Sebbene i robot abbiano pervaso molti settori industriali e ambienti domestici, gli esperimenti nei settori alimentari sono spesso limitati alle operazioni pick-and-place e alla lavorazione di pochi alimenti. Date le grandi prestazioni dei robot, ci sono molte altre applicazioni interessanti da esplorare.
Ricercatori dell’Università di Tun Hussein Onn Malaysia (UTHM) hanno presentato una breve rassegna dell’intelligenza artificiale robotica nell’industria alimentare alla 5a Conferenza Internazionale su Industria 4.0 e Smart Manufacturing (ISM 2023) tenutasi a Lisbona. Secondo loro, le ricerche in questo campo si concentrano sulla mancanza di informazioni riguardanti caratteristiche importanti degli alimenti quali forma, dimensione, peso, coefficienti di attrito, reologia e proprietà meccaniche.
Le moderne tecnologie, tra cui intelligenza artificiale (AI), big data, Internet delle cose (IoT), sensori intelligenti e robotica, offrono svariate opportunità per migliorare la qualità, l’efficienza e la sostenibilità della filiera alimentare. L’AI può raccogliere e analizzare, in tempo reale, enormi quantità di dati con ricadute positive sulla stima della durata di conservazione degli alimenti e sul processo decisionale con vantaggi rilevanti sulla perdita e lo spreco di cibo.
Robot e AI possono operare in sinergia dando vita all’Artificial Intelligent Robotic (AI Robotic), ovvero a un robot “intelligente indotto” che può operare con la vista per rilevare un difetto del prodotto o un sistema operativo di controllo per aiutare il robot a distinguere i prodotti buoni da quelli scartati durante la produzione.
L’applicazione della robotica AI è in grado di risolvere una serie di problemi nei processi di produzione, nella lavorazione e manipolazione degli alimenti. Nel prossimo futuro i prodotti e i processi alimentari dovranno essere sempre più rispettosi dell’ambiente, anche attraverso il riutilizzo, la rigenerazione e il riciclo dei prodotti prossimi alla fine della loro vita utile.
Lo sviluppo futuro dei prodotti implica soddisfare le esigenze in continua evoluzione della società e allo stesso tempo aprire nuove frontiere. La personalizzazione è un elemento chiave di differenziazione nella produzione a valore aggiunto, poiché fornisce prodotti mirati, nonché nuovi servizi e funzionalità localizzate e maggiore sicurezza igienica nella manipolazione degli alimenti.
I robot industriali possono essere integrati in ogni fase della filiera alimentare al fine di aumentare la produttività e fornire un prodotto di qualità superiore che soddisfi le aspettative dei consumatori. I robot rappresentano la soluzione migliore quando sono richiesti velocità e un elevato livello di ripetizione. I robot più recenti sono dotati di visione intelligente, multitasking e comprensione dei comandi verbali. I profili aromatici dei consumatori possono essere creati con l’aiuto di robot e nuove ricette possono essere create sulla base dei dati acquisiti dai consumatori nel tempo. Quello alimentare è uno dei settori che fa più affidamento sul controllo qualità e i robot possono essere un valido aiuto.
Applicazioni nell’industria alimentare
I robot artificialmente intelligenti, che mescolano intelligenza artificiale e normali robot di automazione, sono una delle tante varietà di robot disponibili. Gli algoritmi e i modelli di intelligenza artificiale vengono utilizzati da questi robot per eseguire più di una semplice serie di movimenti ed estendere la propria autonomia. Nel loro sistema di ispezione visiva, Kewpie Corporation (un grande produttore alimentare giapponese) utilizza le librerie di apprendimento automatico TensorFlow di Google per rilevare automaticamente le irregolarità nelle patate a dadini. Fujitsu, sviluppatore di software, ha creato un sistema per rilevare potenziali guasti nel processo di produzione combinando test non distruttivi (NDT) con elaborazione di immagini e algoritmi di Deep Learning per produrre una diagnostica in pochi minuti.
