Plataforma Integrada de Análisis Sensorial Electrónico (PIASE)

Nariz electrónica · Lengua electrónica · Ojo electrónico
Responsable técnico: Dr. Ramiro Sánchez Baltasar (ramiro.sanchez@juntaex.es)

Para solicitar este servicio, descargue el formulario Descargar solicitud PIASE y envíelo a: ramiro.sanchez@juntaex.es

PIASE
Nariz electrónica HERACLES

Nariz electrónica HERACLES

Lengua electrónica ASTREE

Lengua electrónica ASTREE

Ojo electrónico IRIS

Ojo electrónico IRIS

¿Qué es PIASE?

La Plataforma Integrada de Análisis Sensorial Electrónico (PIASE) es una infraestructura pionera en España que integra, en un mismo entorno, nariz, lengua y visión electrónicas.

Está cofinanciada en el marco del programa estatal de adquisición de equipamiento científico-técnico orientado a impulsar la investigación y su transferencia al tejido productivo.

PIASE refuerza la evaluación sensorial aplicada a la innovación alimentaria, contribuyendo a mejorar la calidad y la seguridad de alimentos y bebidas y facilitando la colaboración con empresas, universidades y centros tecnológicos.

Su enfoque transforma la percepción sensorial en datos objetivos, comparables y trazables, apoyando la digitalización y la toma de decisiones basada en evidencias.

Como servicio transversal de apoyo a la I+D+i, PIASE participa en proyectos, asistencias técnicas y acciones de transferencia mediante metodologías avanzadas para caracterizar atributos olfativos, gustativos y visuales. La combinación de instrumentación Alpha MOS (HERACLES, ASTREE e IRIS) y el entorno AlphaSoft permite diseñar métodos, adquirir datos y desarrollar modelos quimiométricos orientados a clasificación, verificación y control de calidad en el sector agroalimentario y de bebidas.

Infraestructura y financiación (EQC2024-008992-P)

Título Sistemas Electrónicos de Análisis Sensorial de Alimentos: Nariz, Lengua y Visión Electrónica (PIASE)
Código EQC2024-008992-P
Centro receptor Centro de Investigaciones Científicas y Tecnológicas de Extremadura - Instituto Tecnológico Agroalimentario de Extremadura (CICYTEX-INTAEX)
Investigador responsable Dr. Ramiro Sánchez Baltasar
Organismo concedente Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades - Agencia Estatal de Investigación
Cofinanciación MICIU/AEI y FEDER, UE
Programa Programa Operativo Plurirregional de España FEDER 2021-2027
Presupuesto total 393.393,21 €
Ayuda recibida 334.384,22 € (FEDER)

Finalidad (convocatoria EQC): dotar de equipamiento de última generación a servicios comunes de investigación para estudios de apoyo a la I+D y transferencia al sector agroalimentario.

Qué aporta PIASE a empresas, centros tecnológicos y universidades

  • Medición objetiva y trazable de atributos sensoriales en condiciones controladas.
  • Comparación de lotes, proveedores, procesos o formulaciones mediante mapas multivariantes.
  • Modelos de reconocimiento de patrones para clasificación, verificación PASS/FAIL o estimación cuando existe referencia adecuada.
  • Seguimiento de vida útil y estabilidad sensorial por almacenamiento, tratamientos o proceso.
  • Verificación recurrente de muestras o lotes con criterios objetivos cuando existe un modelo PIASE validado para esa matriz y objetivo.
  • Informes interpretados con métricas, límites de aplicación y criterio de decisión.

Modalidades de estudio

Nivel 1 Viabilidad y diseño Viabilidad y diseño: nota técnica breve (viabilidad + protocolo de muestreo/preparación +, si procede, exploratorio).
Nivel 2 Modelos de reconocimiento de patrones (con muestras de referencia): entrenamiento y validación + informe con métricas, límites de aplicación y criterio de decisión (PASS/FAIL, clasificación y, cuando proceda, estimación/predicción).
• Nivel 3 Verificación recurrente de muestras/lotes (modelo PIASE validado) aplicación periódica del modelo existente para esa matriz/objetivo. Entregable breve: PASS/FAIL o clasificación, comparación con referencia y seguimiento de estabilidad/deriva si procede. (Cambios de condiciones o casos nuevos -> actualización del modelo: Nivel 2).
Confidencialidad: posibilidad de acuerdo de confidencialidad antes del intercambio de información, muestras o datos.
PIASE trabaja por retos, no por muestras sueltas: Se aborda un objetivo (calidad, consistencia, defectos, vida útil, autenticidad) mediante diseño experimental, huellas instrumentales (nariz/lengua/ojo) y modelos quimiométricos/IA validados. Entregable: informe interpretado con métricas y límites de aplicación. Verificación/clasificación de muestras o lotes con los modelos creados.
PIASE no es analítica rutinaria: No se emiten resultados de una muestra aislada sin referencias y sin creación del modelo validado. Para decisiones fiables se requieren series de muestras, controles y criterios de comparación (patrones, lotes, procesos y, cuando proceda, panel). Ejecución tras aceptación del presupuesto .

