Análisis de calidad de cacao utilizando espectroscopía de infrarrojo cercano portable: Desafíos para diferenciación geográfica

Introducción. La combinación de curvas de calibración generadas por espectroscopía de infrarrojo cercano (NIR) con aprendizaje profundo ofrece una oportunidad para desarrollar métodos de discriminación de la calidad y origen del cacao, apoyando estrategias de valorización territorial y trazabilidad de cacaos diferenciados. Objetivo. Validar la aplicabilidad de un método de discriminación de cacaos según su origen geográfico, mediante técnicas de espectroscopía NIR portátil y aprendizaje profundo. Materiales y métodos. Se recolectaron 193 muestras de granos de cacao fermentados y secos de diversas regiones de Costa Rica, utilizando 72 muestras para calibración y 121 para predicción. Las muestras se analizaron para determina su composición proximal, acidez titulable y compuestos fenólicos. Se empleó un espectrofotómetro NIR para recopilar datos espectrales (400-1700 nm). El preprocesamiento de los datos espectrales permitió desarrollar modelos de regresión para predecir características químicas. Para el modelo de clasificación geográfica, se eliminó el ruido de los espectros y se realizó un análisis de conglomerados, usando la distancia Gower y el método de agrupamiento Ward sobre los componentes obtenidos mediante Análisis de Componentes Principales (ACP). Resultados. La grasa fue el principal componente presente en el conjunto de muestras (>39,67%). El análisis espectral demostró que el NIR puede diferenciar el cacao según el grado de fermentación y el contenido de compuestos fenólicos. El modelo de regresión de mínimos cuadrados parciales extendida (XLS) mostró la mejor capacidad predictiva para las propiedades químicas. El agrupamiento por origen geográfico identificó cuatro grupos influenciados principalmente por propiedades químicas relacionadas con prácticas poscosecha. Conclusión. El modelo de regresión lineal empleado demostró ser superior en la predicción de características químicas proximales. Se observó que la limitada diversidad genética y las prácticas poscosecha estandarizadas podrían reducir la variabilidad de calidad asociada al origen geográfico, limitando la utilidad del NIR en la identificación del origen y la trazabilidad. Se sugiere explorar espectros más amplios y equipos adicionales para análisis multivariados avanzados.