Eine Gruppe von Forschern aus der Universität Bari und Mailand hat entwickelt und getestet ein zerstörungsfreies Analysesystem basierend auf Chemometrische und künstliche Intelligenz-Ansätze angewendet auf die Infrarotspektroskopie, um die Hochwertiges natives Olivenöl extra – schnell, nachhaltig und kostengünstig.
Die Studie, veröffentlicht in der Zeitschrift Lebensmittelchemieschlägt ein Protokoll vor, das Folgendes ermöglicht: Schätzung der Konzentration von Fettsäureethylestern, wichtige Indikatoren für die Qualität und Authentizität von nativem Olivenöl extra.
Derzeit wird dieser Parameter mittels Gaschromatographie bestimmt, einem zwar zuverlässigen, aber komplexen, langsamen und teuren Verfahren, das den Einsatz chemischer Reagenzien und entsprechend ausgestatteter Labore erfordert.
Die neue Methode nutzt und wertet stattdessen die Informationen auf, die mittels FT-IR-Spektroskopie gewonnen werden. eine Art Fingerabdruck des Produktsdurch multivariate Analysen und Modelle des maschinellen Lernens, die in der Lage sind, für das menschliche Auge unsichtbare Korrelationen zu erkennen.
L 'effektiverer Algorithmus, basierend auf der XGBoost-Technik, ermöglicht dank des Einsatzes erklärbarer künstlicher Intelligenzwerkzeuge die Identifizierung und Interpretation der Spektralbereiche, die am stärksten mit dem Vorhandensein von Ethylestern assoziiert sind.
Die Ergebnisse tragen somit zu einem Paradigmenwechsel bei, der die Qualitätskontrolle in der Lebensmittelversorgungskette und insbesondere den Olivenölsektor betrifft, der nach wie vor einer der am stärksten von Verfälschung und Betrug betroffenen Sektoren zum Nachteil der Verbraucher ist.
Diese Technologie, in der Tat, Dies ermöglicht eine drastische Reduzierung des Zeit- und Kostenaufwands für die Analyse, verringert die Umweltbelastung im Vergleich zu herkömmlichen Methoden und erlaubt ein schnelles Screening größerer Probenmengen.und liefert so einen unmittelbaren und zuverlässigen Hinweis auf die Produktkonformität.
Obwohl dieser Ansatz die offizielle Methode noch nicht ersetzt, kann er sich sofort als effektives vorbereitendes Instrument für Erzeuger, Mühlen, Konsortien und Zertifizierungsstellen erweisen. „Unser Ehrgeiz“ erklärt der wissenschaftliche Leiter des METRDOFOOD-IT-Projekts der Universität Bari. Professor Sabina Tangaro, „Ziel ist es, dem Olivenölsektor ein intelligentes, schnelles und nachhaltiges Werkzeug zur Verfügung zu stellen, das in der Lage ist, die Qualitätskontrollprozesse konkret zu verbessern.“ Die Kombination von Spektroskopie und künstlicher Intelligenz hat das Potenzial, dieses Gebiet zu revolutionieren und Tests zugänglicher und effizienter zu gestalten.“
Das Forschungsteam arbeitet bereits daran, den experimentellen Datensatz zu erweitern und die Methodik auf andere Qualitätsparameter von nativem Olivenöl extra auszudehnen, wie z. B. Säuregehalt, Peroxidzahl und Phenolgehalt, mit dem Ziel, ein integriertes System zu entwickeln, das eine umfassende Produktbewertung ermöglicht.
Das Ergebnis ist auch Teil des METROFOOD-IT-Projekts, in dem die Universität Bari eine strategische Rolle bei der Erforschung und Anwendung von Modellen der künstlichen Intelligenz im Agrar- und Lebensmittelsektor spielt und zur Entwicklung fortschrittlicher Instrumente für die Bewertung und Qualitätskontrolle der Lebensmittelproduktion beiträgt.
