Capire le olive con l'IA: il sistema progettato a Bari e Milano per leggere la qualità dell'olio senza distruggere i campioni
Aggiornamento delle ore 15:03.
Notizia relativa a Bari, pubblicata il 02/12/2025 13:00.
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Lo studio, pubblicato su Food Chemistry, si pone come uno dei più innovativi del settore
Una tecnologia capace di leggere la qualità dell’olio extra vergine d’oliva in pochi secondi, senza distruggere il campione e abbattendo costi e impatto ambientale . È il risultato del lavoro congiunto di un gruppo di ricercatrici e ricercatori delle Università di Bari e Milano, che ha sviluppato un sistema innovativo basato sulla s pettroscopia infrarossa e sull’analisi dei dati tramite intelligenza artificiale . Lo studio, pubblicato sulla rivista Food Chemistry, propone un cambio di prospettiva per una delle filiere più esposte a frodi e adulterazioni.
Al centro del progetto c’è un parametro decisivo per stabilire la genuinità dell’olio: la concentrazione degli esteri etilici degli acidi grassi . Oggi questa misura si ottiene tramite gascromatografia, tecnica affidabile ma complessa, lenta e costosa, che richiede reagenti chimici e laboratori dotati di strumentazioni avanzate. Il gruppo di ricerca ha invece dimostrato che lo stesso risultato può essere stimato sfruttando le informazioni fornite dalla spettroscopia FT-IR, una sorta di «impronta digitale» del prodotto , analizzata attraverso strumenti chemiometrici e algoritmi di apprendimento automatico.
Fra i modelli testati, il più efficace è risultato XGBoost, supportato da strumenti di intelligenza artificiale spiegabile che hanno permesso di individuare e interpretare le regioni spettrali più correlate alla presenza degli esteri etilici. Un risultato che va oltre la mera previsione numerica e offre una chiave di lettura utile per comprendere i meccanismi alla base del funzionamento dell’algoritmo, rafforzandone l’affidabilità scientifica.
Gli effetti potenziali sulla filiera sono significativi . Il nuovo metodo consentirà di ridurre drasticamente i tempi di analisi, limitare l’uso di sostanze chimiche, diminuire i costi e aumentare il numero di campioni sottoposti a controllo. Un vantaggio non solo per laboratori e organismi di certificazione, ma anche per frantoi, produttori e consorzi , che potranno contare su uno strumento preliminare rapido ed efficace per monitorare la conformità del prodotto prima di ricorrere, se necessario, alle analisi ufficiali.
«La nostra ambizione – sottolinea la professoressa Sabina Tangaro, responsabile scientifica del progetto Metrofood-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».
Il team è già impegnato nell’ampliamento del dataset e nella sperimentazione della metodologia su altri indicatori essenziali dell’olio extra vergine, come acidità, numero di perossidi e contenuto fenolico. L’obiettivo è arrivare a un sistema integrato in grado di restituire una valutazione completa della qualità del prodotto.
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Fonte principale: CorriereBariLocal