Sicurezza alimentare: un algoritmo semplifica le procedure di controllo
Semplificare il sistema dei controlli per garantire che sulle tavole dei consumatori finiscano cibi che corrispondono, per qualità e origine, a quanto indicato in etichetta. È il risultato di un lavoro di ricerca condotto da due ricercatori del Dipartimento di Statistica e Metodi Quantitativi dell’Università di Milano-Bicocca, Francesca Greselin e Andrea Cappozzo, in collaborazione con i colleghi Ludovic Duponchel dell’Università di Lille (Francia) e Brendan Murphy dell’University College Dublin (Irlanda). I promettenti risultati dell’analisi condotta sono stati descritti in uno studio pubblicato da “Analytica Chimica Acta”, una prestigiosa rivista nell’ambito della chimica analitica e della spettroscopia. Ma in cosa consiste questa ricerca? L’utilizzo della spettroscopia negli studi di “food authenticity”, negli ultimi decenni, ha consentito di analizzare le sostanze senza danneggiare il campione sottoposto a verifica. Grazie all’utilizzo di sistemi di “machine learning”, poi, è stato possibile semplificare l’analisi della grande mole di dati raccolti. Un ulteriore passo in avanti è quello frutto dello studio condotto dal team internazionale di ricercatori che hanno “testato” la metodologia su tre diverse tipologie di prodotti: lieviti, carne e olio. La tecnica messa a punto, infatti, consente di ridurre dall’ordine delle migliaia a quello delle decine il numero di misurazioni da acquisire dal segnale spettrometrico per
