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Gestión de datos y algoritmos de IA para avanzar en seguridad alimentaria
Ainia ha desarrollado un
hub específico para la gestión eficaz de la
seguridad alimentaria, que permite la detección temprana y el análisis de riesgos y de fraudes en toda la cadena del sistema alimentario. Una avanzada plataforma de
datos en tiempo real y la
inteligencia artificial son la base de la nueva herramienta tecnológica
15 de agosto de 2024, 08:00
“Garantizar que los alimentos que llegan a los consumidores sean seguros y de alta calidad requiere de un enfoque integral y tecnologías avanzadas capaces de monitorear y mitigar riesgos en tiempo real. Contar con herramientas tecnológicas innovadoras es crucial para detectar y prever riesgos de manera eficiente, permitiendo una gestión proactiva y mejorando la calidad y seguridad en toda la cadena de suministro”, explican desde Ainia.
Se ha creado una plataforma robusta y escalable para la gestión eficaz de información
El centro tecnológico trabaja con este enfoque y ha creado un hub de información para optimizar la detección y el análisis de riesgos y fraudes y mejorar la calidad del control de los alimentos y bebidas que llegan a los consumidores. La iniciativa, enmarcada en el proyecto GlobalSafeFood II, integra una plataforma avanzada de gestión de datos en tiempo real e implementa algoritmos de inteligencia artificial (IA).
El proyecto ha obtenido como resultado el desarrollo de una versión más avanzada del Data-Lake. La plataforma integra ahora tanto fuentes externas como internas de datos, “proporcionando una plataforma robusta y escalable para la gestión de información de seguridad alimentaria. Esta actualización permite una mejor gobernanza y configuración del acceso a datos, facilitando un control en tiempo real por parte de los operadores”, explican desde Ainia.
Además, los nuevos algoritmos avanzados que se han implementado permiten mejorar la capacidad de detección temprana de patrones asociados a riesgos emergentes y fraudes alimentarios, basados en técnicas de machine learning y análisis semántico, además de la clasificación y predicción de datos relacionados con la seguridad alimentaria.
Las aplicaciones
Los nuevos prototipos de aplicaciones que se han desarrollado y validado integran las capacidades del sistema GlobalSafeFood y tienen un impacto significativo en diversos aspectos de la seguridad alimentaria. Entre ellos, la posibilidad de tomar decisiones informadas, rápidas y proactivas para mitigar riesgos, gracias a la mejora en la detección más precisa y temprana de los mismos, tanto a nivel de fraudes como de amenazas emergentes.
El sistema permite identificar y responder rápidamente a eventos sospechosos en los países de origen de las nuestras materias primas
Además, la capacidad que aporta la IA para combinar datos internos y externos mejora la comprensión y control de los procesos de seguridad alimentaria, reduciendo así las incidencias y mejorando la eficiencia de los planes de control de calidad.
Otro de sus impactos positivos incide en la lucha contra el fraude. “El sistema avanzado de monitorización automatizada proporciona una protección robusta frente a posibles fraudes alimentarios, permitiendo identificar y responder rápidamente a eventos sospechosos en los países de origen de nuestras materias primas”, explican los investigadores.
Este hub específico desarrollado por Ainia garantiza una cadena de suministro más segura en todas sus etapas, desde la producción hasta el consumo. “Los riesgos pueden surgir en cualquier punto de este proceso, ya sea por contaminación, fraude alimentario, o fallos en los procedimientos de manejo y almacenamiento”, recuerdan desde Ainia.
El proyecto cuenta con el apoyo de la Conselleria d’Innovació, Indústria, Comerç i Turisme de la Generalitat Valenciana, a través del Ivace, y está financiado a través del Programa europeo Feder Comunitat Valenciana 2021-2027.
