Nasce il primo naso elettronico per l'olio d'oliva che lavora con l'intelligenza artificiale

Il panel test è vivo e lotta insieme a noi. A supportarlo però ci potrà essere Oleum Spec, uno strumento in grado di analizzare gli oli di oliva stabilendone la categoria merceologica ed, eventualmente, la tipologia di difetto che presentano. La macchina è il frutto della collaborazione tra Olitalia e Lab Service Analytica, con il supporto di Alma Mater Studiorum–Università di Bologna, BI-REX Competence Center e l’Istituto per l’Olivicoltura sloveno Zrs Koper. Non si tratta del primo naso elettronico in grado di analizzare alimenti, ma è il primo nato in Italia e dotato di tecnologia con intelligenza artificiale e machine learning.

Intelligenza artificiale e auto apprendimento

La novità, infatti, risiede proprio nel supporto della tecnologia di auto apprendimento al fine di ottenere una valutazione precisa delle qualità organolettiche dell’olio extravergine di oliva. Un progetto innovativo ancora in fase di sperimentazione, che promette di fornire uno strumento veloce, oggettivo ed affidabile, progettato per ridurre il margine di errore umano nella valutazione, permettendo di rilevare eventuali difetti dell’olio, di fare previsioni sulla durata di conservazione, di ottimizzare e di standardizzare la miscelazione degli olii. Nello specifico Oleum Spec applica l’intelligenza artificiale e il machine learning nei processi analitici attraverso la messa a punto di una soluzione basata sulla sinergia tra tecniche ad alta sensibilità, in primis la GC-IMS (Gas Cromatografia on Spettrometria a Mobilità Ionica) che permette l’analisi chimica dei componenti volatili dell’olio, e un’applicazione on-demand per l’elaborazione dati. Il software viene sostanzialmente istruito e allenato per essere sempre più preciso nel riconoscimento della qualità dell’olio: più test vengono effettuati più la “macchina” migliora e affina la sua capacità di analisi.

Uno strumento utile per la valutazione degli oli “borderline”

Chi fa oli di alta qualità probabilmente non avrà necessità di utilizzo di questo tipo di tecnologia, ma tornerà sicuramente molto utile agli organi di controllo per la valutazione di oli cosiddetti “borderline”, ovvero nei quali i panel spesso si dividono nella valutazione della categoria merceologica tra extravergine e vergine. Durante la presentazione del prodotto, infatti, è stato preso in considerazione un test di vari oli fatto dal panel dell’Agenzia delle Dogane che aveva valutato il 100% della campionatura come extravergine, mentre Oleum Spec ha valutato extra l’87% dei prodotti, mentre il restante è stato classificato come vergine.

Analisi dell’olio e blending machine

Oleum Spec si propone anche come un efficace strumento di ottimizzazione dei blend in funzione di un target consentendo una riduzione dei costi per le aziende, maggiore velocità e soprattutto una migliore standardizzazione dei prodotti. Tutti elementi importanti se si prende in considerazione il lavoro all’interno degli stabilimenti di confezionamento degli oli da olive.

La morte del panel test? No

Come riportato nello studio scientifico allegato alla presentazione, le informazioni sensoriali sia sui gradi di qualità dei campioni sia sui principali difetti percepiti sono fondamentali per testare eventuali correlazioni con i dati fisico-chimici e per costruire modelli di classificazione; in questo modo, gli approcci di screening strumentale possono consentire di ridurre il numero di campioni che devono essere valutati dai panel, escludendo, ad esempio, gli oli classificati con certezza come extravergine o lampante, concentrando l’analisi sensoriale sui campioni non classificati o classificati con una bassa probabilità. In questo modo si riduce il numero di campioni da valutare da parte del panel sensoriale.