Clasificador de calidad de atún congelado por inteligencia artificial y espectrofotometría de radiofrecuencia.

2025

CONSELLERIA DE EDUCACIÓN, CULTURA, UNIVERSIDADES Y EMPLEO

INV. COMPETITIVA PROYECTOS

Gadea Gironés Rafael

La propuesta desarrolla un prototipo portátil de espectroscopía de impedancias capaz de detectar YAKE en lomos de atún congelado sin necesidad de descongelación, permitiendo derivar el producto a canales menos exigentes. El sistema se basa en la adaptación de dos patentes previas de detección no invasiva en alimentos y se optimizará para este nuevo tipo de matriz incorporando portabilidad, autonomía y clasificación mediante "AI at the Edge" utilizando una combinación novedosa de redes neuronales entrenadas con datos experimentales del proyecto. La implementación microelectrónica se realizará en FPGA con visión de evolucionar hacia un ASIC orientado a aplicaciones IoT, contribuyendo al ecosistema valenciano de diseño de semiconductores y a futuras propuestas en el marco PERTE CHIP. El proyecto es desarrollado conjuntamente por el grupo de Diseño de Sistemas Electrónicos del I3M y el grupo de Propiedades Dieléctricas de Alimentos de FoodUPV, ambos con amplia experiencia en microelectrónica y sensores no destructivos para la industria alimentaria.