Acesur e Indlab desarrollan un método para reforzar el panel de cata del aceite de oliva
Este procedimiento es capaz de predecir de manera «rápida, fiable y económica» la categoría comercial de los aceites de oliva virgen
Acesur y el laboratorio Indlab, con la colaboración de los Servicios Centrales de Apoyo a la Investigación (SCAI) de la Universidad de Córdoba (UCO), se han unido para desarrollar un método instrumental propio capaz de complementar al panel test de una «manera rápida, fiable y económica», según explica Acesur en un comunicado.
Desde 2019, grupo oleícola, laboratorio y universidad trabajan conjuntamente en el proyecto de I+D+i: «Easy-taste: instrumentalización del análisis sensorial del aceite de oliva» con el objetivo de desarrollar, validar e implantar un método instrumental analítico que refuerce al panel de cata, en la categorización organoléptica de los aceites de oliva virgen, utilizando modelos matemáticos predictivos desarrollados a partir del tratamiento estadístico de los resultados analíticos.
Análisis del aceite de oliva
El proyecto persigue la obtención de un perfil cromatográfico de los componentes mayoritariamente volátiles/semivolátiles presentes en cada aceite de oliva mediante un cromatógrafo de gases acoplado a espectrometría de masa con analizador simple cuadrupolo.
Este perfil de compuestos volátiles, único en cada aceite, se está correlacionando, mediante tratamiento quimiométrico, con las propiedades sensoriales del aceite de oliva medidas en el panel de cata acreditado del laboratorio Indlab, explican desde Acesur.
Cooperativa San Vicente de Mogón
El proyecto acaba de finalizar su segunda anualidad, durante las cuales, Acesur ha seleccionado y analizado en torno a 600 muestras de diferentes categorías de aceite de oliva virgen que, a su vez, han sido catadas por el panel de cata del laboratorio Indlab, acreditado por ENAC, bajo norma UNE-EN-ISO 17025 y cuyo perfil de volátiles ha sido determinado para cada una de las muestras en el SCAI de la Universidad de Córdoba.
El próximo año se estudiará cómo perfeccionar el método
Con todos los datos obtenidos de analíticas, valoraciones organolépticas y los perfiles cromatográficos se ha construido un primer modelo predictivo que está ofreciendo unos magníficos resultados en la categorización sensorial de los aceites de oliva virgen.
Si bien, como explican los desarrolladores de este método, «en la siguiente anualidad del proyecto se espera obtener un modelo más robusto y preciso mediante el ‘machine learning’».
El proyecto ha sido financiado por CDTI en el marco del Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2014-2020 y cuenta con el apoyo de la Unión Europea mediante la dotación de fondos Feder. Por su parte, las empresas tienen previsto invertir en el proyecto un importe total cercano a los 520.000 euros.
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