Quest’estate c’è stato un massiccio ritiro di uova a causa di un rischio microbiologico legato alla contaminazione da Salmonella. Il Ministero della Salute ha disposto il richiamo di diverse partite di uova distribuite da noti marchi e prodotte principalmente in uno stabilimento della provincia di Bergamo.
Il ritiro è stato quindi esteso a numerosi lotti di uova provenienti da altri allevamenti all’aperto, a causa della potenziale presenza del batterio patogeno. Se da un lato questa è una buona notizia, perché indica che la tutela della sicurezza del consumatore è garantita dall’efficacia del sistema di allerte rapide, dall’altro ha certamente rovinato le ferie a qualche responsabile qualità.
La presenza di Salmonella è una delle cause più comuni di richiami di uova. Si tratta di una contaminazione che può avvenire a livello dell’allevamento, durante la manipolazione o il trasporto delle uova e derivare da pratiche igieniche insufficienti, acqua o mangimi contaminati, o condizioni non ottimali negli allevamenti (come sovraffollamento o temperature elevate).
Quindi, come prevenire o gestire più efficacemente un problema che saltuariamente si ripresenta annoso?
Tra le più recenti innovazioni nelle produzioni alimentari, che riflettono un crescente interesse per la sostenibilità, la salute e l’efficienza produttiva, spicca l’uso dell’intelligenza artificiale (IA).
Oltre al contributo al miglioramento dell’efficienza delle catene di produzione alimentare, il suo impiego potrebbe svolgere un ruolo cruciale anche nella prevenzione della contaminazione microbica delle uova, migliorando l’efficienza, la sicurezza e la qualità del prodotto lungo tutta la catena di produzione.
Ad esempio, l’integrazione dell’IA con sensori IoT (Internet of Things) per monitorare in tempo reale le condizioni ambientali nelle strutture di allevamento, come temperatura, umidità, qualità dell’aria e igiene, permetterebbe l’analisi dei dati per identificare condizioni che favoriscono la crescita microbica, e per prevenire la contaminazione attraverso azioni correttive immediate.
L’IA può essere utilizzata in combinazione con sistemi di visione artificiale per ispezionare automaticamente le uova durante la produzione e il confezionamento, includendo il rilevamento di crepe o difetti nel guscio, che potrebbero aumentare il rischio di contaminazione microbica.
L’IA può analizzare i dati storici e in tempo reale per prevedere i periodi di rischio elevato di contaminazione, suggerendo interventi preventivi.
Potrebbe addestrare algoritmi di machine learning sui dati raccolti dai processi di produzione e distribuzione per identificare pattern di contaminazione e analizzare grandi quantità di dati per rilevare anomalie nei processi di produzione, stoccaggio e trasporto delle uova che potrebbero indicare un rischio di contaminazione.
Abbinata all’impiego di blockchain potrebbe rendere ancora più efficienti i sistemi di tracciabilità, permettendo ad esempio di richiamare solo i lotti certamente coinvolti nel rischio microbiologico rilevato. Infine, potrebbe contribuire a sviluppare programmi di formazione per il personale, volti a migliorare la consapevolezza e la preparazione dei lavoratori contro i rischi di contaminazione.
Ormai la frittata è fatta, ma imparare a usare l’intelligenza artificiale sarebbe… intelligente!
Benedetta Bottari
Professore Associato Microbiologia degli Alimenti Università degli Studi di Parma
