Seminarios Web del LPI

El Instituto Linus Pauling convoca a la próxima sesión de su Serie de Seminarios Web, a realizarse el 12 de diciembre a las 11 AM, hora del Pacífico. En este encuentro se explorarán nuevos recursos sobre la salud ósea, cerebral e inmunológica, fundamentales para el bienestar. Además, la Dra. Dusti Linnell, de la Universidad Estatal de Oregón, compartirá estrategias prácticas para integrar alimentos ricos en micronutrientes en la alimentación diaria. No pierda la oportunidad de avanzar en su viaje hacia una salud óptima. Regístrese para asegurar su participación y acceder a los materiales y grabaciones del evento. 

 

 

Amigos del Instituto Linus Pauling,

¡Estamos emocionados de invitarlos a nuestro próximo seminario web en la Serie de Seminarios Web del LPI!

Nuestra primera entrega del Proyecto Top 10, un folleto sobre vitaminas y minerales esenciales para envejecer bien, proporcionó una excelente visión general de las necesidades nutricionales generales. Ahora, vamos a profundizar en los detalles específicos para mantener tu cuerpo en su mejor estado.

En nuestro próximo seminario web, que se realizará el 12 de diciembre a las 11 AM, hora del Pacífico, revelaremos nuestros últimos recursos sobre la salud ósea, cerebral e inmunológica y discutiremos cómo esta información puede apoyar tu bienestar. Me acompañará la Dra. Dusti Linnell, una valiosa colaboradora del Servicio de Extensión de la Universidad Estatal de Oregón, quien compartirá consejos prácticos para incorporar nuestros alimentos ricos en micronutrientes del "Top 10" en tu vida diaria.

Por favor, regístrate aquí para reservar tu lugar, enviar una pregunta para los ponentes y asegurarte de recibir la grabación y los materiales después del evento.

Esperamos que puedas unirte a nosotros para esta sesión interesante. Es una gran oportunidad para aprender, conectar y dar el siguiente paso en tu viaje hacia la salud.

Saludos cordiales,

Emily Ho, PhD
Directora Dotada,
Instituto Linus Pauling

Detalles del Seminario Web

Tema: Aging Well and Optimum Health: Micronutrients for Bone, Brain, and Immune Health
Fecha: 12 de diciembre de 2024
Hora: 11:00 AM, hora del Pacífico

Revolución alimentaria:
autenticación con visión por máquina 

 

Introducción a la autenticación alimentaria

La autenticación alimentaria es un proceso esencial para asegurar la calidad y la seguridad de los alimentos que consumimos. En la era actual, marcada por el crecimiento poblacional y el aumento en los estándares económicos, la autenticación precisa de alimentos se ha vuelto fundamental. El fraude alimentario, que incluye la adulteración y el etiquetado incorrecto, no solo perjudica la confianza del consumidor sino que también representa un riesgo económico considerable, llegando a costar hasta $40 mil millones anualmente. La visión por computadora, combinada con técnicas avanzadas de aprendizaje profundo (Deep Learning, DL), presenta una solución prometedora para enfrentar estos desafíos, permitiendo análisis rápidos y no destructivos de la autenticidad alimentaria.

Tecnología de Visión por Computadora

La visión por computadora, un campo que integra la captura de imágenes ópticas y el procesamiento computacional, ofrece una alternativa rápida y no destructiva a los métodos convencionales para evaluar la calidad alimentaria. Estos métodos tradicionales, a menudo costosos y laboriosos, requieren equipo especializado y no pueden realizarse fuera de un laboratorio. En contraste, la visión por computadora permite evaluaciones rápidas y efectivas sin necesidad de contacto directo con el alimento, utilizando cámaras RGB y software especializado para analizar y predecir la calidad de productos alimenticios directamente en el campo o en la línea de procesamiento.

Aplicación del Aprendizaje Profundo

El aprendizaje profundo, una subcategoría de la inteligencia artificial, se ha establecido como un componente importante en la identificación y clasificación de alimentos, la detección de fraudes y el análisis de calidad en tiempo real. Utilizando redes neuronales artificiales con múltiples capas, el aprendizaje profundo puede procesar y aprender de grandes cantidades de datos, mejorando significativamente la capacidad de generalización de los modelos. Este avance es vital para desarrollar sistemas de datos inteligentes que se ajusten a las necesidades contemporáneas de verificación de la autenticidad y calidad alimentaria.

Desafíos y perspectivas futuras

A pesar de sus ventajas, la implementación de la visión por computadora y el aprendizaje profundo en la autenticación de alimentos no está exenta de desafíos. Problemas como el sobreajuste, la interpretabilidad de los modelos y la privacidad de los datos siguen siendo áreas de preocupación. Además, la necesidad de algoritmos ligeros que se puedan desplegar en dispositivos móviles y portátiles indica una dirección clara para la investigación futura. Estos avances permitirían sistemas de detección en tiempo real que son más accesibles para los consumidores y ofrecen respuestas instantáneas sobre la autenticidad de los alimentos.

Conclusión

El uso de la visión por computadora y el aprendizaje profundo está revolucionando la forma en que garantizamos la autenticidad y seguridad de los alimentos. A medida que estas tecnologías continúan desarrollándose, su integración en la cadena de suministro alimentario promete no solo mejorar la eficiencia de los controles de calidad sino también fortalecer la confianza del consumidor en los productos alimenticios que eligen. Al enfrentar los desafíos actuales y explorar nuevas posibilidades, podemos esperar un futuro donde la autenticidad alimentaria sea verificable de manera rápida y fiable, directamente en manos del consumidor.

Referencias

OpenAI. (2024). Laboratorio moderno con sistema de visión de máquina para autenticación de alimentos. [Imagen]. DALL-E.
Shen, C., Wang, R., Nawazish, H., Wang, B., Cai, K., & Xu, B. (2024). Machine vision combined with deep learning–based approaches for food authentication: An integrative review and new insights. Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety, 23(6), e70054. https://doi.org/10.1111/1541-4337.70054