[vc_row][vc_column][vc_column_text]Continuamos esta semana con nuestro particular repaso a las ponencias expuestas en el pasado Congreso Mundial del Jam\u00f3n, celebrado en Segovia entre los d\u00edas 8 y 10 de junio.<\/p>\n
Tras el Bloque A, que inaugur\u00f3 el congreso, y una pausa para comer algo, el Presidente del CMJ, Julio Tapiador, moder\u00f3 el segundo bloque de ponencias del d\u00eda.<\/p>\n
Este apartado estuvo dedicado a los procesos de elaboraci\u00f3n, principalmente al uso de nuevas tecnolog\u00edas aplicadas a un producto tradicional como es el jam\u00f3n.<\/p>\n
Vamos con el resumen.[\/vc_column_text][vc_row_inner][vc_column_inner][vc_column_text]<\/p>\n
[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column width=\u00bb1\/2″][vc_column_text]El encargado de abrir este bloque fue Israel Mu\u00f1oz, del IRTA, con su ponencia \u201cUtilizaci\u00f3n de la inteligencia artificial para producir jamones con textura \u00f3ptima y homog\u00e9nea\u201d<\/strong>.<\/p>\n La palabra digitalizaci\u00f3n se ha convertido en algo totalmente cotidiano<\/strong> en todos los \u00e1mbitos. Tambi\u00e9n en la industria jamonera. Pero tal y como nos demostr\u00f3 Mu\u00f1oz, cuando hablamos de digitalizaci\u00f3n no lo hacemos \u00fanicamente de poner al d\u00eda en redes sociales nuestros negocios o de dedicar m\u00e1s tiempo a nuestra tienda online.<\/p>\n El proceso de elaboraci\u00f3n del jam\u00f3n puede aportar y aporta much\u00edsimos datos a lo largo del tiempo de curaci\u00f3n. Desde la propia granja, pasando por el matadero y el secadero<\/strong>, cada industrial es capaz de registrar innumerables datos acerca del peso, del espesor de grasa, de la cantidad de sal, los d\u00edas de postsalado, las mermas, etc.<\/p>\n [\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column width=\u00bb1\/2″][vc_single_image image=\u00bb3210″ img_size=\u00bbfull\u00bb add_caption=\u00bbyes\u00bb css=\u00bb.vc_custom_1658307645423{margin-top: 20px !important;}\u00bb][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]El proyecto que Israel Mu\u00f1oz present\u00f3 en el congreso consiste en, a partir de esa recopilaci\u00f3n y puesta en com\u00fan de datos, elaborar modelos matem\u00e1ticos predictivos mediante la Inteligencia Artificial<\/strong> (IA). En el estudio elaborado por su equipo, se observaron dos factores muy importantes para la elaboraci\u00f3n del jam\u00f3n: la textura y la merma. La idea era tratar de conseguir predecir, bas\u00e1ndose en los datos, cu\u00e1ndo cada jam\u00f3n estar\u00eda en su punto \u00f3ptimo de curaci\u00f3n consiguiendo un producto homog\u00e9neo y minimizando la manipulaci\u00f3n del mismo.<\/p>\n Para obtener los datos se utilizaron t\u00e9cnicas no destructivas como el TAC, los Rayos X<\/strong> o la inducci\u00f3n electromagn\u00e9tica. Una vez tenemos los datos, llega la hora de aplicar el modelo de IA, relacionando los datos de entrada con los datos de salida utilizando el modelo de aprendizaje profundo para entrenar el algoritmo.<\/p>\n Un primer modelo permite estimar c\u00f3mo evoluciona la merma desde el postsalado hasta el final del proceso. Esto puede ayudar a la toma de decisiones como el momento del mantecado.<\/p>\n Otro modelo planteado estima la duraci\u00f3n del proceso, permitiendo establecer lotes en funci\u00f3n del momento en el que van a estar curados.<\/p>\n En los resultados se obtuvieron datos de variaci\u00f3n de algo m\u00e1s del 1% en la merma. En el caso de la textura, se midieron los datos comparando el modelo de IA con los datos obtenidos por el maestro jamonero. La coincidencia en el estudio entre los modelos de IA y los t\u00e9cnicos de calidad de las empresas participantes fue de entre el 70 y el 75%.<\/p>\n Jam\u00f3n a jam\u00f3n, el error es menor incluso de ese 1% en la merma, pero hubo jamones con errores muy grandes que desvirtuaron el estudio, debido probablemente a errores humanos durante el pesado de los jamones o en la toma de mediciones.