Diseño y desarrollo de un software de predicción y trazabilidad de marcadores químicos asociados a la calidad del perfil de sabor e inocuidad de derivados del cacao de San Martín, Cusco y Amazonas, usando inteligencia artificial.

A pesar de su sensibilidad al precio, el consumidor internacional de cacao está incrementando sus exigencias en aspectos clave como la calidad, la inocuidad y la trazabilidad de las cadenas de suministro. Frente a esta tendencia, los principales países productores de cacao en Asia, África y América, junto con las empresas procesadoras, están implementando programas y compromisos para mejorar sus cadenas de valor. El problema central identificado se relaciona con la falta de un mapa de sabores para chocolatería peruana. Es decir, un mapa donde se pueda diferenciar los perfiles organolepticos dependiendo de sus regiones de origen. Este proyecto plantea proporcionar a los pequeños agricultores herramientas para asegurar la trazabilidad y la inocuidad de sus granos de cacao, sino que también iluminará los cambios de sabor asociados con las etapas de fermentación y secado del grano. Este enfoque tiene el objetivo de optimizar los procesos productivos en Perú, permitiendo a los productores conservar los sabores únicos de los granos de cacao peruano y facilitar la creación de nuevas recetas para productos derivados, como el chocolate. El método de investigación es cuantitativo y utiliza un diseño de estudio basado en la hipótesis culinaria del emparejamiento de alimentos (food pairing). Según esta teoría, la percepción del sabor es una respuesta neuronal a los compuestos químicos en los alimentos. Al caracterizar aromas y sabores (principalmente moléculas poco y no volátiles), se puede predecir el sabor percibido en una receta. Por ende, la propuesta busca desarrollar una herramienta de predicción y trazabilidad que relacione la variable independiente “los perfiles químicos medidos usando un espectrómetro de masas” con la variable dependiente “perfil organoleptico dado por catadores entrenados”. El objetivo principal es desarrollar un software basado en inteligencia artificial, entrenado con datos de espectrometría de masas y respuestas sensoriales, que permitirá correlacionar los marcadores químicos con la calidad del perfil de sabor e inocuidad de los granos de cacao de San Martín, Cusco y Amazonas. Para cumplir con este objetivo general, se plantean los siguientes objetivos específicos: 1) Adquirir, analizar y minar datos sensoriales y químicos de varietales de cacao de Amazonas, Piura y Cuzco. 2) Clasificar el perfil sensorial y químico de cacao y sus derivados (grano fermentado y seco) mediante panelistas entrenado y de la espectrometría de masas. 3) Desarrollo y evaluación de la eficiencia de la predicción de datos a base del modelo de inteligencia artificial (software) desarrollado. Como logor esperado se espera se espera obtener un software basado en inteligencia artificial, y entrenado a partir de datos recolectados de técnicas de espectrometría de masas y respuestas sensoriales, que sea capaz de predecir la influencia de la región en el perfil sensorial y cómo los procesos tecnológicos como la fermentación y el secado del grano afectan el perfil organoléptico del grano de cacao. El impacto del software será crucial para poder generar mapa de sabor del cacao peruano.