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Agroalimentare e intelligenza artificiale: la nuova frontiera nelle certificazioni e nella lotta alle frodi alimentari

Articolo a cura del gruppo di ricerca del prof. Vito Gallo, associato di Fondamenti chimici delle tecnologie presso il Politecnico di Bari

Negli ultimi anni, l’interesse del mondo della ricerca e dell’industria verso metodi d’indagine che permettono la valorizzazione delle produzioni di qualità è aumentato in modo considerevole. La spettroscopia di risonanza magnetica nucleare (NMR) rappresenta uno dei più efficaci e promettenti strumenti per il fingerprinting metabolomico degli alimenti che sempre più spesso viene impiegato per combattere le frodi alimentari. Il fingerprinting metabolomico di un alimento, grazie all’elevato dettaglio informativo, si presta allo sviluppo di sistemi automatizzati capaci in pochi secondi di riconoscere le caratteristiche salienti di un prodotto. Le reti neurali, o algoritmi esperti, sono capaci di riconoscere le caratteristiche fondamentali dei dati forniti da uno spettrometro NMR, generalizzarle e, successivamente, con un opportuno addestramento, sono in grado di riconoscere le caratteristiche di campioni ignoti. In questo articolo sono illustrate la potenzialità del fingerprinting metabolomico nel garantire maggiore sicurezza e valore sia ai consumatori sia agli stessi produttori. La capacità di ricavare informazioni su un prodotto agroalimentare direttamente dal suo profilo metabolomico rende possibile immaginare questi sistemi come coadiuvanti al sistema di certificazione attualmente in uso, rendendo quest’ultimo ancora più robusto e resistente ai tentativi di frode, supportato anche con le tecnologie informatiche basate sulla blockchain.

Articolo a cura di Marica ANTONICELLI, Maurizio TRIGGIANI, Biagia MUSIO, Mario LATRONICO, Piero MASTRORILLI, Vito GALLO del Dipartimento di Ingegneria Civile, Ambientale, del Territorio, Edile e di Chimica e del Dipartimento di Ingegneria Elettrica e dell'Informazione del Politecnico di Bari