El proyecto Meat@ppli se propuso predecir el contenido de grasa de un trozo de carne a partir de su fotografía, tanto en la fase de canal como en la de loncheado, utilizando técnicas de análisis de imagen. Los resultados se presentaron en el 64º congreso de la EAAP, celebrado en Lyon del 26 de agosto al 1 de septiembre de 2023, tal y como recoge Idele, el instituto de la ganadería francés en su página web.

Así, desde Idele detallan que para este estudio se adquirieron imágenes transversales de la 6ª costilla de 164 canales representativas de la variabilidad biológica en la cantidad de marmoleo y veteado de la carne de vacuno utilizando un teléfono móvil. A continuación, se recogieron las costillas para realizar mediciones de referencia: determinación del contenido total de grasa mediante disección y pesaje, y determinación del contenido de grasa intramuscular mediante el método Soxhlet.

Utilizando más de 3.500 imágenes de 6ª costilla y medidas de referencia, se entrenaron varias redes neuronales artificiales para segmentar la costilla, la nuez de la costilla, el marmoleado de la nuez de la costilla y la grasa total de la costilla. Los resultados son alentadores, con correlaciones más o menos estrechas con los métodos de referencia (0,79 < r < 0,91).

En el futuro, la aplicación Meat@ppli podría ser utilizada por la industria para orientar las canales hacia los canales de distribución más adecuados y realizar fenotipados masivos con vistas a seleccionar los animales del mañana.