El objetivo general de este proyecto es diseñar un sistema de inteligencia artificial basado en Deep Learning capaz de construir un modelo matemático que relacione los parámetros productivos y las características de la carne con las preferencias del consumidor. Esto permitirá desarrollar un sistema de clasificación específico para carne de potro, actualmente inexistente, del que puedan hacer uso las empresas productoras de carne y mataderos, e iniciar el proceso de creación de estándares de calidad.

En este proyecto el conjunto de datos de entrada está constituido por distintos tipos: datos escalares de medidas (ensayos convencionales), secuencias de datos provenientes de espectros de absorción en el MIR y datos 2D (imágenes de “canal”), junto con los resultados de las catas obtenidas. de la pieza, algoritmos inteligentes de procesamiento basados en redes neuronales profundas y sistemas híbridos, y el tiempo computacional.

El proyecto se enmarca dentro del sector estratégico S3- Cadena alimentaria, ha obtenido financiación para tres años dentro de las Ayudas a Centros tecnológicos y Organismos de investigación para la realización de proyectos de I+D colaborativos (convocatoria 2020).

MeatSense está liderado por UPNA y en él participan los institutos IS-FOOD e ISC. Por parte de AIN participa el Grupo Sistemas Inteligentes de AIN.