ECCO GLI ALGORITMI PER VALUTARE LA QUALITÀ DELL’OLIO EXTRAVERGINE

Algoritmi per valutare la qualità dell’olio extra vergine d’oliva in modo rapido, sostenibile e a basso costo. «La nostra am­bizione – spiega la prof.ssa Sabina Tangaro, responsabile scientifica del progetto Metro- Food-It per l’Università di Bari – è mettere a disposizione del settore oleario uno strumen­to intelligente, veloce e sostenibile, capace di migliorare concretamente i processi di controllo della qualità. L’unione fra spettrosco­pia e intelligenza artificiale ha il potenziale per rivoluzionare questo ambito, rendendo le verifiche più accessibili ed efficienti».

A mettere a punto un sistema di analisi non distruttivo basato su approcci chemiometrici (metodi matematici e statistici uti­lizzati per analizzare i dati chimici ed estrar­re informazioni significative) e di intelligen­za artificiale applicati alla spettroscopia in­frarossa, è stato un gruppo di ricercatrici e ricercatori delle Università di Bari e Milano. Pubblicato sulla rivista Food Chemistry, lo studio propone un protocollo capace di sti­mare la concentrazione degli esteri etilici degli acidi grassi, indicatori fondamentali per la qualità e genuinità dell’olio extraver­gine di oliva.

Il metodo supera la «gascromatografia», procedura affidabile ma complessa, lenta e costosa che richiede l’uso di reagenti chimici e laboratori attrezzati, perché utilizza e mette a valore le informazioni ottenute dalla spet­troscopia Ft-Ir, una sorta d’impronta digitale del prodotto, attraverso modelli di analisi multivariata e apprendimento automatico in grado di individuare correlazioni invisibili all’occhio umano. L’algoritmo più efficace, basato sulla tecnica XGBoost, grazie anche all’impiego di strumenti di Ai Spiegabile, permette di identificare e interpretare le re­gioni spettrali maggiormente associate alla presenza degli esteri etilici.

I risultati contribuiscono a cambiare il controllo di qualità nella filiera alimentare (olivicolo-olearia in particolare), ancora oggi una delle più interessate da fenomeni di adul­terazione e truffe ai danni dei consumatori. Questa tecnologia consentirà di ridurre dra­sticamente tempi e costi delle analisi, di di­minuire l’impatto ambientale legato ai me­todi tradizionali e realizzare screening ra­pidi su maggiori quantitativi di campioni, fornendo immediatamente un’indicazione affidabile della conformità del prodotto. Seb­bene l’approccio non sostituisca ancora la metodica ufficiale, può diventare da subito un efficace strumento preliminare per pro­duttori, frantoi, consorzi e organismi di cer­tificazione.

Il team di ricerca sta già lavorando all’am­pliamento del dataset sperimentale e all’estensione della metodologia ad altri pa­rametri di qualità dell’olio extravergine, co­me acidità, perossidi e contenuto fenolico, con l’obiettivo di sviluppare un sistema in­tegrato capace di offrire una valutazione completa del prodotto. Il risultato si inserisce nel progetto MetroFood-It, per il quale l’Uni­versità di Bari riveste un ruolo strategico tanto nello studio quanto nell’implementazione di modelli di Ai applicati al settore agrifood, contribuendo a testare strumenti avanzati per la valutazione e il controllo di qualità delle produzioni alimentari.

Attra­verso un innovativo approccio basato sull’Ai Spiegabile, ad esempio, Uniba ha formulato anche una procedura che consente di ga­rantire l’autenticità dei prodotti alimentari, la loro origine e tracciabilità tanto da poter certificare le produzioni alimentari a De­nominazione di origine protetta e Indica­zione geografica protetta.