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Inteligencia Artificial para aumentar la seguridad alimentaria y reducir el fraude alimentario
inteligencia artificial

Los métodos actuales de gestión de la seguridad alimentaria, en la mayor parte de las empresas industriales productoras de alimentos y bebidas, están basados en diseñar, implementar y mantener un plan de acuerdo los principios de la metodología “APPCC”, es decir, Análisis de Peligros y Puntos Críticos de Control, propuesto en el Codex Alimentarius, que ha sido validada científicamente como la herramienta más efectiva en favor de la seguridad alimentaria en los entornos productivos.

Sin embargo, a pesar de esto, existen la evidencia de que siguen detectándose casos por parte de las entidades públicas responsables del control de la inocuidad y seguridad alimentaria.

AINIA está trabajando, a través del proyecto GLOBALSAFEFOOD, en la creación de un data-lake, repositorio de almacenamiento que contienen una gran cantidad de datos en bruto, capaz de aunar de manera integrada y relacionada todas las fuentes de información internas y externas a la empresa de producción agroalimentaria.

El objetivo de este proyecto es construir nuevas aplicaciones digitales de control y gestión del riesgo de seguridad alimentaria y vulnerabilidad contra el fraude alimentario, a partir del desarrollo de esta biblioteca de datos basada en Inteligencia y que integrará datos externos a la propia empresa tales como alertas alimentarias, publicaciones de fraude, y también datos internos, tales como analíticas de laboratorio o sensores de control de proceso.

Estas aplicaciones digitales, explica Juan Pablo Lázaro, de la Unidad de Transformación Digital de AINIA, serán de uso en ámbitos como la información de laboratorio, en los análisis de riesgos y puntos críticos de control, así como en la evaluación del riesgo de seguridad alimentaria, del riesgo de fraude de categorías de producto y en los riesgos emergentes.

El proyecto, apoyado por el IVACE y los fondos FEDER, tiene una duración de 12 meses. “Va a permitir ofrecer a las empresas de alimentación nuevos conocimientos sobre novedosas aplicaciones de la fusión de información propia de la empresa, infrautilizada en la mayor parte de las ocasiones, con información externa disponible que marca tendencias en riesgos y vulnerabilidades, con la intención de automatizar un proceso que, además, produzca conocimiento que pueda utilizarse para la toma de decisión y la prevención”, apunta el experto de AINIA.

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