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21 de Noviembre del 2024
Tecnología

Lengua electrónica identifica miel adulterada

Lengua electrónica identifica miel adulterada

A menudo la miel que se consume es adulterada, por ello científicos de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV) desarrollaron una lengua electrónica que ayudará a identificar si es natural o falsa, de una manera sencilla, rápida y económica.

Las pruebas realizadas hasta el momento con el nuevo dispositivo darán a conocer en poco más de una hora si una muestra está adulterada, mientras que con los métodos de análisis utilizados actualmente el proceso puede alargarse varios días.

La investigadora del Instituto de Ingeniería de los Alimentos para el Desarrollo de la UPV, Lara Sobrino señaló que la adulteración de la miel causa notables pérdidas para el sector apícola.

"Además, este fraude comporta el incumplimiento de la normativa comunitaria y un importante deterioro de la confianza del consumidor", indicó en un comunicado emitido por la institución.

Por ello, gracias a la combinación de la técnica con el análisis estadístico de los datos, la lengua electrónica es capaz de detectar "síntomas de fraude", diferenciando una miel pura de una adulterada con jarabes alimentarios, así como determinar el nivel de adulteración aproximado.

El investigador del Instituto de Reconocimiento Molecular y Desarrollo Tecnológico de la UPV, Juan Soto, detalló que su trabajo ofrece una técnica analítica novedosa que permite dar a conocer de forma rápida y fiable la autenticidad de la miel.

"Damos una solución a una importante problemática en el sector apícola que es la autenticidad de la miel, lo que permitirá luchar contra la competencia desleal y garantizar al consumidor la calidad del producto", afirmó.

Añadió que la lengua permite así advertir de un posible fraude en las mieles que se comercializan en el mercado.

"El último paso consistiría en realizar un análisis más preciso, aplicando para ello técnicas de resonancia magnética, entre otras. La lengua hace un cribado de las muestras; y aquellas en las que se detecta síntomas de fraude, se deberían confirman con otras técnicas identificativas", indicó Soto. 





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