La mel és una indústria i, per culpa de tots els succedanis d’origen dubtós que arriben fins a casa nostra etiquetats com a mel de qualitat, està en perill i, només a Catalunya existeixen més de 2.100 explotacions segons les dades del 2021. L’apicultura, a més, és una feina que contribueix a fixar població als entorns rurals Per això, iniciatives com la de l’empresa Sonicat Systems són tan importants: han desenvolupat un microscopi digital intel·ligent que analitza mostres de mel de manera automàtica per determinar-ne l’origen botànic i valorar la qualitat del producte. Qui importa fraudulentament mel low cost ho tindrà amb aquest invent molt més complicat.
Deep Learning i visió computeritzada
El microscopi de Sonicat Systems utilitza algoritmes de deep learning i computer vision per a robotizar un microscopi tradicional i acompanyar-lo d’un software propi i pioner al món per a l’anàlisi pol·línica de la mel que pràcticament no requereix intervenció humana. Segons recorda la cofundadora i CEO de l’empresa, Iratxe Perales Arce, “segons la normativa del sector, perquè una mel pugui etiquetar-se com a monofloral, generalment ha de contenir unes concentracions mínimes determinades de pol·len procedent d’aquella espècie botànica”. Amb el sistema desenvolupat per Sonicat Systems, anomenat Honey.AI, l’objectiu és que l’apicultor, l’empresa envasadora o la cooperativa que produeix la mel “pugui analitzar el producte sense necessitat d’enviar-lo a un laboratori extern, de manera que s’estalviïn temps i diners”, assegura.
Un sistema senzill
El sistema desenvolupat per la companyia s’ha desenvolupat a partir d’un microscopi senzill robotitzat al qual també s’ha incorporat una càmera, que es controla mitjançant una aplicació d’escriptori: “hem entrenat un model d’intel·ligència artificial a partir d’una base de dades amb més de 180.000 fotografies de diferents tipologies de mel d’arreu d’Europa i diverses espècies pol·líniques perquè el sistema les aprengui a classificar”, explica Perales. L’usuari només ha d’introduir un portaobjectes amb una petita mostra de mel centrifugada al microscopi, que l’analitza automàticament i en pren imatges que després processa i classifica al núvol mitjançant el software que ha creat l’empresa. Evidentment, de la mateixa manera que permet analitzar la mel pròpia, el dispositiu posa a les mans de l’apicultor una eina que li pot servir per a identificar eventuals fraus de competidors i denunciar-los amb proves fefaents. “No hi ha cap altre sistema igual al món; les universitats han impulsat recerques per automatitzar imatges i existeixen programes per analitzar al·lèrgens del pol·len en l’aire, però aquestes tecnologies no s’havien aplicat mai a l’anàlisi de la mel en l’àmbit comercial, i amb un dispositiu automatitzat”, afirma la CEO de Sonicat Systems.
Sonicat Systems, fundada el 2014, va començar la seva activitat al sector amb l’aplicació de tecnologia basada en ultrasons d’alta potència per evitar que la mel cristal·litzés i garantir que es mantingués liquida. En els darrers anys s’han dedicat a aplicar aquest coneixement al desenvolupament d’aquesta tecnologia d’anàlisi pol·línica. Amb seu a l’Hospitalet de Llobregat, l’empresa està formada per un equip de 6 persones entre enginyers i biòlegs.