Método analítico multivariable basado en espectroscopía NIR y herramientas quimiométricas para diferenciar entre Tequila Blanco '100% agave' y 'mixto'

Resumen

El tequila, una de las bebidas espirituosas más representativas de México, ve amenazada su autenticidad por prácticas de adulteración y falsificación, que afectan tanto a los consumidores como a la industria. La distinción entre las categorías de tequila blanco '100% agave' y 'mixto' resulta crucial para garantizar su calidad, valor cultural y comercial. En este estudio se propone un método analítico multivariable basado en espectroscopía de infrarrojo cercano (NIR) y herramientas quimiométricas para abordar este problema, mediante el uso de modelos matemáticos avanzados, incluyendo análisis de componentes principales (PCA), regresión de mínimos cuadrados parciales (PLSR), k-vecinos cercanos (kNN), análisis discriminante mediante regresión de mínimos cuadrados parciales (PLS-DA), modelado flexible e independiente por analogía de clases (SIMCA) y sistema de aprendizaje automático mediante vectores soporte (SVM). Los resultados muestran que los modelos SVM y PLS-DA lograron clasificaciones perfectas (sensibilidad, especificidad y precisión = 1), evidenciando su eficacia en la autenticación de las categorías de Tequila. Adicionalmente, el modelo de regresión SVMR demostró un desempeño sobresaliente en la predicción del contenido alcohólico, con un coeficiente de determinación (R²) de 1.0. Este enfoque ofrece una alternativa eficiente, rápida y no destructiva frente a los métodos tradicionales de control de calidad, como la cromatografía. Su implementación en la industria tequilera y laboratorios de rutina puede mejorar significativamente la detección de fraudes y garantizar la autenticidad de los productos. Este estudio destaca el potencial de la espectroscopía NIR y la quimiometría como herramientas clave para fortalecer el control de calidad en la industria de bebidas espirituosas.