En el marco del proyecto GenerativeFood, AINIA ha avanzado en la aplicación de inteligencia artificial generativa (IA) para el desarrollo de soluciones tecnológicas en la industria alimentaria. Así, se han logrado avances relevantes en la estructuración de datos técnicos y de mercado, la generación de imágenes sintéticas y el desarrollo de prototipos funcionales, que abren nuevas posibilidades en áreas clave como el cumplimiento normativo, el control de calidad y el diseño de envases.
Información técnica y tendencias de consumo
Uno de los principales logros ha sido la estructuración de información técnica de productos alimentarios. Mediante técnicas de procesamiento de lenguaje natural, se ha transformado la información en una base de datos ordenada, lista para ser utilizada en el entrenamiento de modelos de IA. Esta base permitirá generar recomendaciones alineadas con especificaciones técnicas y normativas. Además, se han analizado datos de redes sociales para identificar tendencias de consumo y preferencias emergentes.
El proyecto ha logrado generar imágenes sintéticas que se utilizarán en el preentrenamiento de modelos de inspección visual. Este avance permite mejorar la detección de defectos y la estandarización de procesos, reduciendo la necesidad de grandes volúmenes de imágenes reales. Se trata de un paso importante para desarrollar sistemas de control de calidad más eficaces y eficientes.
Otro de los resultados relevantes ha sido el desarrollo de dos prototipos funcionales basados en inteligencia artificial generativa. El primero es un asistente virtual capaz de responder preguntas sobre normativa alimentaria. Este chatbot facilita el acceso al conocimiento legal del sector y representa una herramienta útil para el cumplimiento normativo de las empresas.
El segundo es un generador de imágenes sintéticas de envases. Esta herramienta permitirá validar ideas de diseño con consumidores o apoyar campañas de comunicación desde las fases iniciales de desarrollo de producto.
