Beca de Tecnología en Digitalización Avanzada de Procesos Alimentarios Basada en Integración de Datos, Modelización e Inteligencia Artificial

El proyecto se desarrollará en las instalaciones de AZTI en Derio, contando con infraestructura específica para su ejecución: sensórica avanzada, sistemas y plataformas IoT, laboratorios físico-químicos, plataformas para la adquisición, gestión y modelización de datos y herramientas software destinadas al análisis y desarrollo de modelos. Además, la beca se desarrollará en un entorno con experiencia en industria alimentaria, inteligencia artificial, sensórica inteligente, eficiencia productiva, sostenibilidad y validación industrial.

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Desde el equipo de Procesos Eficientes y Sostenibles (PES) buscamos a una persona para realizar una Beca de Tecnología en AZTI sobre "Digitalización avanzada de procesos alimentarios basada en integración de datos, modelización e inteligencia artificial".

La persona candidata seleccionada se presentará a la convocatoria del programa IKERTALENT 2026 - Ayudas de formación a personal investigador y personal tecnólogo en el ámbito científico-tecnológico y empresarial del sector agrario, pesquero y alimentario. En este caso se trata de un programa de ayudas a la formación a personal tecnólogo especializado en áreas del sector agrario, pesquero y alimentario vasco (duración 2 años).

Título del proyecto: Digitalización avanzada de procesos alimentarios basada en integración de datos, modelización e inteligencia artificial.

Tutores/as del proyecto en AZTI: Idoia Olabarrieta, Bruno Iñarra.

Centro: AZTI Derio.

El proyecto desarrollará y validará una estrategia integral de digitalización avanzada aplicada a la industria alimentaria, cubriendo toda la cadena de valor del dato y orientada a transformar los datos generados en planta en información útil para la monitorización, predicción, optimización y toma de decisiones.

El proyecto contribuirá así a reforzar la transformación digital y sostenible de la industria alimentaria, desarrollando soluciones con potencial de transferencia y contribuyendo a mejorar la eficiencia operativa, la calidad, la trazabilidad, la sostenibilidad y la resiliencia de los sistemas alimentarios. Asimismo, se encuentra alineado con las prioridades del PCTI 2030 y del PEGA 2030 relacionadas con la transición digital y sostenible del sector alimentario vasco.

En una primera fase se identificarán los casos de uso, las variables críticas de proceso y calidad, los requisitos de adquisición y las fuentes de datos disponibles, incluyendo sensórica de proceso, sensores no destructivos y sensórica avanzada, como sensores ópticos basados en espectroscopía NIR y sensores eléctricos, sistemas IoT, análisis físico-químicos y registros operativos. A partir de ello, se diseñará una arquitectura funcional para la captura, comunicación, almacenamiento, integración, tratamiento y explotación de datos heterogéneos, prestando especial atención a su calidad, trazabilidad, consistencia, frecuencia de adquisición e interoperabilidad.

Sobre esta infraestructura se desarrollarán modelos estadísticos y predictivos basados en quimiometría, modelización matemática y técnicas de machine learning e inteligencia artificial. Se trabajará, entre otros enfoques, con modelos PLS aplicados a señales procedentes de sensores, modelos temporales para datos multivariantes generados en continuo y modelos híbridos que combinen conocimiento del proceso con técnicas de aprendizaje automático. Se prestará especial atención a la interpretabilidad de los resultados, la robustez ante la variabilidad de las condiciones de operación, la capacidad de actualización con nuevos datos y la generalización de los modelos desarrollados.

Estos desarrollos permitirán monitorizar parámetros y variables relacionados con la eficiencia, calidad, seguridad y sostenibilidad de la industria alimentaria y sus procesos, estimar variables no medidas directamente, detectar desviaciones, predecir su evolución y evaluar diferentes escenarios de operación. Los modelos se integrarán en herramientas de apoyo a la decisión con capacidades predictivas y prescriptivas dirigidas a optimizar la calidad, eficiencia, consumo de recursos, sostenibilidad y estabilidad de los procesos.

Las soluciones desarrolladas se aplicarán a operaciones relevantes de la industria alimentaria, incluyendo procesos térmicos, fermentativos, extractivos y/o sistemas de control de calidad en línea. Su robustez, capacidad de generalización y utilidad operativa se validarán en casos de uso reales de AZTI, en condiciones próximas a la operación real, evaluando su capacidad predictiva y su contribución a la mejora de la calidad, eficiencia y sostenibilidad.

Finalmente, la integración de datos, modelos y simulación proporcionará una base metodológica y tecnológica para avanzar hacia futuros gemelos digitales aplicables a entornos industriales reales. El enfoque modular y replicable facilitará la adaptación de los desarrollos a diferentes procesos, subsectores alimentarios y niveles de madurez digital, favoreciendo la transferencia de las soluciones desarrolladas a la industria.

La persona seleccionada tendrá un papel activo a lo largo de todo el proyecto, participando en la captura, comunicación, almacenamiento e integración de datos, el desarrollo y evaluación de modelos, la validación en casos de uso y el despliegue de herramientas digitales. Esto le permitirá adquirir una formación especializada y una experiencia práctica en digitalización aplicada a procesos alimentarios, trabajando en la intersección entre sensórica, análisis de datos, modelización matemática, inteligencia artificial, eficiencia de procesos y sostenibilidad.