{"id":10952,"date":"2024-03-27T09:00:53","date_gmt":"2024-03-27T08:00:53","guid":{"rendered":"https:\/\/interprogettied.com\/tecnologiealimentari\/?p=10952"},"modified":"2024-04-20T10:38:22","modified_gmt":"2024-04-20T08:38:22","slug":"sensori-a-microonde-e-machine-learning-per-la-rilevazione-dei-contaminanti-nel-cibo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/interprogettied.com\/tecnologiealimentari\/2024\/03\/sensori-a-microonde-e-machine-learning-per-la-rilevazione-dei-contaminanti-nel-cibo\/","title":{"rendered":"Sensori a microonde e Machine Learning per la rilevazione dei contaminanti nel cibo"},"content":{"rendered":"<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-10954 aligncenter\" src=\"https:\/\/interprogettied.com\/tecnologiealimentari\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Foto-del-macchinario-e1711531819395-300x256.png\" alt=\"Wavision microonde\" width=\"555\" height=\"474\" srcset=\"https:\/\/interprogettied.com\/tecnologiealimentari\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Foto-del-macchinario-e1711531819395-300x256.png 300w, https:\/\/interprogettied.com\/tecnologiealimentari\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Foto-del-macchinario-e1711531819395.png 302w\" sizes=\"auto, (max-width: 555px) 100vw, 555px\" \/><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>I prodotti alimentari confezionati possono nascondere contaminanti che minacciano la qualit\u00e0 del prodotto, causando il ritiro dal mercato o mettendo a rischio la salute dei consumatori. Per affrontare questa sfida, un Team di studenti dell\u2019Alta Scuola Politecnica \u2013 percorso biennale di eccellenza congiunto del Politecnico di Milano e del Politecnico di Torino &#8211; affiancato da Wavision s.r.l., spin-off del Politecnico di Torino, ha lavorato sul progetto Wavision, una soluzione innovativa tramite sensori a microonde e algoritmi di apprendimento automatico (Machine Learning).<\/p>\n<p>Le aziende alimentari, di fronte alla domanda crescente della popolazione, e grazie all\u2019incremento dell\u2019automazione dei processi, producono volumi sempre pi\u00f9 consistenti di alimenti confezionati, con l\u2019aumento proporzionale del rischio di contaminazione. Tutelare la sicurezza dei consumatori permette di mantenere la fiducia dei clienti e la reputazione del marchio, aspetto cruciale per queste aziende. \u00c8 essenziale, dunque, individuare la presenza dei contaminanti prima della commercializzazione.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3><strong>Come funziona la tecnologia sviluppata la Wavision<\/strong><\/h3>\n<p>La tecnologia alla base del progetto propone un principio innovativo di riconoscimento: grazie alla differenza, vista dalle microonde, tra il prodotto da ispezionare e l&#8217;eventuale corpo estraneo. Nel caso di avvenuta contaminazione, le microonde vengono alterate in modo che gli algoritmi sviluppati da Wavision ne possano rilevare la presenza.<\/p>\n<p>Le capacit\u00e0 di questo sistema si pongono come un&#8217;innovazione finalizzata a superare i limiti intrinseci dei dispositivi gi\u00e0 disponibili, poich\u00e9 il principio di detection si basa su una propriet\u00e0 fisica mai considerata finora per questo fine, ovvero il contrasto dielettrico; ad esempio, i dispositivi basati su raggi X sfruttano il contrasto in densit\u00e0 tra prodotto e contaminante, limitandone le capacit\u00e0 di rilevazione per classi di contaminanti molto frequenti in industrie alimentari, come plastiche, vetro, legno, etc.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-10953 aligncenter\" src=\"https:\/\/interprogettied.com\/tecnologiealimentari\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Figura-1-298x300.png\" alt=\"Wavision microonde\" width=\"358\" height=\"360\" srcset=\"https:\/\/interprogettied.com\/tecnologiealimentari\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Figura-1-298x300.png 298w, https:\/\/interprogettied.com\/tecnologiealimentari\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Figura-1-150x150.png 150w, https:\/\/interprogettied.com\/tecnologiealimentari\/wp-content\/uploads\/2024\/03\/Figura-1.png 369w\" sizes=\"auto, (max-width: 358px) 100vw, 358px\" \/><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3><strong>Le fasi del progetto<\/strong><\/h3>\n<p>Il progetto si svolge ora in cinque direzioni. Inizialmente, si lavorer\u00e0 sul miglioramento del setup del prototipo per gli esperimenti, proponendo un&#8217;alternativa che utilizzi componenti pi\u00f9 economici, senza compromettere l&#8217;efficienza. Successivamente, si proceder\u00e0 con l&#8217;espansione del dataset per rafforzare i test di robustezza e migliorare la capacit\u00e0 di identificare i contaminanti. Sar\u00e0 condotta un&#8217;analisi teorica sui contaminanti biologici, per identificare quelli prevalenti. Verranno valutati anche modelli avanzati di apprendimento automatico per migliorare l&#8217;accuratezza della rilevazione e ridurre i tempi di calibrazione. Infine, sar\u00e0 introdotto un modello di Rete Neurale addestrato per individuare e gestire le anomalie nella catena di produzione industriale.<\/p>\n<p>Sebbene siano stati compiuti molti progressi, rimangono aperte alcune questioni di ricerca. Tuttavia, l&#8217;approccio innovativo del team Wavision affronta molte delle limitazioni nei metodi attuali di rilevamento di contaminanti, mirando a ridurre i costi, gli sprechi e a garantire la sicurezza dei consumatori. Questo avanzamento nella tecnologia potrebbe rivoluzionare l&#8217;industria, assicurando prodotti pi\u00f9 sicuri e garantendo la fiducia dei consumatori.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>&nbsp; I prodotti alimentari confezionati possono nascondere contaminanti che minacciano la qualit\u00e0 del prodotto, causando il ritiro dal mercato o mettendo a rischio la salute dei consumatori. 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