Científicos de la Universidad de Granada utilizan un modelo predictivo para evaluar los diferentes tipos de este producto
La metodología no necesita más de 120 segundos para funcionar y puede asistir a la industria y a los consumidores a la hora de corregir errores de etiquetado y problemas de autenticidad
La IA contribuye a lograr una cuantificación rápida y eficaz del contenido de ácido oleico en aceites de girasol. Para ello, un equipo de investigadores de la UGR ha generado un modelo predictivo que emplea más de 300 mezclas de este producto, evaluando así la capacidad de la tecnología para analizar contenidos comerciales pertenecientes a las categorías convencional, medio oleico y alto oleico.
La investigación ha desarrollado y probado una metodología basada en espectroscopia Raman con desplazamiento espacial (SORS) y herramientas quimiométricas. Los resultados del estudio demuestran que dicha técnica estima el contenido de ácido oleico y diferencia los distintos tipos de aceite con una elevada concordancia respecto al método oficial, que está basado en cromatografía de gases con detector de ionización de llama (GC-FID).
El equipo utilizado ayuda a clasificar los aceites como convencionales, medio oleicos o alto oleicos gracias a un análisis de menos de dos minutos. “Además, la comprobación de las muestras se hace sin utilizar reactivos químicos ni disolventes orgánicos y mediante una técnica alineada con los principios de la química analítica verde”, explica el investigador de la UGR que está al frente de este trabajo, Guillermo Jiménez Hernández, perteneciente al Departamento de Química Analítica de la Facultad de Ciencias.
“Estas características convierten a la nueva metodología en un recurso prometedor para el control de calidad, la autenticidad y la verificación del etiquetado de los aceites de girasol en el contexto del nuevo Real Decreto 351/2025”, detalla el científico.
Impacto en la industria
Los avances propuestos permiten realizar controles de calidad rápidos directamente en plantas de producción, centros de envasado, laboratorios internos e, incluso, líneas de venta al público. Así se facilita la detección temprana de posibles errores de etiquetado, desviaciones en la composición del producto o problemas de autenticidad, reduciendo costes operativos y agilizando los procesos de verificación. “No pretendemos sustituir al método oficial, sino actuar con una herramienta de cribado rápido que ayuda a decidir cuándo es necesario realizar análisis confirmatorios más exhaustivos”, destaca Guillermo Jiménez.
Los investigadores consideran que la implantación de dicha tecnología puede comenzar a corto o medio plazo en empresas y organismos de control interesados en incorporar sistemas de cribado rápido basados en espectroscopia portátil con herramientas de IA. La reciente entrada en vigor del Real Decreto 351/2025, que regula las menciones facultativas del aceite de girasol según su contenido en ácido oleico, refuerza su interés práctico.
¿Podrá usarse para certificar la calidad de otros productos?
“Además de agilizar la verificación de la autenticidad y el etiquetado de los aceites de girasol, la metodología abre más posibilidades para el control rápido de calidad en otros aceites vegetales y productos alimentarios”, recuerda el autor principal del trabajo, Guillermo Jiménez.
La combinación de equipos espectroscópicos portátiles y modelos quimiométricos se puede usar contra los fraudes, adulteraciones y problemas de trazabilidad a lo largo de toda la cadena alimentaria.
“Además, las técnicas que proponemos son extrapolables a programas de control de calidad, contribuyendo a una industria más eficiente, transparente y sostenible. Para el consumidor, su uso supondría una garantía adicional de que las características indicadas en el etiquetado se corresponden realmente con la composición del producto adquirido”, concluye el investigador.
Imágenes:
1. El equipo de investigación que ha realizado este trabajo, en la Facultad de Ciencias de la UGR.
2. Gráfico resumen del estudio.
Referencia bibliográfica:
Jiménez-Hernández, G. et al. (2026) «Quantification of oleic acid in sunflower oil using the trinomial “portable spectrometer SORS + instrumental fingerprints + chemometrics tools”», Microchemical Journal, 220, p. 116624. Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.microc.2025.116624
Contacto:
Guillermo Jiménez Hernández
Departamento de Química Analítica
Facultad de Ciencias
Universidad de Granada
Correo electrónico: guillermojimenez@ugr.es