Projecte AGROALNEXT ML-NUTRISENS: Tècniques de Machine Learning supervisat per al disseny d'anàlegs carnis extrusionats amb qualitat nutricional i sensorial millorades
- Tipus Projecte
- Àmbit Autonómico
- Comunitat Autònoma Murcia, Región de
- Font principal de finançament NextGenerationEU
- Web del projecte Web del Proyecto
Descripció
El projecte cerca optimitzar la producció d'anàlegs carnis amb millor textura i perfil nutricional mitjançant extrusió humida i tècniques de machine learning. Es desenvoluparan models predictius, un repositori de dades i es validaran formulacions òptimes al laboratori.
Descripció contextual
La preocupació creixent per una alimentació sostenible ha impulsat la indústria alimentària a desenvolupar productes rics en proteïna que puguin substituir la carn, entre ells els extruïts d'alta humitat. L'espai de possibles combinacions dels diferents ingredients disponibles i processos tecnològics aplicables és molt gran i, sovint, casos individuals requereixen diversos assaigs de laboratori fins arribar a un de satisfactori. El Machine Learning es perfila com a eina predictiva capaç de contribuir a la selecció de les condicions òptimes de producció.
Resultats
Creació duna base de dades sobre composició nutricional i característiques de textura, a partir darticles científics. Estandardització de les característiques objectiu per al model.
Informació de contacte
- Nom coordinador/entitat: Macarena Egea Clemenz
- Adreça postal: No disponible
- Email coordinador/entitat: macarena.egea@um.es
- Telèfon: No disponible
Coordinadors
- UMU
Projectes relacionats
