Grassi, zuccheri, teobromina e caffeina sono composti importanti presenti nel cioccolato, in grado di influenzare le caratteristiche chimico-fisiche e sensoriali dei prodotti. Tali composti sono generalmente determinati utilizzando metodi analitici convenzionali che richiedono lunghi tempi di analisi ed utilizzo di chemicals con significativo impatto ambientale.

In questo contesto, scopo di uno studio recente, effettuato da un gruppo di ricercatori ungheresi (Benes et al., 2025), è stato quello di valutare l’impiego della spettroscopia nel vicino infrarosso (NIRS) in combinazione con la regressione ai minimi quadrati parziali (PLSR) per predire le caratteristiche composizionali del cioccolato.

I risultati dimostrano che il metodo proposto è in grado di determinare con precisione i contenuti di grassi (coefficiente di determinazione, R2 , pari a 0.98 ed intervallo di concentrazione pari a 30.79-63.55 g/100 g), saccarosio (R2 pari a 0.92 ed intervallo di concentrazione pari a 0.55-46.55 g/100 g) e teobromina (R2 pari a 0.94 ed intervallo di concentrazione pari a 3.32-9.66 mg/g). La previsione del quantitativo di caffeina, invece, è risultato difficoltoso, probabilmente a causa della bassa concentrazione di questo composto (0.37-1.11 mg/g). Le prestazioni del modello possono, però, essere potenzialmente migliorate incorporando campioni aggiuntivi o impiegando metodi alternativi di preelaborazione dei dati e di selezione delle variabili.

Concludendo, gli autori sostengono che la tecnica sviluppata può essere utilmente utilizzata come metodo di controllo qualità rapido e rispettoso dell’ambiente per prodotti a base di cioccolato.

Riferimenti bibliografici: E. Benes et al., Food Chemistry, 469, 2025, 142562