Congreso Nacional de la Carne - Eurocarne

I Congreso Nacional de la Carnepesaje de las canales y, a ser posible, de la forma más automática. Además estascalificaciones estarían respaldadas por cuantificaciones numéricamente fiables,con lo cual se aumentaría también la eficacia de los calificadores y se dispondríade justificaciones objetivas para hacer frente a posibles reclamaciones.• Se podría construir un sistema de entrenamiento y control periódico de los calificadoresde canales siguiendo la metodología usada en el desarrollo del sistemade calificación para animales vivos.• Sería factible elaborar criterios de calificación concretos, detallados y especializadosen ciertos tipos de canales como, por ejemplo las canales ligeras, cuyaubicación en las normativas generales no resulta evidente.Desde el punto de vista técnico• Se podrían incorporar sistemas de visión algo más sofisticados que facilitasenla toma de datos requiriendo una menor interacción del operador al marcarpuntos y curvas.• Se podrían utilizar sistemas de estereovisión que permiten hacer reconstruccionesen 3D de los objetos. De esta forma se pueden abordar cálculos de volúmenescon una gran precisión hasta llegar a permitir estimaciones de pesosy medidas de los despieces comerciales de las canales.Por lo que se refiere, en general a las posibilidades de la IA en este campo podemosdestacar como objetivos de investigación• Estudiar las relaciones entre las morfologías en vivo y las canales de los mismosanimales de tal forma que se pudiese predecir, a partir de las medidas zoométricasen vivo y de sus conceptualizaciones, el valor de las canales y un ciertonúmero de sus características comercialmente más interesantes.• Llevar la cadena vivo canal a un eslabón más lejos: la calidad de la carne obtenida.Aquí caben dos puntos de vista: intentar vincular cualidades de vivo o de lascanales a la estimación de la calidad de la carne, lo que parece difícil, y deducir lacalidad comercial de la carne a partir de sus propiedades físico-químicas.Bibliografía• Bahamonde, A., de la Cal, E. A., Ranilla, J., Alonso, J. (1997): Self-organizingsymbolic learned rules. Lecture Notes in Computer Science, LNCS Nº 1240,536-545. Springer-Verlag. Berlin.• Cima, M. (1986): Estudio biotipológico de las razas bovinas autóctonas delPrincipado de Asturias. Graficas Summa, Oviedo.• Cubist (2000): Release 1.08, http://www.rulequest.com/cubist-info.html.• Del Coz, J. J., Luaces, O., Quevedo, J.R., Alonso, J., Ranilla, J., Bahamonde,A. (1999a): Self-Organizing Cases to Find Paradigms. Lecture Notes inComputer Sciences, Springer-Verlag, Vol. 1606, 527-536.• Del Coz, J.J., Bahamonde, A. (1999b): Mapas autoorganizados con atributosdiscretos. CAEPIA'99-TTIA'99 VIII Conferencia de la Asociación Española para la InteligenciaArtificial - III Jornadas de Transferencia Tecnológica de Inteligencia Artificial -Libro de Actas - Vol. I, pp. 117-124.109