Il monitoraggio del profilo sensoriale dei prodotti a base di cacao richiede molto tempo e la partecipazione di un panel di esperti.
Pertanto, scopo di uno studio recente, effettuato da un gruppo di ricercatori internazionali (Collazos-Escobar et al., 2024), è stato quello di valutare l’impiego del machine learning (ML) in combinazione con la spettroscopia nel medio infrarosso (MIR) per predire la qualità del cacao tostato.
Per la sperimentazione, 54 campioni sono stati analizzati in un intervallo di lunghezza d’onda compreso tra 4000 e 650 cm−1 e valutati sensorialmente da quattro esperti. L’addestramento e la validazione del sistema sono stati eseguiti mille volte e l’ottimizzazione dei parametri è stata valutata tramite l’analisi della varianza multifattoriale (ANOVA).
I risultati dimostrano che i modelli così sviluppati sono caratterizzati da una straordinaria capacità di descrivere la qualità complessiva dei campioni di cacao tostato. È stato, inoltre, osservato che il sistema proposto è in grado di predire in modo affidabile il profilo sensoriale anche dei prodotti a base di cacao. In sintesi, lo studio permette di concludere che è possibile implementare strumenti di intelligenza artificiale per supportare le decisioni nella valutazione qualitativa del cacao, garantendo il rispetto degli standard e consentendo la classificazione in base all’origine.
Riferimenti bibliografici: G.A. Collazos-Escobar et al., Infrared Physics and Technology, 141, 2024, 105482.
