Un equipo de investigadores del Campus de Palencia de la Universidad de Valladolid (UVa) y de la Universidad de Alcalá (UAH) (España) ha diseñado un nuevo método, denominado SensoGraph, que simplifica la realización de los paneles de cata de alimentos. Se trata de un software que utiliza técnicas geométricas en lugar de estadísticas para identificar las similitudes que cada catador percibe entre los distintos productos, de forma rápida, sencilla y en tiempo real.
El análisis sensorial es una herramienta de gran importancia en la industria alimentaria, ya que permite obtener un conocimiento más profundo de las características organolépticas de un producto. Estos análisis se realizan de forma sistematizada mediante paneles de cata, en los que un grupo de catadores se encarga de evaluar los productos.
No obstante, entrenar a los catadores para obtener resultados fiables y consistentes no es tarea fácil, y las industrias deben invertir tiempo y dinero en este entrenamiento. Paralelamente, la gestión de los datos de los paneles de cata se realiza en estos momentos “con técnicas estadísticas bastante tediosas y complicadas”, explica a DiCYT Encarnación Fernández, investigadora del Área de Tecnología de Alimentos de la UVa y experta en análisis sensorial.
Así, disponer de enfoques alternativos para poder realizar estos análisis de forma más rápida y económica constituye una importante necesidad para la industria alimentaria. Conscientes de la misma, en colaboración con un equipo de matemáticos encabezado por el investigador David Orden, de la UAH, han desarrollado el método SensoGraph.