<\/p>\n As\u00ed pues, mediante algoritmos entrenados, podremos juntar por lotes jamones que van a evolucionar pr\u00e1cticamente a la vez<\/strong>, evitando as\u00ed la variabilidad actual de las partidas que entran en la sal.[\/vc_column_text][vc_column_text][\/vc_column_text][vc_row_inner][vc_column_inner width=\u00bb1\/2″][vc_column_text]Por su parte, el tambi\u00e9n t\u00e9cnico del IRTA, Pere Gou, present\u00f3 su ponencia sobre los \u201cAspectos f\u00edsico-qu\u00edmicos y de ingenier\u00eda del proceso de salado\u201d<\/strong>.<\/p>\n Durante el salado, el jam\u00f3n toma toda la sal que va a tener en todo el proceso. Esta afectar\u00e1 a la seguridad microbiol\u00f3gica, pero tambi\u00e9n a aspectos como la merma<\/strong>, la textura y el sabor, aroma o color (cambios bioqu\u00edmicos).<\/p>\n Existen cuatro factores a tener en cuenta<\/strong> en el proceso de salaz\u00f3n: la sal, los jamones, las condiciones ambientales y el manipulado<\/strong>. Todos estos factores est\u00e1n \u00edntimamente relacionados.<\/p>\n La velocidad de solubilidad de los cristales de sal depender\u00e1, primero de la disponibilidad de agua (en los jamones frescos, la aw est\u00e1 por encima de 0,95 o 0,96 y la de la sal alrededor de 0,75).[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][vc_column_inner width=\u00bb1\/2″][vc_single_image image=\u00bb3211″ img_size=\u00bbfull\u00bb add_caption=\u00bbyes\u00bb css=\u00bb.vc_custom_1658308588406{margin-top: 20px !important;}\u00bb][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][vc_row_inner][vc_column_inner][vc_column_text]Si la sal est\u00e1 muy seca y los jamones han pasado dos o tres d\u00edas en c\u00e1mara y se les ha resecado la superficie, la sal no va a penetrar a la velocidad adecuada, por lo que van a necesitar m\u00e1s tiempo de salado. Adem\u00e1s, la granulometr\u00eda de la sal tambi\u00e9n va a tener incidencia en la velocidad con la que se disuelven los cristales.<\/p>\n La sal penetra en el jam\u00f3n por un proceso difusivo<\/strong> que depende sobre todo de la capacidad que tenga de difundir el agua en la matriz, en este caso del coeficiente de difusividad. Este se ve afectado en jam\u00f3n b\u00e1sicamente por la cantidad de grasa. Los jamones grasos tienen una difusividad inferior a los jamones magros<\/strong> (el coeficiente de difusividad en el magro es de unas 20 veces superior al de la grasa). Tambi\u00e9n puede depender del pH y de la temperatura.\u00a0 Adem\u00e1s, los jamones previamente prensados, al aplanar la superficie, mantienen mayor contacto con la salmuera y aprovechan mejor esta ya que penetra m\u00e1s.<\/p>\n En resumen, es importante tener en cuenta la granulometr\u00eda y las impurezas de la sal<\/strong>, as\u00ed como la proporci\u00f3n grasa-magro de los jamones, si se han efectuado manipulaciones como el congelado o el prensado de las piezas y las condiciones ambientales de la c\u00e1mara, sobre todo la humedad.[\/vc_column_text][\/vc_column_inner][\/vc_row_inner][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column width=\u00bb1\/2″][vc_column_text]La tercera y \u00faltima ponencia de este bloque estuvo protagonizada por Bego\u00f1a Rubio y Marta Hern\u00e1ndez, y llev\u00f3 por t\u00edtulo \u201cAplicaci\u00f3n de la secuenciaci\u00f3n masiva para caracterizar la poblaci\u00f3n microbiana de paletas de cerdo ib\u00e9rico\u201d<\/strong>.<\/p>\n Dividida en dos apartados, en el primero de ellos, Marta Hern\u00e1ndez, investigadora del ITACyL, explic\u00f3 qu\u00e9 es la microbiota y c\u00f3mo se analiza<\/strong>. La microbiota es el conjunto de microorganismos que hay en cualquier objeto (en el suelo, en una muestra de agua\u2026) o sujeto (animales, seres humanos\u2026). Actualmente, la microbiota se puede estudiar en su conjunto gracias a los secuenciadores masivos, extrayendo el ADN de cada microorganismo. Teniendo estos datos, se puede valorar cu\u00e1n relacionada est\u00e1 la microbiota de un lugar con la de otro, pudiendo valorar la influencia de cada secadero en la elaboraci\u00f3n de su propio jam\u00f3n.