Nuovo metodo AI svela i segreti microbici per garantire la sicurezza del latte

RomeScienziati della Penn State, della Cornell University e della IBM Research hanno sviluppato un nuovo metodo per migliorare la sicurezza del latte utilizzando l'intelligenza artificiale. Combinando il sequenziamento genetico dei batteri con strumenti di IA, sono in grado di rilevare problemi nella produzione di latte, come la contaminazione o la presenza di additivi illegali. Questo innovativo approccio mira a garantire una maggiore sicurezza nell'industria casearia e potrebbe avere ripercussioni anche in altre aree del settore alimentare.

Gli scienziati hanno impiegato dati ottenuti dalla metagenomica di shotgun e algoritmi di intelligenza artificiale per individuare differenze tra campioni di latte normali e potenzialmente contaminati. Hanno analizzato 58 campioni provenienti da serbatoi di raccolta del latte e sono riusciti a identificare quelli trattati con antibiotici durante i loro esperimenti. Lo studio si è rivelato innovativo perché ha utilizzato l'intelligenza artificiale per comprendere meglio le complesse comunità microbiche nel latte, migliorando la rilevazione e l'accuratezza rispetto ai metodi tradizionali.

Risultati significativi emersi dallo studio sono:

• L'uso dell'intelligenza artificiale ha permesso di individuare schemi microbici legati ad anomalie in modo più efficace rispetto ai metodi di sequenziamento tradizionali.
• Il metodo ha dimostrato di essere forte e non mirato per l'identificazione di campioni di latte adulterato.
• L'analisi delle interazioni microbiche tramite AI può avere vantaggi in contesti più ampi di sicurezza alimentare.

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Questo studio ha effetti di vasta portata. L'intelligenza artificiale potrebbe rivoluzionare il modo in cui garantiamo la sicurezza alimentare, monitorando e proteggendo le catene di approvvigionamento. È in grado di individuare problemi di sicurezza negli alimenti che potrebbero passare inosservati finché non rappresentano una minaccia concreta per i consumatori. Inoltre, può analizzare e comprendere dati complessi anche in presenza di molte variabili.

Il latte è stato scelto come esempio perché è composto da un solo ingrediente ed è soggetto a un alto rischio di frode, specialmente nei paesi in via di sviluppo. Questo metodo potrebbe essere utile anche per altri alimenti. La tecnologia non si limita a etichettare i prodotti come pericolosi; individua differenze rispetto a ciò che è normale, permettendo controlli più approfonditi.

Il successo del progetto deriva dall'unione delle competenze AI di IBM con la conoscenza lattiero-casearia di Cornell, il tutto reso possibile grazie all'attenzione per la salute della Penn State. Questa collaborazione dimostra i vantaggi del lavoro di squadra per risolvere problemi complessi e creare soluzioni tecnologiche innovative per la sicurezza alimentare. Con il miglioramento dell'IA, si spera di estendere queste metodologie a più settori, rivoluzionando il modo in cui garantiamo la sicurezza alimentare a livello globale.