Un grupo de investigadores españoles. University of Jaén han desarrollado nuevos modelos matemáticos que pueden ayudar a predecir la calidad de extra virgin Aceite de oliva y optimizar su producción.

RSM nos permite obtener información que extrañaremos al emplear metodologías clásicas. Su ventaja es que se puede estudiar el rendimiento combinado de varios factores variables, es decir, la influencia de cada uno y la interacción existente entre todos.- Francisco Espínola Lozano, catedrático de la Universidad de Jaén.

Los investigadores desarrollaron estos modelos utilizando la metodología de superficie de respuesta (RSM), que explora la relación entre las variables independientes y dependientes involucradas en el proceso de producción y se usa a menudo para maximizar el rendimiento de una sustancia específica.

"RSM nos permite obtener información que extrañaremos al emplear la metodología clásica", dijo Francisco Espínola Lozano, profesor de la Universidad de Jaén e investigador principal del estudio, Olive Oil Times. "Su ventaja es que se puede estudiar el rendimiento combinado de varios factores variables, midiendo la influencia de cada uno y la interacción existente entre todos ellos".

Espínola Lozano dijo que el estudio exploró, por primera vez, una investigación combinada de cuatro factores tecnológicos: el tamaño del tamiz y del molino de martillos que muele las aceitunas; el tiempo y la temperatura a la que se descompone la pasta de olivo; y las dosis de adyuvante tecnológico utilizadas para mejorar el rendimiento de la aceituna.

"El talco y la arcilla caolítica ya están autorizados como adyuvantes tecnológicos, pero utilizamos carbonato de calcio y obtuvimos mejores resultados", dijo. "Esto representa una línea de investigación prometedora".

Según Espínola Lozano, el uso de diferentes modelos matemáticos durante la investigación permitió a los investigadores descubrir la relación entre estos factores tecnológicos y agronómicos. Por esta razón, los modelos pueden determinar los efectos que la variedad de oliva, el grado de madurez, el tipo de cultivo (tradicional, intensivo, superintensivo) y el uso o la falta de riego tendrán en el proceso de producción de petróleo.

Al aplicar RSM a un experimento estadístico previamente diseñado, los investigadores también desarrollaron modelos que pueden predecir el efecto de la variación que ciertos aspectos tecnológicos tienen en el petróleo.

Un ejemplo de esto es la capacidad del modelo para aumentar o reducir ciertos compuestos fenólicos con propiedades antioxidantes y antiinflamatorias, como oleocanthal, permitiendo la creación de productos con características y variaciones específicas, tanto en términos de sabor como de propiedades saludables.

"Además de los rendimientos, estudiamos los parámetros de calidad regulados y los contenidos de los compuestos fenólicos (antioxidantes naturales) y los contenidos volátiles, que son responsables de los aromas, evaluando más que las respuestas de 30", dijo Espínola Lozano.

Añadió que los modelos matemáticos utilizados dependen del rasgo del petróleo que los investigadores quieren mejorar.

Estos nuevos modelos no solo ayudan a predecir la calidad de los aceites de oliva, sino que también facilitan la automatización de olive oil production en los molinos. No parece necesaria ninguna adaptación tecnológica específica, solo la aplicación de los modelos matemáticos adaptados a las aceitunas procesadas en el molino.

En caso de que una fábrica decida gestionar su producción de manera sistemática y automatizada, los modelos matemáticos pueden incluirse en el software que se utiliza.

Espínola Lozano destacó que los molinos manejan actualmente la producción de olivos más como una empresa artística, que confía en la experiencia y la intuición de los maestros de la aceituna, más que como un proceso que debe manejarse con un enfoque científico y tecnológico.

En su opinión, es importante que las empresas involucradas en la producción de aceitunas aprendan acerca de las muchas posibilidades que ofrece la investigación científica y maximicen sus ventajas.

Este punto de vista es probablemente compartido por la Junta de Andalucía, cuyo Consejo de Innovación, Ciencia y Empresas financió el proyecto.




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