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Projecte llegit

Títol: Uso de la identificación del olor mediante inteligencia artificial en la industria agroalimentaria

Estudiant que ha llegit aquest projecte:

Tutor/a o Cotutor/a: VIDAL FERRÉ, RAFAEL

Departament: ENTEL

Títol: Uso de la identificación del olor mediante inteligencia artificial en la industria agroalimentaria

Data inici oferta: 03-02-2025      Data finalització oferta: 03-10-2025

Estudis d'assignació del projecte:
    MU MKET4FOOD+BIO
    MU TECH4AGRI+FOOD

Lloc de realització:

UPC      Departament/centre: Enginyeria Telemàtica

Segon tutor/a (UPC): PARADELLS ASPAS, JOSEP

Paraules clau:
IA, olores, industria alimentaria, sensor BME688, dataset

Descripció del contingut i pla d'activitats:
En la cadena de valor de la industria agroalimentaria el olor juega un importante papel. La identificación del estado de madurez para su recolección, el estado de conservación en el transporte o almacenamiento y finalmente en la venta del producto son algunos de los puntos en el los que el olor nos puede resultar interesante. La percepción del olor es uno de los sentidos humanos, y como tal es susceptible a variaciones en su percepción. Sensibilidad, entrenamiento o incluso estado de salud (un simple resfriado) pueden variar la percepción. Con el ánimo de homogeneizar la percepción del olor se pueden usar sensores que detecten y midan cientos compuestos volátiles que son los causantes de ciertos olores. Estas soluciones son específicas y sensibles a contaminaciones procedentes de otras sustancias presentes en el aire. En la actualidad la identificación de olores se puede realizar mediante el uso de la inteligencia artificial (IA). Dado un cierto olor que deseemos identificar podemos entrenar una red neuronal para que nos indique la presencia de ese compuesto volátil, y que incluso lo pueda distinguir de otros, que lo enmascaren.
Con el objetivo de potenciar este método basado en IA se debe contar con juego de datos de olores procedentes de diferentes alimentos en sus diferentes estados de maduración, almacenamiento y distribución. Con estos datos se podrán entrenar diferentes redes que se utilizarán en el seguimiento de la cadena de valor. La idea es tener información temprana y automática de que permita mejorar la calidad del producto y detectar estados que le hagan perder valor de mercado o imposibiliten su comercialización.

Plan de trabajo

Para la realización del trabajo se realizarán las siguientes tareas

- Identificación de la composición química de las sustancias volátiles que es capaz de detectar el sensor BME688
- Identificación de los productos agrícolas que en el algún momento de su cadena de valor puedan presentar esos compuestos químicos
- Optimizar la identificación del olor mediate variaciones en la adquisición de los datos y la red neuronal utilizada.
- Creación de un dataset de olores y su publicación en dato abierto

Overview (resum en anglès): The detection and categorization of volatile organic compounds is a major research line, which has hundreds of researchers around the globe interested. This project aims to develop an alternative to the available solutions, improving upon them. With the final objective of substance recognition from volatile compounds emissions. This will be done using artificial intelligence, as a means of classification, in combination with metallic oxide semiconductor sensors as data input, only using free and readily available software. For this, several experiments have been designed, using a fractional factorial, and conducted in order to train a neural network with said capabilities. The final model constructed is capable of odor recognition and categorization between five different substances, with an accuracy of 98,98%. And a 67% improvement in sensor data gathering time over other alternatives. Finally, all results and conclusions will be published in MDPI, and all the datasets made publicly available after publication

Aquest projecte està relacionat amb l'adaptació al Canvi Climatic? No

Aquest projecte està relacionat amb la digitalització del seu àmbit de treball? No

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