Un invento platense para aprovechar mejor el maíz

Aunque Argentina es uno de los mayores exportadores de maíz a nivel mundial, la forma de clasificar los distintos tipos comerciales se realiza aún en nuestro país mediante un antiguo test de flotación. Para saber cuáles son los granos con mayor potencial para tal o cual industria, se los pone actualmente en agua y se observa si flotan o no a fin de conocer su densidad. Sin embargo, gracias al trabajo de un grupo de científicos platenses, este método podría ser reemplazado en breve por uno que ofrece mucha mayor precisión. Un equipo de investigadores de la facultad de Ciencias Agrarias de la Universidad Nacional de La Plata y el CONICET desarrolló un dispositivo láser que permite determinar en segundos las características del maíz. Aunque todavía en fase experimental, el nuevo clasificador ofrece grandes ventajas para orientar con mayor eficiencia los destinos de industrialización. “La correcta tipificación de las distintas partidas de granos resulta determinante para fijar los diferentes destinos en la industrialización”, explicó el doctor Christian Weber, investigador de la facultad de Ciencias Agrarias y del Centro de Investigaciones Opticas de la CIC. Sucede que la calidad del grano, y por ende su valor, se encuentra asociado tanto a su composición física (su textura y dureza) como a sus características químicas que definen el valor nutricional. Así, mientras que el maíz colorado y duro conocido como “flint” resulta particularmente apto para la molienda seca, el “dentado”, que es más blando, se utiliza generalmente para la industria del almidón. Lo cierto es que entre el duro y el blando existen otros tipos de granos, producto de la mezcla de ambos, que han venido ganando terreno en nuestro país y que no logran ser caracterizados con precisión mediante la metodología actual. Es en este contexto que los investigadores platenses comenzaron a diseñar el nuevo clasificador. El dispositivo funciona a partir de la toma de imágenes de semillas de maíz que son iluminadas con luz láser y que luego son procesadas mediante sistemas informáticos diseñados en colaboración con el Grupo de Inteligencia Artificial aplicada a Ingeniería y del Laboratorio de Bioingeniería de la facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Mar del Plata. De esta forma, y a partir de un solo grano cosechado, puede determinarse fácilmente qué características físicas tiene la partida a la que pertenece a fin de encauzar esa cosecha hacia el destino industrial que la valore más. “Pensamos que una vez automatizado completamente el proceso, el desarrollo podría ser transferido para ser comercializado a bajo costo”, señaló Weber, quien trabaja en el proyecto junto a los doctores Marcelo Trivi, Héctor Rabal, Ana Dai Para y Lucía Passoni, y el ingeniero Eduardo Grumel.