FOODTECH

METROFOOD-IT, UniParma realizza una ETongue per classificare pomodori di diverse cultivar

Grazie all’apporto della lingua elettronica voltammetrica e a tecniche multivariate di machine learning, è stato possibile discriminare con successo e rapidamente dei campioni di passate di pomodoro. Uno studio innovativo nell’ottica di applicazioni future nel campo dell’autenticità di prodotti alimentari e per la rilevazione di adulterazioni

Pubblicato il 27 giu 2024

Aggiungi tra i preferiti su Google

Redazione

L’Università di Parma ha raggiunto un traguardo scientifico significativo nell’ambito del progetto METROFOOD-IT, infrastruttura di ricerca finanziata nell’ambito del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR), che si propone di supportare la ricerca e l’innovazione nel settore agroalimentare fornendo servizi integrati, accelerando la digitalizzazione dei sistemi agrifood e la loro efficienza, la rintracciabilità e la sostenibilità e promuovendo l’affidabilità di prodotti e processi e delle informazioni fornite ai cittadini, alle autorità locali e a tutti gli stakeholders dei sistemi agroalimentari.

@RIPRODUZIONE RISERVATA