Expertos en inteligencia artificial de la Universidad de Salamanca han creado una tecnología capaz de conocer a qué sabe una pieza de jamón ibérico sin tener que probarla, gracias al uso de redes neuronales artificiales que han aprendido de los catadores de verdad a identificar matices como la grasa, la textura, el olor y el sabor del producto. De esta forma, se busca automatizar las catas de jamón de una manera mucho más productiva, según ha explicado en una entrevista a Efe Vidal Moreno, responsable de este proyecto, presentado en el XI Congreso Mundial del Jamón que se celebra estos días en Segovia.

"Mientras que un panel de cata puede hacer diez o quince muestras en una tarde porque al cabo del tiempo ya dices 'es que no me sabe nada', la red neuronal no se cansa y puede hacer cien", ha explicado este profesor universitario de inteligencia artificial, quien ha trabajado más de cuatro años en esta iniciativa. El modelo, validado este año con éxito, se sirve de "redes neuronales artificiales", un sistema de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en el sistema nervioso del ser humano que es capaz de valorar con precisión los atributos con los que normalmente se valora el jamón.

Durante cuatro años, catadores profesionales han puesto nota a centenares de piezas y han volcado sus conclusiones en una plataforma llamada i-Catador, hasta generar una base de datos suficientemente completa como para reproducir las sensaciones que tiene una persona al degustar la pieza. La ventaja más evidente es que un fabricante pueda hacer un muestreo mucho mayor de su género para controlar la calidad del producto que comercializa sin tener que destrozar las piezas, solo cortando un pequeño pedazo del extremo inferior para su análisis con infrarrojos, y algunas marcas ya han mostrado su interés por incorporar esta tecnología, algo que podría ser una realidad "de manera más o menos inmediata". Sobre el posible temor de que este tipo de avances puedan acabar por sustituir a las personas, Moreno lo ha descartado: "El panel de cata va a seguir trabajando porque las redes neuronales hay que seguir manteniéndolas, el proceso de aprendizaje no acaba nunca".