El papel de los datos, los algoritmos y la inteligencia artificial en la innovación en proteínas alternativas

GERARD MARRUGAT, investigador en ciencia de datos
CLARA TALENS, experta en innovación alimentaria

Cada comida que tomamos moldea el futuro de nuestro planeta. Durante décadas, las proteínas de origen animal —como la carne de vacuno, las aves de corral o los lácteos— han sustentado nuestra dieta. Sin embargo, esta dependencia tiene un alto coste: la ganadería es uno de las principales fuentes de emisión de gases de efecto invernadero, deforestación y consumo de agua. Tampoco hay que dejar de lado sus efectos negativos sobre la salud de las personas, así como las dudas respecto al bienestar animal y a la resiliencia futura de nuestros sistemas alimentarios. A medida que la población mundial se aproxima a los 10.000 millones de personas a mediados de siglo, la cuestión de cómo producir suficiente proteína de manera sostenible se convierte en un sasunto más urgente que nunca.

La solución, sin embargo, ya está a nuestro alcance. Las proteínas alternativas —que van desde hamburguesas vegetales hasta carne cultivada en laboratorio o lácteos alternativos— ofrecen una forma más limpia, ética y eficiente de alimentar a una población mundial en crecimiento. La pregunta ya no es si debemos hacer el cambio, sino con qué rapidez podemos hacerlo.

En este contexto entran en juego iniciativas como GIANT LEAPS. Aportando innovaciones estratégicas, metodologías y conjuntos de datos de acceso abierto, GIANT LEAPS bueca acelerar la transición proteica en línea con la estrategia De la granja a la mesa de la Comisión Europa y el objetivo del Pacto Verde de alcanzar la neutralidad climática en 2050. Conseguir este cambio no es sencillo: persisten lagunas de conocimiento en aspectos de salud, impacto ambiental y aceptación por parte de las personas consumidoras, al tiempo que es necesario coordinar a múltiples agentes, desde la industria hasta los responsables políticos. El consorcio GIANT LEAPS reúne a expertos de referencia para cerrar estas brechas, evaluar rigurosamente una amplia gama de proteínas alternativas y poner los resultados al alcance de gobiernos, empresas y ciudadanía.

En concreto, AZTI contribuye al diseño y desarrollo de un algoritmo basado en inteligencia artificial capaz de identificar con precisión fuentes alternativas de proteínas. Partiendo de una proteína animal concreta, el modelo identifica las alternativas más cercanas integrando datos sobre composición nutricional y perfil de aminoácidos, y se espera que en un futuro próximo incorpore también información sobre sostenibilidad, digestibilidad y seguridad alimentaria en el proceso de decisión. En lugar de depender de experimentos de laboratorio lentos y costosos basados en prueba y error, equipos de desarrollo de alimentos, nutricionistas y dietistas pueden recurrir a esta herramienta inteligente para identificar rápidamente los ingredientes más prometedores.

El algoritmo cobra vida a través de una plataforma con interfaz propia desarrollada por IRIS Solutions, mientras que la base de datos de proteínas es mantenida por DIL Deutsches Institut für Lebensmitteltechnik e.V.. En conjunto, esta alianza de conocimientos ofrece una solución de vanguardia que permite a los equipos de investigación y desarrollo buscar, analizar y comparar fuentes de proteínas con facilidad. AZTI, junto con los socios de GIANT LEAPS, está ayudando a transformar conceptos e ideas en productos tangibles, haciendo que el cambio en nuestra dieta sea más rápido, inteligente y alcanzable.

A continuación puede verse una demo de la plataforma, que se pondrá a disposición del público durante el primer trimestre de 2026.