Ainia fortalece un sistema integrado de datos desarrollado para mejorar la seguridad alimentaria

Ainia integra una plataforma avanzada de gestión de datos e implementa algoritmos de inteligencia artificial en el hub de información creado en el proyecto GlobalSafeFood II, lo que permite optimizar la detección y análisis de riesgos y fraudes, y mejorar la calidad del control alimentario.

Ainia ha logrado avances importantes en el desarrollo de un hub de información específico para mejorar la seguridad alimentaria. El centro tecnológico ha creado una plataforma avanzada de gestión de datos y ha implementado algoritmos de inteligencia artificial al sistema integrado de datos desarrollado dentro del proyecto GlobalSafeFood II.

Estos nuevos prototipos de aplicaciones logrados optimizan la detección y análisis de riesgos y fraudes, y mejoran la calidad del control alimentario, garantizando una cadena de suministro más segura. Además, se ha alcanzado varios hitos importantes que permiten un avance significativo en la gestión de la seguridad alimentaria a nivel mundial, gracias al desarrollo de estas tecnologías avanzadas y la integración de datos en tiempo real.

Entre ellos cabe destacar los siguientes.

• Nueva versión del Data-Lake: Ainia ha desarrollado una versión avanzada del data-lake que ahora integra tanto fuentes externas como internas de datos, proporcionando una plataforma robusta y escalable para la gestión de información de seguridad alimentaria. Esta actualización permite una mejor gobernanza y configuración del acceso a datos, facilitando un control en tiempo real por parte de los operadores.
• Algoritmos avanzados de seguridad alimentaria: Se han implementado nuevos algoritmos avanzados para la fusión, descubrimiento, clasificación y predicción de datos relacionados con la seguridad alimentaria. Estos algoritmos mejoran la capacidad de detección temprana de patrones asociados a riesgos emergentes y fraudes alimentarios, basados en técnicas de machine learning y análisis semántico.
• Prototipos de aplicativos de uso: Ainia ha desarrollado y validado nuevos prototipos de aplicaciones que integran las capacidades del sistema GlobalSafeFood. Estas aplicaciones permiten una gestión más eficaz de la seguridad alimentaria, facilitando el análisis de riesgos y la detección de fraudes.

Los avances logrados tienen un impacto significativo en diversos aspectos de la seguridad alimentaria, como la mejora en la detección más precisa y temprana de riesgos potenciales, tanto a nivel de fraudes como de amenazas emergentes. Esto permite tomar decisiones informadas y proactivas para mitigar riesgos.

La reducción de incidencias es otro beneficio logrado. La capacidad de combinar inteligentemente datos internos y externos mejora la comprensión y control de los procesos de seguridad alimentaria, reduciendo así las incidencias y mejorando la eficiencia de los planes de control de calidad.

Por último, estos avances logran una mayor protección contra fraudes. El sistema avanzado de monitorización automatizada proporciona una protección robusta frente a posibles fraudes alimentarios, permitiendo identificar y responder rápidamente a eventos sospechosos en los países de origen de nuestras materias primas.

Este proyecto cuenta con el apoyo de la Conselleria d’Innovació, Indústria, Comerç i Turisme de la Generalitat Valenciana, a través del IVACE, y está financiado por la Unión Europea, a través del Programa FEDER Comunitat Valenciana 2021-2027.

La seguridad alimentaria es una preocupación global que abarca todas las etapas de la cadena de suministro de alimentos, desde la producción hasta el consumo. Los riesgos pueden surgir en cualquier punto de este proceso, ya sea por contaminación, fraude alimentario, o fallos en los procedimientos de manejo y almacenamiento.

Garantizar que los alimentos que llegan a los consumidores sean seguros y de alta calidad requiere de un enfoque integral y tecnologías avanzadas capaces de monitorear y mitigar riesgos en tiempo real. Contar con herramientas tecnológicas innovadoras es crucial para detectar y prever riesgos de manera eficiente, permitiendo una gestión proactiva y mejorando la calidad y seguridad en toda la cadena de suministro.