Il Pork Chop Studio di PIC migliora l’accuratezza dei dati sulla qualità della carne suina e potrebbe un giorno prevedere le preferenze dei consumatori, prima ancora dell’assaggio.
I consumatori di oggi si aspettano opzioni proteiche di alta qualità e dal gusto eccellente in un mercato sempre più competitivo. Per l’industria suinicola, offrire un’esperienza di consumo costantemente eccellente è diventato una priorità lungo tutta la catena del valore.
“La qualità della carne, come fattore chiave della domanda, continua a emergere nelle conversazioni del settore”, afferma Justin Holl, Senior Director Product Development di PIC. “Non potrebbe esserci momento migliore per sviluppare strumenti che ci aiutino a ottimizzare la carne suina nel piatto.”
Migliorare la qualità della carne suina, tuttavia, non avviene dall’oggi al domani. Inizia con dati accurati e affidabili, proprio ciò per cui il nuovo PIC Pork Chop Studio è stato progettato.
Migliorare l’accuratezza nelle misurazioni della qualità della carne
“Da molto tempo PIC analizza campioni di lombata per valutarne gli attributi qualitativi”, spiega Eric Psota, Senior Manager Digital Innovation di PIC. “Valutatori esperti esaminano manualmente ogni lombata per assegnare un punteggio di marezzatura. Questo non solo richiede competenze specialistiche, ma introduce anche una componente soggettiva, che può causare variabilità nei risultati.”
Oltre alla marezzatura, gli operatori misurano manualmente pH, colore e tenerezza utilizzando strumenti specializzati, tra cui un pH-metro, un colorimetro Minolta e il dispositivo Warner-Bratzler per la forza di taglio. Questi strumenti consentono misurazioni oggettive, ma richiedono comunque tempo.
“Il team Applied Meat Science di PIC ha individuato un’opportunità per eliminare la soggettività, ridurre la variabilità e migliorare l’efficienza dell’intero processo di valutazione della qualità della carne”, afferma Psota. “Con il nuovo PIC Pork Chop Studio, ci siamo riusciti.”
Eliminare la variabilità umana con il Pork Chop Studio
Recentemente, il team Digital Phenotyping di PIC ha sviluppato una stazione di imaging personalizzata — oggi nota come Pork Chop Studio — che utilizza la visione artificiale e il deep learning per valutare automaticamente le caratteristiche qualitative della carne suina.
“Alla base, il Pork Chop Studio è un sistema di imaging ad alte prestazioni con illuminazione da studio che cattura immagini in 4K con la semplice pressione di un pulsante”, spiega Psota. “Queste immagini rivelano dettagli estremamente fini, come le striature delle fibre muscolari e altre caratteristiche difficilmente visibili all’occhio umano.”
Una volta acquisite, le immagini vengono inviate a un server dove un modello di intelligenza artificiale prevede un punteggio di marezzatura. Per addestrare il sistema, tre esperti PIC hanno valutato manualmente quasi 1.300 immagini di lombata. La media condivisa di questi punteggi è stata poi utilizzata per addestrare la rete neurale.
Come il cervello umano, le reti neurali apprendono identificando schemi e migliorano nel tempo con l’aumentare dei dati. A differenza del cervello umano, forniscono risultati senza emozioni né distrazioni.
“La rete neurale fornisce ogni volta un punteggio di livello esperto”, afferma Psota. “Se si mostrasse la stessa immagine di lombata a un valutatore umano a distanza di 10 minuti, si potrebbero facilmente ottenere risultati diversi a seconda dell’umore, della concentrazione o della stanchezza.”
Oltre i punteggi di marezzatura
Eliminare la valutazione manuale della marezzatura era l’obiettivo iniziale — e il Pork Chop Studio è già in grado di raggiungerlo. Ora la tecnologia viene addestrata per ottimizzare altri aspetti della valutazione della qualità della carne.
“Con il livello di dettaglio di queste immagini, possiamo anche misurare altezza, larghezza e circonferenza della lombata — aspetti estremamente difficili da rilevare manualmente”, spiega Psota.
PIC ha inoltre acquisito oltre 5.000 immagini di lombate con misurazioni di pH e sta addestrando la rete neurale a prevedere il pH utilizzando esclusivamente le immagini.
“In passato, il pH-metro era la nostra unica opzione”, spiega Psota. “Ora vediamo che il sistema è in grado di cogliere segnali visivi — forse l’umidità superficiale o la riflettanza — che sono correlati al pH.”
Lo stesso vale per il colore della lombata.
“Stiamo eliminando la necessità di manodopera specializzata e di strumenti come pH-metri o colorimetri”, afferma Psota. “Tutto ciò che gli operatori devono fare è posizionare una braciola sulla piattaforma, premere un pulsante, rimuoverla e passare alla successiva.”
I risparmi di manodopera ottenuti sono stati reindirizzati verso attività a maggior valore aggiunto, come l’acquisizione di immagini ripetute dopo 12 giorni di frollatura per migliorare ulteriormente l’accuratezza dei dati ed esplorare nuovi attributi qualitativi.
Guidare il progresso genetico per una migliore esperienza di consumo
Dati accurati sono solo il primo passo. Il vero valore deriva dall’utilizzo di questi dati per guidare il progresso genetico nella qualità della carne.
“Con il Pork Chop Studio abbiamo aumentato l’accuratezza dei dati, migliorato la coerenza tra gli stabilimenti e mantenuto la velocità in tempo reale necessaria per reinserire i dati direttamente nel nostro indice di selezione”, afferma Holl. “Questo consente un progresso genetico più rapido e affidabile.”
“Il nostro impegno per la qualità della carne ci permette davvero di modellare la genetica in modo da beneficiare tutti — dal produttore al trasformatore fino al consumatore”, aggiunge Brandon Fields, Global Director Applied Meat Sciences di PIC. “Se la tecnologia ci aiuta a selezionare una migliore qualità della carne e a incoraggiare un maggiore consumo di carne suina a livello globale, è un vantaggio per l’intera catena del valore.”
Si possono prevedere le preferenze dei consumatori?
Il Pork Chop Studio potrebbe un giorno prevedere le preferenze dei consumatori? Assolutamente sì.
“Intendiamo condurre valutazioni con panel di assaggio addestrati, in cui disponiamo di immagini della carne prima della cottura insieme alle risposte sensoriali umane”, afferma Fields. “Con questi dati, prevediamo di addestrare il sistema a identificare il taglio di carne suina più saporito prima ancora che venga cotto e presentato al panel. Questo è il nostro obiettivo finale.”
“Non ci concentriamo solo sull’accettazione da parte dei consumatori”, aggiunge Fields. “Ci concentriamo sull’ottimizzazione della qualità della carne suina per aumentare la domanda e offrire l’esperienza di consumo ideale.”
Leggi il riassunto completo del Pork Chop Studio o contatta PIC all’indirizzo AppliedMeats@genusplc.com