L’IA è entrata nel settore ricerca e sviuluppo (R&D) come “motore predittivo”: modelli di machine learning usano dati ambientali (temperatura/umidità), segnali da sensori (gas volatili, spettroscopia NIR/IR) e immagini (vision, iperspettrale) per stimare la shelf-life e anticipare lo spoilage. Le revisioni più recenti mostrano che reti neurali e modelli ibridi, addestrati su dati reali di processo, possono migliorare la stima della durata rispetto agli approcci statici, collegando dinamiche microbiologiche, qualità sensoriale e catena del freddo; la cosiddetta “predictive microbiology” potenziata da ML aiuta anche a scegliere packaging e condizioni ottimali per prolungare la vita del prodotto senza compromessi di sicurezza.
Sul fronte allergeni, l’IA sta accelerando metodi non distruttivi: combinare imaging/spettroscopia (es. NIR) con algoritmi di classificazione consente di riconoscere tracce o cross-contact in matrici complesse senza laboriose estrazioni; studi recenti riportano performance promettenti (accuratezze elevate su specifiche proteine bersaglio) e recensioni tecniche confermano che i modelli riescono a “distillare” segnali utili da dati rumorosi, aprendo a controlli più rapidi in linea. È un cambio importante anche per l’etichettatura: ridurre falsi negativi migliora la tutela dei soggetti allergici, mentre ridurre falsi positivi evita eccessi di “può contenere” che penalizzano inutilmente categorie di prodotti.
Tuttavia, servono set di dati rappresentativi, protocolli di validazione robusti e integrazione con i metodi ufficiali (es. ELISA/LC-MS) per garantire affidabilità regolatoria. Infine, la supply chain: l’integrazione tra IoT, blockchain e IA consente tracciabilità end-to-end e allerta precoce. Sensori registrano condizioni reali lungo trasporto e stoccaggio, la blockchain crea un registro immutabile di lotti ed eventi, e modelli predittivi individuano anomalie (rotture della catena del freddo, pattern di richiamo, frodi) con risposte più rapide e mirate. Europa e agenzie tecniche stanno lavorando su cornici e strumenti (EFSA ha avviato un percorso su metodi innovativi, dati e uso responsabile dell’IA nel risk assessment), rafforzando l’adozione industriale.
Per le aziende, i “must” sono qualità del dato, trasparenza dei modelli, validazione continua, sicurezza informatica e integrazione con HACCP/ISO e requisiti di mercato: solo così l’IA passa da “prova di concetto” a leva strutturale per sicurezza, sostenibilità e sviluppo prodotti più centrato su shelf-life reale e bisogni nutrizionali. Niente paura, quindi: l’Intelligenza Artificiale non prenderà il posto dei lavoratori nell’agro-alimentare; sarà una gorssa mano in più, invece, per ottimizzare i processi, garantire la sicurezza e prevedere errori che fanno parte della nature umana. Per l’imprenditorialità servira, invece, a predire modelli favorevoli nei confronti della concorrenza.
- A cura del Dr. Gianfrancesco Cormaci, PhD, specialista in Biochimica Clinica.
Pubblicazioni scientifiche
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