En el mundo de la tecnología agroalimentaria, que evoluciona rápidamente, la espectroscopia óptica se destaca como una herramienta fundamental para analizar productos alimenticios. Este método no destructivo, rápido y eficiente permite evaluar varios parámetros como la calidad, la seguridad y el valor nutricional. Sin embargo, la eficacia de la espectroscopia óptica depende en gran medida de la solidez y precisión de los datos analíticos que genera, así como de la integridad del conjunto de datos. Aquí es donde el aumento de datos (DA), una técnica ampliamente utilizada en el aprendizaje automático y la ciencia de datos, juega un papel crucial.
Diferentes técnicas de DA y sus aplicaciones a casos concretos en el ámbito agroalimentario han sido revisadas en el trabajo publicado recientemente en Sensors MDPI por uno de nuestros expertos en la materia, Ander Gracia Moises [1]. El trabajo es de acceso abierto y le brindará una visión profunda con mucha información y una descripción detallada de las ventajas de DA, así como casos de aplicación en el campo agroalimentario.
Sin embargo, en los siguientes párrafos solo intentaremos darle una breve descripción general de los beneficios de DA y algunas ilustraciones simples de la aplicación de DA. En primer lugar, es importante aclarar que cuando hablamos de aplicación de DA en Espectroscopía Óptica estamos hablando de expandir artificialmente el tamaño y la diversidad de los conjuntos de datos utilizados para entrenar modelos de aprendizaje automático. En el contexto de la espectroscopia óptica en el sector agroalimentario, la DA es crucial por varias razones:
- Mejora de la precisión del modelo: Más puntos de datos permiten el desarrollo de modelos predictivos más precisos y fiables. Esto es particularmente importante en espectroscopia, donde las variaciones sutiles en los espectros pueden afectar significativamente el análisis.
- Superar la escasez de datos: En muchos casos, obtener grandes conjuntos de datos de lecturas espectroscópicas que cubran todos los casos y con el mismo número de muestras puede ser un desafío debido a limitaciones como la estacionalidad, las variaciones geográficas y el costo de la recopilación de datos. DA ayuda a superar estas limitaciones.
- Mejora de la generalización: Al introducir una gama más amplia de escenarios y variaciones en los datos, los modelos se vuelven mejores en la generalización y, por lo tanto, más efectivos en aplicaciones del mundo real.
- Reducción del sobreajuste: el sobreajuste es un problema común en el aprendizaje automático, donde los modelos funcionan bien con los datos de entrenamiento, pero mal con los datos no vistos. DA mitiga esto al proporcionar un conjunto de datos más completo que cubre una gama más amplia de posibilidades.
La DA en el contexto de la Espectroscopía Óptica en el sector agroalimentario se puede realizar de muchas maneras diferentes, desde las técnicas más sencillas hasta las más complejas, como se detalla a continuación:
- Inyección de ruido: Esta es una de las técnicas más simples que consiste en agregar ruido aleatorio a los datos espectroscópicos, lo que puede ayudar a que los modelos sean más robustos a las variaciones e imperfecciones en los datos del mundo real.
- Aumento espectral: Esta sencilla técnica consiste en alterar ligeramente las características espectrales, como los desplazamientos máximos o las variaciones de intensidad del conjunto de datos original, para imitar diferentes condiciones o variaciones en las muestras.
- Transformaciones geométricas: Técnicas como voltear, escalar o rotar los datos espectrales pueden proporcionar diferentes perspectivas de los mismos datos, mejorando la capacidad del modelo para generalizar.
- Deformación de datos: Esta técnica consiste en deformar sutilmente las líneas espectrales, lo que puede simular variaciones debidas a factores instrumentales o ambientales.
- Generación de datos sintéticos: La utilización de algoritmos avanzados, como las redes generativas adversarias (GAN), puede generar espectros sintéticos basados en los datos existentes, aumentando efectivamente el tamaño y la diversidad del conjunto de datos.
En conclusión, la DA es una poderosa herramienta para mejorar las capacidades de la espectroscopia óptica en el sector agroalimentario. Al expandir y diversificar artificialmente los conjuntos de datos, aborda desafíos clave como la escasez de datos, el sobreajuste de modelos y la necesidad de mejorar la precisión y la generalización. A medida que la industria agroalimentaria continúa adoptando los avances tecnológicos, el papel de DA en la espectroscopia óptica será cada vez más importante, allanando el camino para un análisis de alimentos más confiable, eficiente y completo.
[1] Gracia Moisés, A.; Vitoria Pascual, I.; Imas González, J.J.; Ruiz Zamarreño, C. Data Augmentation Techniques for Machine Learning Applied to Optical Spectroscopy Datasets in Agrifood Applications: A Comprehensive Review. Sensors 2023, 23, 8562. https://doi.org/10.3390/s23208562