[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column width=\u00bb1\/2″][vc_single_image image=\u00bb3212″ img_size=\u00bbfull\u00bb add_caption=\u00bbyes\u00bb css=\u00bb.vc_custom_1658305823741{margin-top: 20px !important;}\u00bb][\/vc_column][\/vc_row][vc_row][vc_column][vc_column_text]Partiendo de esto, el objeto del estudio que a continuaci\u00f3n present\u00f3 Bego\u00f1a Rubio era determinar la microbiota asociada a las paletas ib\u00e9ricas de bellota<\/strong>, con diferente porcentaje racial, elaboradas en diferentes \u00e1reas geogr\u00e1ficas y amparadas bajo las DOP: DOP Guijuelo, DOP Dehesa de Extremadura, DOP de Jabugo y DOP Los Pedroches.<\/p>\n Para el estudio se analizaron un total de 42 paletas procedentes de 7 empresas. Se hizo primero un muestreo externo tras un acondicionamiento que consisti\u00f3 en la limpieza externa de las paletas y en su deshuesado con objeto de obtener centros de paleta de forma habitual. Posteriormente se seleccion\u00f3 una misma zona de cada paleta para proceder a los an\u00e1lisis.<\/p>\n Externamente se realizaron \u00fanicamente anal\u00edticas microbiol\u00f3gicas, mientras que internamente, adem\u00e1s de estas, se realizaron an\u00e1lisis f\u00edsico-qu\u00edmicos.<\/p>\n Para el muestreo con microbiolog\u00eda cl\u00e1sica (con placas de Petri), se seleccionaron 3 puntos diferentes (maza, contra y jarrete). Recuentos de mohos, levaduras y flora aerobia mes\u00f3fila viable. Posteriormente, se recogieron muestras (mediante un raspado superficial) para hacer una secuenciaci\u00f3n masiva.<\/p>\n En la anal\u00edtica cl\u00e1sica, la flora mayoritaria era la f\u00fangica. Las levaduras se mostraban a menor nivel, pero eran mucho m\u00e1s variables. La mayor parte fueron de los g\u00e9neros c\u00e1ndida<\/em> y rhodotorula<\/em>.<\/p>\n La secuenciaci\u00f3n masiva dio resultados muy diferentes<\/strong>. El g\u00e9nero m\u00e1s importante en la mayor\u00eda de muestras fue el g\u00e9nero sthaphylococcus<\/em>, pero en tres paletas en las que este fue minoritario, el microorganismo m\u00e1s presente fue de los g\u00e9neros pseudomonas<\/em>, psychrobacter<\/em> y pseudoalteromonas <\/em>(flora alterante).<\/p>\n En este muestreo interno, se observaron paletas con mucha variabilidad de familias y otras con muy poca.<\/p>\n Se intent\u00f3 relacionar las microbiotas interna y externa con los compuestos org\u00e1nicos vol\u00e1tiles<\/strong> pero, seg\u00fan los resultados, hay muy poca correlaci\u00f3n. M\u00e1s interesante resulta la relaci\u00f3n entre la microbiota externa con los compuestos vol\u00e1tiles, negativa entre sthaphylococcus<\/em> y aldhe\u00eddos y positivas importantes entre de toda la flora de deterioro con los alcoholes y los aldhe\u00eddos (responsables entre otros de los aromas caracter\u00edsticos del jam\u00f3n).[\/vc_column_text][\/vc_column][vc_column][vc_column_text]Con esta tercera ponencia concluy\u00f3 el segundo bloque del congreso y concluye nuestro resumen del mismo en este blog. En un par de semanas os contaremos m\u00e1s sobre el apartado con el que concluy\u00f3 la primera jornada de este XI Congreso Mundial del Jam\u00f3n.[\/vc_column_text][\/vc_column][\/vc_row]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" [vc_row][vc_column][vc_column_text]Continuamos esta semana con nuestro particular repaso a las ponencias expuestas en el pasado Congreso Mundial del Jam\u00f3n, celebrado en Segovia entre los d\u00edas 8 y 10 de junio. 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