Científicos chilenos utilizan inteligencia artificial para transformar pérdidas de alimentos en nuevos ingredientes

Cerca de un tercio de todos los alimentos que se producen en el mundo para el consumo humano se pierde o se desperdicia. Un 13% se pierde entre la cosecha y la distribución, en etapas como el transporte, almacenamiento y procesamiento según datos de la FAO de 2023.

En las etapas de venta y consumo también se producen desperdicios. El Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA) estimó que en 2022 se desperdiciaron 1.050 millones de toneladas en comercios, restaurantes y hogares, incluidas partes no comestibles. Esta cantidad equivale a cerca del 19% de los alimentos disponibles para los consumidores en el mundo.

El procesamiento de alimentos también genera subproductos, como cáscaras, semillas y orujos, que pueden conservar fibra, proteínas o compuestos bioactivos de interés para desarrollar nuevos ingredientes.

Una segunda vida para lo que se pierde

Aprovechar mejor los recursos alimentarios es clave, sobre todo en un contexto de cambio climático. Cuando se pierde o desperdician alimentos, también se desaprovechan el agua, la energía y el trabajo empleados en producirlo.

El programa Nova-IA —impulsado por Corfo y ejecutado por Dictuc— estudia la composición de pérdidas alimentarias y subproductos para descubrir cómo aprovecharlos en nuevos ingredientes. Este proceso de valorización se conoce como upcycling alimentario. La iniciativa reúne a la academia, el sector público y las empresas en torno a tres pilares: aprovechar las pérdidas alimentarias, mejorar los procesos productivos y comprender el mercado y las preferencias de los consumidores.

“Durante los procesos productivos y a lo largo de la cadena alimentaria, se generan pérdidas y subproductos que aún contienen componentes valiosos. En Nova-IA combinamos ciencia e inteligencia artificial para aprovechar ese potencial y transformarlos en nuevos ingredientes y productos, promoviendo un uso más eficiente de los recursos alimentarios, con calidad y seguridad”, explica Pedro Bouchon, académico de Ingeniería UC y director de Nova-IA.

La IA como aliada de la investigación

La inteligencia artificial permite relacionar la composición orgánica de un material con sus posibles usos y priorizar las opciones más prometedoras, que luego se prueban en el laboratorio. Por ejemplo, si un descarte es rico en fibra, puede ayudar a identificar en qué productos podría incorporarse.

“La inteligencia artificial puede ayudarnos a analizar información, identificar patrones y orientar la investigación sobre pérdidas alimentarias. Al conectar estas herramientas con la ciencia de los alimentos y el conocimiento de la industria, podemos explorar formas de recuperar y apoyar decisiones sobre su aprovechamiento”, explica Rodrigo Durán, gerente de CENIA.

Con ciencia y tecnología, lo que hoy queda fuera de la cadena alimentaria puede convertirse en nuevos ingredientes de calidad y en una oportunidad para que Chile se posicione como referente internacional en la valorización de alimentos.

Entre los proyectos de NOVA-IA destaca una plataforma de IA que cruza evidencia científica y comercial con la caracterización técnica de los subproductos para identificar nuevas aplicaciones alimentarias, como harinas para cereales y snacks funcionales.

Otra área es la optimización de cadenas de suministro y procesos productivos. En la industria, cada lote es distinto: la variabilidad de las materias primas y los procesos que reaccionan cuando el problema ya ocurrió generan mermas, costos y pérdida de calidad. Para enfrentarlo, Nova-IA trabaja en incorporar sensores inteligentes, visión computacional, modelos predictivos y gemelos digitales (copias virtuales de la línea productiva que permiten simular escenarios y anticipar riesgos). Estas herramientas permitirán predecir la calidad del producto final y ajustar el proceso antes de que aparezcan defectos. Para lograrlo, el consorcio avanza en la integración y homologación de información productiva hoy dispersa entre distintas plantas y sistemas.