Niente più mal di pancia violenti e sospetti, dicono gli scienziati. E badate bene – la lista di malanni e ammalati è lunga: secondo i dati dell’Organizzazione Mondiale della Sanità, ogni anno oltre 600 milioni di persone si trovano a fare i conti con un’intossicazione alimentare, per un totale (stimato) di 4,2 milioni di decessi. Come fare, dunque? Ci si affida all’intelligenza artificiale.
No, non nel senso che si chiede a ChatGPT se mangiare il riso dimenticato per un pomeriggio di agosto fuori frigo è una buona idea. Anzi: ricordando di quel tale finito avvelenato su consigli del nostro amico cibernetico è meglio procedere con piedi di piombo.
Piuttosto: nel mese corrente un team internazionale di ricercatori guidato dall’Università dell’Australia Meridionale ha pubblicato uno studio che dimostra come l’intelligenza artificiale possa identificare alimenti contaminati nei campi e negli stabilimenti di lavorazione prima che raggiungano le nostre tavole. Il risultato? Un risparmio potenzialmente considerevole di viaggi al bagno o al pronto soccorso.
Ma come funziona?
In un articolo pubblicato sulla rivista Toxins, i ricercatori nostri protagoinsti hanno descritto il potenziale dell’utilizzo dell’imaging iperspettrale avanzato (HSI per gli amici) combinato con il machine learning per individuare micotossine e altri batteri pericolosi lungo la linea di produzione. In soldoni: pericolo risolto alla radice e pancia felice.
Le micotossine, spiegano gli scienziati, sono “composti che possono contaminare gli alimenti durante la crescita, la raccolta e la conservazione”, e in grado di causare una fitta serie di problemi di salute – dalla più o meno comune intossicazione alimentare al cancro. Numeri (quelli della FAO) alla mano, si stima che un quarto delle colture mondiali possa essere contaminato da funghi produttori di micotossine.
I nostri uomini di scenza sono dell’idea che ci sia una certa urgenza, e sostengono che la loro soluzione sia efficiente ed efficace. Durante gli studi sul campo l’HSI è stato impiegato per rilevare composti tossici nei cereali e nella frutta a guscio, colture “altamente sensibili alla contaminazione da funghi e micotossine”.
L’intelligenza artificiale, una volta raccolta l’impronta ottica dei composti tossici, è stata addestrata a rilevare determinati modelli spettrali che indicano la presenza di specifiche micotossine e classificare rapidamente gli alimenti in contaminati e non contaminati. I tassi di accuratezza si sono tenuti tra il 90 e il 95%: mica male. O, per dirla con le parole degli scienziati: trattasi di “una soluzione scalabile e non invasiva per la sicurezza alimentare industriale”.