Las pruebas microbiológicas convencionales requieren tiempo para obtener resultados. Esto tiene un impacto en la cadena de suministro, lo que provoca retrasos en la llegada al mercado, mientras que los resultados se obtienen en productos terminados pero no enviados.

Los métodos rápidos resuelven este problema, pero es necesario demostrar que funcionan tan bien como los métodos microbiológicos estándar que reemplazan. Para demostrar que estos métodos rápidos funcionan igual de bien, es necesario probarlos en múltiples matrices de alimentos. Esto requiere mucho tiempo, es caro y ralentiza la adopción. Pero la IA puede resolver este problema.

Este ha sido el enfoque del proyecto VITAL, donde AI Talentum ha desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial que compara las pruebas microbiológicas estándar históricas con las pruebas del método rápido, lo que permitirá a las empresas alimentarias reducir radicalmente la cantidad de pruebas de verificación que deberán realizar para garantizar el método rápido funciona en su matriz alimentaria de interés. Dado que Salmonella spp. representa una grave amenaza para múltiples productos alimenticios, este ha sido nuestro objetivo.

El proyecto ha sido llevado a cabo por un consorcio de cuatro socios (AI Talentum, Universidad de Turín, Swissdecode y Pepsico) que han estado trabajando durante 2020, y estará finalizado a finales de año.

El proyecto VITAL ha sido apoyado por EIT Food, la iniciativa de innovación alimentaria líder en Europa que trabaja para hacer que el sistema alimentario sea más sostenible, saludable y confiable.

https://www.aitalentum.com/why-are-online-drugstores-cheaper/