I robot artificialmente intelligenti sono disponibili in una varietà di forme e dimensioni e si distinguono da quelli convenzionali. La robotica convenzionale segue criteri rigorosi per automatizzare i lavori e consentire alle persone di concentrarsi su compiti ad alta intensità di intelligenza. La robotica AI mira a rendere la tecnologia quanto più umana possibile. Le tecniche di apprendimento automatico consentono ai robot guidati dall’intelligenza artificiale di svolgere le funzioni e i compiti loro richiesti in modo autonomo. Nelle applicazioni di automazione intelligente, ovvero basata sull’intelligenza artificiale, la robotica fornisce il corpo e l’intelligenza artificiale il cervello. Altre tecnologie utilizzate nell’automazione industriale, nell’intelligenza artificiale e nella robotica includono la visione artificiale e l’elaborazione del linguaggio naturale. Di conseguenza, la robotica basata sull’intelligenza artificiale può eseguire una serie di compiti senza la necessità dell’intervento umano, come rilevare e posizionare un articolo sul pavimento di un magazzino.
Un numero crescente di aziende sta creando soluzioni per sistemi agroalimentari basati sull’intelligenza artificiale in grado di gestire una serie di problemi, risparmiando al tempo stesso risorse importanti e riducendo i danni ambientali. Per utilizzare l’intelligenza artificiale nella gestione dei processi è necessario creare modelli di business che tengano conto della sostenibilità e della responsabilità sociale. Queste strategie aziendali conferiscono alle aziende un vantaggio competitivo senza avere effetti negativi sulla società o sull’ambiente, rendendole così note come strategie aziendali sostenibili.
Nell’industria delle frutta
Uno degli aspetti che influenza l’impressione del consumatore è l’aspetto della frutta e della verdura fresca. La visione artificiale è uno strumento utilizzato per valutare le qualità del prodotto tra cui freschezza e il grado di maturazione, che sono essenziali per la percezione iniziale da parte del cliente. Alcuni ricercatori hanno valutato la possibilità di utilizzare l’imaging a fluorescenza con scansioni lineari iperspettrali per individuare l’inquinamento sulla superficie delle mele. La tecnologia di visione artificiale può essere utilizzata per identificare in modo rapido e affidabile eventuali mele danneggiate o contaminate e rimuoverle da una linea di produzione. FFRobotics, un’azienda israeliana, ha sviluppato una raccoglitrice di mele robotica con da quattro a dodici bracci robotici, dotati di una pinza a tre dita che può afferrare e ruotare meccanicamente il frutto da un ramo. La dimensione, il colore e la maturità del frutto vengono valutati utilizzando apparecchiature e algoritmi di imaging.
Utilizzando il deep learning è stato progettato un quadro di visione artificiale in tempo reale per i robot che raccolgono datteri. Il quadro conteneva tre modelli per classificare i grappoli di datteri in base al tipo, al livello di maturazione e alla tecnica di raccolta.
In agricoltura
L’intelligenza artificiale può essere applicata anche all’agricoltura di precisione, alle previsioni meteorologiche, all’ottimizzazione dell’irrigazione e alla valutazione della qualità del suolo. I big data possono essere utilizzati per tracciare le filiere, monitorare la crescita agricola. Il monitoraggio delle colture, la semina e altri compiti possono essere gestiti dalla robotica. Queste innovazioni possono aumentare la produttività, ridurre gli sprechi e aumentare lo standard e la sicurezza delle produzioni.
