Clasificación intra-regional de muestras de miel de Mendoza (Argentina) por medio de análisis multielemental y técnicas de aprendizaje de máquinas

Abstract

La miel se define como una sustancia dulce naturalmente producida por las abejas Apis Mellifera a partir del néctar de las plantas o de las secreciones de las partes vivas de las plantas. De acuerdo a las estadísticas del 2017 de la FAO (Food and Agriculture Organization)1, Argentina es uno de los mayores productores y exportadores mundiales de miel, ocupando el tercer lugar en cuanto a volumen de la producción y la provincia de Mendoza aporta produciendo mieles de alta calidad. Atendiendo a esto y al hecho de que la concentración de minerales en la miel se correlaciona con orígenes geográficos y florales, se planteó realizar una clasificación de mieles provenientes de tres regiones apícolas de Mendoza (Valle de Uco, Noreste y Sur), en función de su perfil multi-elemental y la aplicación de técnicas quimiométricas de aprendizaje de máquinas.Se determinaron 27 elementos químicos por la técnica ICP-MS en 118 muestras de miel. Encontrándose que Mg, Ca, Na Al, Fe y Zn fueron los elementos mayoritarios (<1 µg/g). El resto de los elementos se obtuvieron en concentraciones menores al microgramo.Para la clasificación geográfica de las mieles se realizó primero un análisis exploratorio con técnicas no supervisadas como PCA y posteriormente un análisis con herramientas de aprendizaje de máquimas como Análisis Discriminante lineal (LDA) y los no lineales, máquina de vectores de soporte (SVM) y bosques aleatórios (RF). Se utilizó un procedimiento llamado validación cruzada para dividir el conjunto de datos en dos partes: entrenamiento (70%) y testing (30%). Se optimizaron los métodos y la mejor tasa de clasificación se obtuvo con el análisis lineal LDA.