El objetivo del estudio es predecir con exactitud la temperatura a la que se forman los primeros cristales de hielo en estas frutas, un parámetro clave para diseñar procesos de congelación eficientes que garanticen productos de mayor calidad en los mercados nacionales e internacionales.
Respuesta a una necesidad global
La UNALM detalló que el proyecto surge ante la creciente demanda internacional de frutas exóticas y la falta de información científica sobre sus propiedades de congelación. Para resolver este vacío, los investigadores entrenaron una red neuronal con datos de frutas de consumo masivo y luego validaron el modelo con frutas nativas poco estudiadas.
El enfoque permitió generar predicciones confiables y adaptadas a la agroexportación peruana, brindando a las empresas herramientas tecnológicas para optimizar procesos, reducir costos y mejorar la competitividad, reportó la casa de estudios.
Uno de los aportes más valiosos del proyecto es que la herramienta desarrollada puede utilizarse en plataformas de acceso libre como Google Colab, lo que permite a técnicos y empresas realizar predicciones desde un celular o una computadora, sin necesidad de infraestructura compleja.
“Esta innovación reduce el tiempo y el costo de ensayo y error en las plantas agroexportadoras, y fortalece la competitividad del sector”, señalaron los investigadores en declaraciones recogidas por la Universidad Nacional Agraria La Molina.
