Grupo Operativo AUTHENOLEO: Estrategias digitalización NIRS para la autentificación del aceite de oliva y propiedades nutricionales
- Tipo Grupo operativo
- Status En curso
- Ejecución 2024 -2025
- Presupuesto asignado 299.993,00 €
- Alcance Autonómico
- Comunidad Autónoma Andalucía
- Sitio web del proyecto GO AUTHENOLEO
Descripción de actividades
- Recogida de muestras de aceite de oliva de distintas categorías comerciales, diseño de un protocolo de trabajo para la recogida de datos, análisis de los aceites de oliva seleccionados sensorial, contenido en polifenoles para destacar la capacidad antioxidante, determinación del perfil de ácidos graso y perfil de esteroles, como indicador de autenticidad del aceite.
- Desarrollo de modelos predictivos NIRS para la predicción en aceites de oliva del contenido en polifenoles, perfil de ácidos grasos y perfil de esteroles.
- Uso de herramientas de modelización avanzada para grandes bases de datos, basadas en IA.
- Diseño y evaluación de un prototipo de plataforma digital que integre la señal digital de los sensores NIRS en el análisis de aceite de oliva.
Objetivos
- Diseño y desarrollo de una estrategia basada en sensores NIRS e IA para la digitalización analítica en la industria del aceite de oliva.
- Optimización y comparación instrumental de la adaptación de distintos sensores NIRS de uso in situ (portátiles y de línea) para la autentificación y caracterización integral del aceite de oliva.
- Creación de una base de datos espectrales con información de referencia de parámetros obligatorios y voluntarios, incluidos parámetros de calidad nutricional y actividad antioxidante, para la confirmación de la autenticidad e integridad de aceites de oliva, que incluya la localización con coordenadas GPS de la procedencia de las muestras.
- Desarrollo y validación de modelos de predicción NIRS para la autentificación de aceite de oliva virgen extra y su caracterización en base a parámetros físico-químicos obligatorios y voluntarios, y a su perfil sensorial.
- Evaluación de algoritmos no lineales y estrategias de Inteligencia Artificial (IA) en grandes poblaciones para la optimización de los resultados predictivos de los modelos.
- Diseño y evaluación de un prototipo de plataforma digital que integre la señal digital y los modelos predictivos generados por los sensores NIRS para el análisis instantáneo de aceite de oliva, y que posibilite responder a las necesidades de auto-control de la industria oleícola, a las demandas de inspección oficial y, asimismo, a las demandas de los consumidores a nivel mundial.
- Diseñar y ejecutar un plan de divulgación de actuaciones y resultados del proyecto, que posibilite divulgar e impregnar la “cultura de la digitalización analítica en la industria del aceite de oliva” utilizando sensores NIRS.
Resultados
Como resultado general del proyecto planteado se prevé el desarrollo y puesta a punto de una estrategia global de digitalización analítica en el sector del aceite de oliva, basado en sensores NIRS de última generación, altamente portátiles y aptos para su uso in situ, que permita la autentificación instantánea y no destructiva del producto, la detección de fraudes y la caracterización integral de los aceites, a través de parámetros de declaración obligatoria y otros de declaración voluntaria de gran interés para la valorización del producto, como es su perfil de ácidos grasos y esteroles o su poder antioxidante estimado a través de su contenido en polifenoles.
Información de contacto
- Nombre coordinador/entidad: Universidad de Córdoba
- Dirección postal: Avenida Medina Azahara, 5, 14071
- Email coordinador/entidad: direccion.otri@uco.es
- Teléfono: 957211011
Coordinadores
- Universidad de Córdoba
Colaboradores
- ASOCIACIÓN EMPRESARIAL DE ALMAZARAS INDUSTRIALES DE CÓRDOBA (info@almazarasdecordoba.org)
- FUNDACIÓN CITOLIVA (citoliva@citoliva.es )
- CONSEJO REGULADOR DE LA DENOMINACIÓN DE ORIGEN DE BAENA (olivavirgen@dobaena.com)
Beneficiarios
- Universidad de Córdoba
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