La startup Deep Detection, especialista en detección de cuerpos extraños en alimentación y bebidas mediante tecnología inspección por rayos X, ha cerrado su segunda ronda de inversión, liderada por la firma española independiente de capital riesgo Bullnet Capital, que ha estado acompañada por otras entidades como Intempo Ventures, Tech Transfer Agrifood y Vigo Ventures, estas dos últimas presentes ya en su accionariado desde 2021. Con esta nueva inversión, de la que no ha trascendido el importe, la compañía podrá avanzar en el desarrollo de su tecnología y llevar los productos al mercado. Según explican David Ciudad y Colin Burnham, máximos responsables del proyecto: "queremos que a nuestros clientes les resulte lo más fácil posible incorporar el sistema de conteo de fotones gran avance en la inspección de rayos X en sus sistemas. Nuestros productos están diseñados para hacer que la ventajas de los rayos X en "color" sean fáciles de incorporar en los sistemas de inspección, para que la industria pueda mantener la calidad y la seguridad en la producción de alto volumen".
Esta nueva ronda se suma ahora a la materializada el pasado ejercicio 2021, cuando Deep Detection lograba captar 1 M€ en una operación que estuvo capitaneada por el fondo polaco Vigo Ventures -el vehículo de inversión de la especialista en inspección industrial Vigo System.
La startup, fundada en 2020 por David Ciudad, Colin Burnham, Mokhtar Chmeissani y José Gabriel Macías, es una spin-off tecnológica del Instituto de Física de Altas Energía (IFAE), promovida por The Collider, y en estos poco más de dos años de vida se ha situado como uno de los proyectos deeptech en seguridad alimentaria más relevantes del ecosistema nacional, con patentes en Estados Unidos, Europa, Japón y China. La tecnología de Deep Detection se basa en un chip de lectura específico y un contador de fotones algoritmo que proporciona la capacidad de clasificar materiales y detectar cuerpos extraños de baja densidad en alimentos, un desafío actual que la industria alimentaria está tratando de resolver debido a la limitada funcionamiento de los actuales sistemas de inspección. La tecnología de Deep Detection también podría aplicarse a pruebas no destructivas para garantizar el control de calidad de productos, así como a la imagenología médica.
Según nos explicaba David Ciudad, "La tecnología que se utiliza actualmente en la industria alimentaria para detectar cuerpos extraños en sus líneas de producción tiene problemas trabajando a altas velocidades, a la velocidad a la que funcionan estas líneas, ya que solo puede detectar elementos de alta densidad, como metales o piedras, mientras los materiales de baja densidad, como plásticos, madera o huesos, siguen causando problemas, simplemente por que no se pueden detectar, como por ejemplo plásticos en yogures o cereales o huesos el pollo fileteado. Nuestra tecnología es capaz de detectar y categorizar esos materiales a altas velocidades, mejorando significativamente las capacidades de los sistemas de inspección y la protección de la seguridad de los consumidores".
Los incidentes de contaminación de alimentos son altamente perjudiciales en muchos niveles. "En el sector alimentario europeo se producen alrededor de 100 retiradas de productos al año debido a un grave riesgo causado por cuerpos extraños. Sólo los costes directos pueden ascender a decenas de millones. La prevención de incidentes es la clave y nuestra tecnología está diseñada para evitarlos", comenta Colin Burnham.
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