¿Cuántas veces ha dudado de si ese filete que lleva unos días en la nevera sigue en buen estado? ¿Cuánto tarda en elegir en la frutería un aguacate que quiere consumir dentro de cuatro días? ¿Acierta? En una época en la que casi todo se hace desde el móvil, Abi Ramanan quiere que también podamos utilizar nuestro smartphone para resolver este tipo de preguntas. Para lograrlo, ha desarrollado una herramienta basada en tecnología de imágenes hiperespectrales y aprendizaje automático con el que pretende construir un modelo de alimentación más transparente y seguro a nivel mundial. Gracias a este novedoso enfoque, Ramanan se ha convertido en una de los Innovadores menores de 35 Europa 2018 de MIT Technology Review en español.

El planteamiento surge de una imperiosa necesidad: dejar de despilfarrar comida. Cada año se tiran 1.300 millones de toneladas de alimentos, según la Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura. "Un tercio de toda la comida producida en el mundo se desperdicia, en el caso de frutas y verduras es un 45 %. Esto viene a decir que cada segundo se tiran dos millones de manzanas", lamenta Ramanan. Por eso, su propuesta consiste en atacar directamente a la cadena de suministro y "reducir este despilfarro".

Después de varios años trabajando para diferentes ONG, como Stamp Out Poverty y Oxfam GB, Ramanan ganó una beca de Google para la Universidad de la Singularidad donde cofundó ImpactVision. La investigadora explica: "Mis compañeros y yo vimos que la tecnología hiperespectral tiene un gran potencial porque permite obtener información química de manera no invasiva. Con una cámara sobre una cinta transportadora recogemos imágenes hiperespectrales basándonos en parámetros como el pH de la carne, la frescura del pescado y la madurez de la fruta, que después analizamos con modelos quimiométricos y aprendizaje automático".

La plataforma SaaS (del inglés Software as a Service) de ImpactVision permite digitalizar el proceso en la cadena de suministro para "tomar mejores decisiones en tiempo real sobre cada pieza". Ramanan ejemplifica: "El color es el factor que más nos influye a la hora de comprar la carne. Hemos hecho pruebas en ternera con nuestra herramienta y podemos clasificarla de manera óptima, filete o carne picada, para que el comprador no la rechace cuando sigue siendo apta para el consumo". Para averiguar el color con gran precisión utilizan métodos matemáticos.

Pero ImpactVision no solo reduce el despilfarro, "también ayuda a garantizar la calidad y la seguridad del producto final que llega a los consumidores", afirma su creadora. Este potencial se debe a su capacidad de "identificar objetos extraños debajo de la superficie, como papel o plástico, que un detector de metales no puede encontrar".

La empresa ya ha realizado con éxito diferentes pruebas con distribuidores y minoristas de distintas compañías. Pero todo esto es solo el principio. La visión de Ramanan "es que en un par de años todos podamos tomar una foto con nuestro teléfono móvil para saber si un alimento está fresco y dejar de tirar comida en casa".  

El miembro del jurado de Innovadores menores de 35 Europa 2018 Jorge Bravo-Abad cree que "la idea de combinar las tecnologías existentes (aprendizaje automático e imágenes hiperespectrales) para crear nuevos productos es muy prometedora, y ya ha demostrado su potencial en varios programas piloto". El también jurado Matt Cole considera que Ramanan es "un ejemplo a seguir para las mujeres emprendedoras".