Equipos

Estos equipos imitan los sentidos sensoriales humanos. La correlación con panel de cata se plantea por atributo y se construye mediante entrenamiento y validación (panel + referencias + diseño de muestras). Cada instrumento captura una parte de los atributos sensoriales; la visión global se logra combinando modalidades (nariz + lengua + ojo) y aplicando quimiometría.

Modalidad Equipo Atributos del panel con mayor potencial de correlación Salida típica
Olfativa HERACLES (Flash GC) Aroma global, notas aromáticas, defectos olfativos, evolución aromática/shelf-life Huella cromatográfica + PCA + modelos
Gustativa ASTREE (ChemFET, potenciométrica) Ácido, amargo, dulce, salado, umami; balance gustativo en matrices comparables Huella de sabor + ranking + modelos
Visual IRIS Smart Vision Pro Color (L*a*b*), uniformidad, defectos visibles, tamaño/forma, índices visuales Métricas visuales + verificación/clasificación
Multimodal Nariz + Lengua + Ojo Aproximación integral por atributos y verificación global Modelos combinados (fusión de datos de entrada o salida)

Recomendación habitual: trabajar con modelos por atributo (más robustos) y usar multimodalidad cuando aporte valor (mejor comportamiento ante variabilidad real de lotes/procesos).

HERACLES

Nariz electrónica por cromatografía rápida (Flash GC) para aroma y olores.

Sistema de análisis de compuestos volátiles basado en cromatografía rápida (Flash GC- doble columna y doble detector FID), orientado a generar huellas olfativas (fingerprints) para comparar muestras y apoyar estudios de verificación, investigación de defectos y shelf-life.

Prestaciones destacadas

  • Medida objetiva y reproducible del perfil aromático con tiempos de análisis cortos.
  • Comparación de lotes/proveedores/procesos mediante PCA y modelos de clasificación o conformidad.
  • Apoyo a investigación de off-odors/defectos y, cuando procede, interpretación de marcadores.

Correlación con panel de cata (por atributos)
Aplicable cuando se calibra/valida con panel y referencias sensoriales.

  • Aroma global / frutado (intensidad).
  • Notas aromáticas específicas (familias/zona de volátiles asociadas a descriptores).
  • Defectos olfativos (off-odors) y desviaciones respecto a un estándar.
  • Evolución aromática y shelf-life (pérdida de frescura, aparición de notas de envejecimiento).

Aplicaciones típicas

  • Control de conformidad sensorial de lotes y materias primas (vs referencia).
  • Detección de defectos y off-odors; investigación de reclamaciones.
  • Seguimiento de envejecimiento y vida útil (shelf-life).
  • Benchmarking y reformulación (recetas/ingredientes/procesos).

ASTREE

Lengua electrónica (sensores ChemFET, potenciométricos) para evaluación objetiva del gusto.

Instrumento para caracterizar el perfil gustativo de muestras líquidas (o extractos) mediante sensores que miden diferencia de potencial, con adquisición automatizada y tratamiento quimiométrico para obtener una huella de sabor.

Prestaciones destacadas

  • Fingerprint de gusto detectando compuestos orgánicos e inorgánicos responsables del sabor.
  • Ranking y comparación cuantitativa entre muestras comparables.
  • Medidas objetivas y repetibles para I+D, verificación y control de lotes.

Correlación con panel de cata (por atributos)
Aplicable cuando se calibra/valida con panel y referencias sensoriales.

  • Atributos básicos: ácido, amargo, dulce, salado, umami (según matriz y preparación).
  • Balance gustativo y discriminación entre formulaciones o lotes comparables.
  • Tendencias en sensaciones complejas cuando el diseño de muestra lo permite.

Aplicaciones típicas

  • Optimización de recetas y selección de formulaciones en I+D (incluye enmascaramiento de sabores no deseados).
  • Comparación de materias primas/proveedores y control de lotes con modelos entrenados.
  • Evaluación de cambios de proceso o sustitución de ingredientes y su impacto en gusto.
  • Reformulación (p. ej., reducción de sal/azúcar) con control objetivo del perfil.
  • Correlación con panel de cata en atributos gustativos (cuando proceda).

IRIS Smart Vision Pro

Ojo electrónico para control de color y forma con iluminación controlada.

Analizador visual con cámara de alta resolución e iluminación controlada en cabina cerrada para medir, de forma objetiva, parámetros de color y forma. Puede trabajar sobre producto completo o regiones de interés, según el método.

