Ad oggi, i controlli in-field sull’autenticità degli alimenti non sono disponibili per tutte le categorie di prodotti alimentari e spesso non è possibile garantirne l’autenticità se non con analisi costose e distruttive, che necessitano di tecnologie complesse e di personale specializzato.

Il progetto prevede lo sviluppo di una piattaforma di decision support (DSS), supportata da algoritmi di machine learning e basata su un dispositivo portatile, per la verifica dell’autenticità dei prodotti alimentari attraverso l’identificazione e la differenziazione di prodotti ittici freschi/decongelati e l’identificazione di prodotti carnei contenenti carni separate meccanicamente (CSM).

Lo strumento, costituito da unità sensoristiche multi-purpose basate su tecniche spettroscopiche non distruttive, NIR e Raman, permetterà l’identificazione e la differenziazione dei su citati prodotti.

Il progetto prevede l’analisi con campioni di controllo, l’elaborazione dati, lo sviluppo di una piattaforma tecnologica portatile wireless e una verifica dei dimostratori in campo. La finalità è di mettere a disposizione del settore alimentare uno strumento con piattaforma decisionale e block-chain per la verifica della corretta etichettatura e l’esclusione di “frodi” a danno delle aziende e dei consumatori.

Gli obiettivi

Il progetto prevede lo sviluppo di un dispositivo portatile per la verifica dell’autenticità dei prodotti alimentari, concentrandosi sull’identificazione e la differenziazione di prodotti ittici freschi/decongelati e l’identificazione di prodotti carnei contenenti carni separate meccanicamente (CSM).

Lo strumento sviluppato sarà costituito da unità sensoristiche multi-purpose basate su tecniche spettroscopiche non distruttive, NIR e Raman, e permetterà l’identificazione e la differenziazione nel settore ittico dei prodotti freschi/decongelati e l’identificazione dei prodotti carnei contenenti carni separate meccanicamente (CSM).

Il progetto prevede una sessione di analisi con campioni di controllo, una sessione di elaborazione dati, lo sviluppo di una piattaforma tecnologica portatile wireless ed infine una sessione di verifica dei dimostratori in campo. La finalità è mettere a disposizione del settore alimentare uno strumento di decision support per la corretta autenticazione degli alimenti, in grado di fornire valori predittivi altamente affidabili che permettano la verifica della corretta etichettatura per escludere “frodi” a danno delle aziende e dei consumatori.

Il progetto DESPITE FRAUD è stato presentato sul P.R. F.ES.R. 2021/27 Bando SWIch – Support of the Whole Innovation Chain ed ammesso al finanziamento.

Le attività progettuali saranno svolte da un partenariato composto da imprese e da organismi di ricerca: Informatica System Srl nel ruolo di Capofila, Akronos Technologies Srl, Asseltech Srl, Istituto Zooprofilattico Sperimentale del Piemonte, Liguria e Valle d’Aosta, Politecnico di Torino – Dipartimento DISAT, Università di Torino – Dipartimento di Informatica, Esselunga ed Amadori.

I vantaggi

Lo sviluppo di un dispositivo user friendly capace di garantire attraverso una piattaforma elettronica portatile con alte prestazioni la veridicità di quanto acquistato dai fornitori consentirà un accertamento rapido e a basso costo degli alimenti. Di conseguenza si garantirà massima trasparenza e veridicità di quanto messo successivamente in vendita.

La messa a punto di un nuovo dispositivo e la sua validazione in campo consentirà, inoltre, di rafforzare i piani di controllo dell’azienda con la conseguente possibilità di impiegare nel ciclo interno aziendale nuove tecnologie di analisi in alternativa a quelle ad oggi disponibili riducendo sia i costi sia gli sprechi.