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Predecir en tiempo real los parámetros de calidad y vida útil de un producto

Nulab seguridad alimentaria oleo
Foto: 123rf

El Centro Nacional de Tecnología y Seguridad Alimentaria (CNTA) ha desarrollado un software que permite medir en tiempo real los parámetros de calidad de un producto alimenario y predecir su vida útil. Tras tres años de investigación, el software ha sido probado con éxito a escala laboratorio, y está ya disponible para su transferencia a la industria agroalimentaria.

El software mide parámetros clave a través de tecnologías NIR e hiperespectral. El fin es contribuir a reforzar la seguridad alimentaria a la vez que se reducen los desperdicios en el proceso productivo, lo cual contribuye, también, a la sostenibilidad. La start-up Nulab se ha creado para poner en el mercado dicha tecnología, cuyo prototipo ya ha sido implantada en una multinacional. Pero, además de ello, la start-up servirá como "vehículo de transferencia al mercado de todos los avances que consigamos en lo que en CNTA denominamos Calidad y Seguridad Alimentaria 4.0", según afirma el director general de CNTA, Héctor Barbarin.

El software fue expuesto en el Congreso AECOC de Seguridad y Calidad Alimentaria, el pasado 18 en febrero, y se presentó también en el Advanced Factories de Barcelona.

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En este contexto surge OLIVITECH, con el objetivo de desarrollar un sistema de alerta que combine datos del olivo con la presencia de patógenos, la sintomatología, y la meteorología de cada parcela. Un consorcio multidisciplinar para un enfoque integralPara llevar a cabo esta iniciativa, se ha creado un equipo multidisciplinar coordinado por la Fundación Empresa Universidad Gallega (FEUGA), en el que participan Monet Tecnología e Innovación S.L., Aceites Abril S.L., Oleand Manzanilla Olive S.Coop.And, Deoleo Global, el Grupo de Investigación en Sistemas Agroambientais (GISA) de la Universidad de Vigo, y el Grupo de Investigación Botánica Sistemática y Aplicada de la Universidad de Córdoba.Fases del proyectoLa primera fase del proyecto se centrará en la validación de técnicas de recogida de datos automáticos y la toma de datos sobre la sensibilidad del olivo, la concentración de esporas, la sintomatología de las enfermedades, y la meteorología.

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