Prestaciones destacadas

  • Inspección visual fiable gracias a iluminación controlada y condiciones reproducibles.
  • Definición de estándares de calidad y seguimiento a largo plazo (trazabilidad).
  • Cuantificación de color (L*a*b*) y atributos morfológicos (tamaño, forma, uniformidad).

Correlación con panel de cata (por atributos)
Aplicable cuando se calibra/valida con panel y referencias sensoriales.

  • Atributos visuales: color, homogeneidad, brillo y uniformidad.
  • Defectos visibles (manchas, decoloraciones, heterogeneidad, etc., según matriz).
  • Índices visuales asociados a madurez/estado del producto cuando existen referencias.

Aplicaciones típicas

  • Validación visual de lotes y materias primas (conformidad de color/forma).
  • Control de producción y detección de defectos visibles; estabilidad de proceso por color (horneado, tostado, oxidación).
  • Seguimiento de cambios visuales por almacenamiento, tratamiento o maduración.
  • Apoyo a I+D en desarrollo de producto y benchmarking visual.
  • Correlación con panel de cata en atributos visuales (cuando sea necesario).

Software y modelos

En PIASE, AlphaSoft opera HERACLES, ASTREE e IRIS: definición de métodos y secuencias, adquisición de datos, preprocesado y modelado. Se puede trabajar cada modalidad por separado o combinar resultados cuando aporte valor.

Herramienta Utilidad principal
PCA (Principal Component Analysis) Mapea y compara muestras (cercanas = similares; lejanas = diferentes). Útil para exploración, tendencias, agrupamientos y detección inicial de desviaciones.
DFA (Discriminant Factorial Analysis) Clasificación e identificación de desconocidos (asignar una muestra a una clase).
PLS (Partial Least Squares) Modelos cuantitativos (concentración, índices) o predicción de puntuaciones de atributos de panel cuando existe calibración sensorial.
SIMCA Conformidad/aceptabilidad frente a una referencia (good/bad; pasa/no pasa).
SQC (Statistical Quality Control) Control estadístico comparando contra una referencia; vigilancia de estabilidad y detección de deriva.
AroChemBase (Módulos de apoyo) Apoyo a caracterización sensorial‑química (índices de retención, descriptores, umbrales) para explicar defectos o cambios por envejecimiento cuando procede.
Sensory ID (Módulos de apoyo) enfoque de decisión PASS/FAIL para control rutinario cuando el modelo ya está establecido.
MMI Pro  (Módulos de apoyo) interfaz orientada a producción para ejecutar secuencias minimizando errores operativos.

Sectores de aplicación

Aplicaciones transversales para alimentos y bebidas, en sectores de alta relevancia productiva y estratégica (p. ej., aceite de oliva y aceituna de mesa; vino y bebidas fermentadas; cárnicos y curados; frutas y hortalizas; lácteos; panificación y snacks; salsas y condimentos; envases y materiales en contacto con alimentos, entre otros). Las aplicaciones se desarrollan mediante estudios con diseño experimental y, desarrollo de modelos entrenados/validados.

Sector Ejemplos de aplicación Modalidad recomendada
Aceite de oliva y aceituna de mesa Defectos aromáticos y evolución/oxidación; consistencia de lote; defectos visuales y color; verificación vs referencia; correlación con panel por atributos (cuando proceda). Nariz + Ojo (y Lengua en extractos o salmueras/atributos definidos)
Vino y bebidas fermentadas Huella aromática; control de proceso/fermentación; detección de desviaciones; perfiles de estilo; shelf-life. Nariz (y Lengua en bebidas/atributos definidos)
Cárnicos y curados Evolución aromática de curación; off-odors; clasificación por proceso/lote; control de color/aspecto y uniformidad. Nariz + Ojo
Frutas y hortalizas Índices visuales de madurez; efecto de tratamientos; evolución de aroma; defectos/daños; consistencia por lote. Ojo + Nariz
Lácteos y quesos Maduración; defectos; comparación de lotes/proveedores; perfil de gusto en extractos; verificación vs estándar. Nariz + Lengua
Panificación, snacks y procesados Control de horneado/tostado (color); notas aromáticas; consistencia de lote; reclamaciones; verificación de cambios de receta. Ojo + Nariz + Lengua
Salsas, condimentos y bebidas funcionales Comparación de formulaciones; control de gusto (sal/ácido/umami) y aroma; estabilidad en almacenamiento. Lengua + Nariz + Ojo
Envases y materiales en contacto con alimentos Taints/migración; off-odors; comparativa de materiales/proveedores. Nariz
Actuación PIASE (EQC2024-008992-P) financiada por el MCIU, la AEI y la Unión Europea (FEDER).