados en la cadena productiva del chocolate y que estén relacionados a la inocuidad. El proyecto pretende desarrollar las siguientes etapas: (1) Adquisición de datos mediante la caracterización sensorial y química de varietales de cacao provenientes de las regiones de Amazonas, Piura, y Cuzco, (2) Análisis y procesamiento de datos para resolver problemas de clasificación de patrones mediante Inteligencia Artificial, y (3) Evaluación de la eficiencia de la predicción de datos del software desarrollado. A partir del proyecto se buscará predecir (a) La influencia del terruar en el perfil químico sensorial, es decir la influencia de la ecorregión donde se cultivó el cacao y si esta provee un patrón químico único que pueda ser utilizado con fines de trazabilidad, (b) la influencia de los procesos tecnológicos en el perfil de sabor, es decir como los procesos de fermentado, secado y tostado afectan o varían el perfil de compuestos químicos responsables de sabor presentes en el grano de cacao, y (c) Trazabilizar patrones relacionados a la inocuidad del producto de cacao, como la identificación de compuestos tóxicos tales como pesticidas, herbicidas, etc.

El desarrollo de un software usando inteligencia artificial, entrenado a partir de datos recolectados de técnicas de espectrometría de masas y respuestas sensoriales, permitirá predecir y correlacionar a los marcadores químicos con la calidad del perfil de sabor e inocuidad de derivados del cacao de San Martín, Cusco y Amazonas

1. Identificación de marcadores químicos por LC-MS. 2 Determinación del perfil sensorial de los granos y derivados. 3. Evaluación de la eficiencia de la predicción de datos del software desarrollado.

Además de los obligatorios: El software basado en IA podrá ser aplicado a toda la cadena del sector chocolatero peruano. Como herramienta de trazabilidad de la calidad permitirá a los productores comprender cómo la filogenia y geografía de los granos de cacao afectan a los sabores finales en los derivados de cacao. Adicionalmente, el software indicará la presencia de sustancias no deseadas cómo pesticidas y plaguicidas en el cacao - y de esta manera garantizando la inocuidad del producto final.

El presente proyecto utilizará la metodología anteriormente desarrollada para aplicarla en generar un mapa geográfico del Perú donde se pueda observar no solo los diferentes tipos de varietales, sino también sus respectivos perfiles de compuestos químicos. Estos perfiles de compuestos químicos los estaríamos correlacionando con la caracterización sensorial, a cargo de un jurado de catadores entrenados.

Investigacion aplicada

Multidisciplinario

ADMINISTRADO

AMAZONAS - UTCUBAMBA - BAGUA GRANDE | LIMA - LIMA - SAN MIGUEL

• 10 — Ciencia computacional

Ciencias naturales - Informática y Ciencias de la Información - Ciencias de la computación

AGROSOL JR. SOCIEDAD ANONIMA CERRADA