Desarrollan lenguas electrónicas para determinar calidad del café

*Utilizando un método con biosensores, científicos del Cinvestav determinaron si la bebida era orgánica, inorgánica, si tenía mezclas, así como la región y altitud de su cultivo.

Calificar un buen café amerita valorar aspectos como su aroma, cuerpo o sabor, pero determinar su composición está fuera del alcance del mejor catador, pues esta bebida contiene más de mil compuestos, entre ellos cafeína, carbohidratos, polifenoles, ácidos clorogénicos, aminoácidos y proteínas, por lo que su valoración requiere costosos análisis de laboratorio.

Ante esta situación, científicos del Centro de Investigación y de Estudios Avanzados (Cinvestav) desarrollaron un método de identificación basado en el uso de lenguas electrónicas, es decir, biosensores que proveen información electroquímica capaz de describir las características del café a partir de una infusión servida en taza y sin ningún tratamiento previo.

Juan Manuel Gutiérrez Salgado, al frente de un grupo científico de la Sección de Bioelectrónica del Departamento de Ingeniería Eléctrica del Cinvestav logró describir con precisión las características de granos de café procedentes Chiapas, Veracruz y Oaxaca, que son las entidades con las regiones cafetaleras más importantes del país.

La información electroquímica obtenida del producto fue modelada después con ayuda de dos herramientas matemáticas de inteligencia artificial. Con ello, los investigadores pudieron determinar si el café era orgánico o inorgánico, si tenía alguna mezcla, en qué proporciones, así como la región y altitud a las cuales fue cultivado.

"La lengua electrónica obtiene los perfiles de las muestras, que se expresan como señales eléctricas de voltaje o corriente, y a partir del procesamiento e interpretación de las mismas es posible identificar la composición química del grano", explicó Gutiérrez Salgado.

Las herramientas matemáticas empleadas para procesar la información se denominan Análisis Lineal Discriminante (LDA) y Máquinas de Soporte Vectorial (SVM, un algortimo de aprendizaje).

En una primera clasificación que valoró condiciones de crecimiento del grano (altitud, orgánico o inorgánico), los resultados obtenidos mostraron un nivel de precisión de 88 por ciento y 96 por ciento para LDA y SVM, respectivamente.

En una segunda clasificación basada en el origen geográfico de las muestras de café, los investigadores observaron un porcentaje total de exactitud de 87.5 por ciento al usar LDA y un nivel muy superior, de 97.5 por ciento, al aplicar la herramienta SVM.

Estos resultados se consigan en un artículo que Gutiérrez Salgado y sus colaboradores publicaron a fines de 2014 en la revista especializada Sensors.

Este método desarrollado por los expertos del Cinvestav podría utilizarse a futuro para que los exportadores, los expendios locales de café o el consumidor final puedan certificar en pocos minutos la calidad del producto, saber si presenta adulteraciones o está constituido por una mezcla de granos, ya que regularmente no suele venderse en estado puro (procedente de una sola zona).

Por ello, Juan Manuel Gutiérrez considera que podría ser una herramienta muy útil para la labor de certificación que realizan dependencias como la Procuraduría Federal del Consumidor.

"Al ver el área de oportunidad que tiene el café de exportación podríamos incluir sistemas basados en lenguas electrónicas que permitan evaluarlo de forma complementaria y no depender únicamente de la opinión de un experto, sino de un sistema analítico menos costoso que los tradicionales", planteó el académico del Cinvestav, quien posee el nivel 1 en el Sistema Nacional de Investigadores.

México ocupa el octavo lugar mundial por volumen de producción del grano, según la Asociación Internacional del Café. Más del 80% del mismo se exporta. Y aunque existen controles como por ejemplo la Normas Oficiales Mexicanas NOM-149-SCFI-2001 y NOM-169-SCFI-2007 (que protegen la denominación de origen del producto en Veracruz y Chiapas), no hay ningún procedimiento rápido para que pueda certificarse su calidad.

--o0o--

Atención a medios: Imágenes disponibles en:

Tel: 57 47 38 00 ext: 1461 www. flickr.com/photos/cinvestav