Un progetto di ricerca che si trasforma in un vantaggio tangibile per gli operatori di settore, con la realizzazione di un laboratorio portatile che abilita il controllo in tempo reale della qualità di vino e olio made in Italy, fin dalla vigna e dall’oliveta, grazie anche a tecniche avanzate di Data Science e Machine Learning. Ci ha lavorato la società di data science che supporta enti pubblici e privati nello sviluppo di strumenti basati sull’intelligenza artificiale per estrarre valore dai dati, Kode, in collaborazione con il team di ricerca del Dipartimento di Scienze Agrarie, Alimentari e agro-ambientali dell’Università di Pisa guidato dal prof. Fabio Mencarelli all’interno del progetto di ricerca VIOLoC, acronimo di “Analisi di VIno e OLio mediante un Laboratorio on-Chip (LoC) a remote connectivity (clouding)”. Ad essere coinvolti in qualità di partner anche l’Università della Tuscia e CNR-Nano Pisa con l’obiettivo di sviluppare un Lab on Chip (LoC) basato su microfluidimetria per analizzare i polifenoli di vino e olio.
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Data Science e AI per la qualità del made in Italy tra vigne e uliveti: il Lab on Chip di Kode e UniPi
Kode, in collaborazione con l’Università di Pisa, ha sviluppato un LoC (Lab on Chip) che integra tecniche di Data Science e Machine Learning per fornire indicazioni immediate sul livello di qualità di vini e olii italiani, all’interno del progetto VIOLoC che ha coinvolto anche l’Università della Tuscia e CNR-Nano Pisa
Pubblicato il 5 mar 2024