L’intelligenza artificiale in agricoltura comprende sia software di intelligenza artificiale che robot di intelligenza artificiale. I primi offrono informazioni, consigli e dati. Raccolgono una grande quantità di dati dall’azienda agricola, dall’ambiente, dai macchinari e così via. La combinazione di tecniche di intelligenza artificiale (apprendimento automatico, apprendimento profondo e apprendimento di rinforzo) può servire per consigliare gli agricoltori su quando piantare, raccogliere e vendere i propri raccolti, per avere informazioni sulla salute e sui modelli di comportamento del proprio bestiame e sul riconoscimento delle immagini per rilevare le malattie delle piante. Gli Smart Agribot basati sull’IoT rilevano l’umidità e la qualità del suolo analizzando la presenza di vitamine e minerali e possono verificare la qualità dei raccolti. Questi robot operano in tre fasi: la prima è recuperare i dati di input, la seconda è elaborare l’input e la terza è avviare l’output. Vengono generalmente utilizzati per la raccolta autonoma, ma anche per altri scopi.
Nella logistica alimentare
Per aumentare la sostenibilità complessiva, la logistica alimentare deve ridurre le emissioni di carbonio e i costi. L’automazione e l’impiego di altre tecnologie meccanizzate automatiche come un robot per completare determinati compiti sono già in essere. Qualsiasi azienda che utilizza la robotica e l’automazione lo fa perché vuole ridurre i costi, aumentare la produzione e accelerare le operazioni. I processi robotici e automatizzati offrono anche maggiore efficienza e un ambiente di lavoro migliore. Per garantire la tracciabilità e la tracciabilità end-to-end nella filiera alimentare, la robotica e l’automazione possono essere estremamente importanti. I prodotti alimentari possono essere osservati e tracciati in ogni fase della filiera, dalla fattoria alla tavola, utilizzando sensori e altre tecnologie di tracciamento. Uno dei vantaggi più importanti delle applicazioni della robotica logistica è l’ottimizzazione della movimentazione e del trasporto delle merci. La rapida crescita della tecnologia di controllo intelligente ha influenzato il settore della logistica, determinando l’implementazione di nuovi concetti per robot logistici indoor autonomi. Questi robot spostano merci e pacchi nei magazzini e nelle aziende. Per ottenere la flessibilità e l’economicità della nuova soluzione robotica mobile, vengono applicate tecnologie come l’intelligenza e la visione artificiale. Robot Mobili Autonomi (AMR), grazie a sensori sofisticati (ad esempio telecamere 3D, sensori laser e ultrasonici etc.), sono in grado di mappare nello spazio 3D la presenza di pareti, ostacoli, etc. e consentire movimenti precisi ed efficienti, la presa e il confezionamento di prodotti alimentari. Inoltre, gli AMR possono alleviare i problemi e la sicurezza dei lavoratori coinvolti in attività ripetitive, in particolare in condizioni pericolose.
Nuove prospettive
Come spiegato nell’articolo “Percorsi per applicazioni tecnologiche di robotica non convenzionale nell'industria alimentare”, pubblicato su Food Research International a novembre 2023, esistono numerose aree/operazioni sottovalutate in cui l’impiego di robot potrebbe apportare innovazioni rivoluzionarie, come la miscelazione, l’impastamento, la cottura, il lavaggio, il dosaggio, la formatura, le manipolazioni, la pulizia etc. È stata presa in considerazione la possibilità di modulare/migliorare le proprietà reologiche di complesse formulazioni di impasti reinventando i movimenti di miscelazione o replicando la manipolazione umana dell’impasto. Anche nel campo dell’industria ortofrutticola, il passaggio dal taglio/sbucciatura umano a quello robotico, mirato a ridurre i danni ai tessuti, la contaminazione microbica e a migliorare la produzione oraria, sarebbe di grande interesse. La sfida è anche quella di modulare la superficie a contatto con gli alimenti in base alla loro forma e consentire di equilibrare la pressione e la sua uniformità sulla superficie dell’alimento per limitare notevolmente i potenziali danni. I prodotti alimentari cambiano in base alle loro diverse forme, dimensioni e strutture e una manipolazione non delicata potrebbe rovinarli. La capacità dei robot di lavorare in condizioni ambientali difficili e di modulare le variabili di pulizia (a concentrazione del disinfettante) consentirebbero l’adattamento rapido e continuo del processo a seconda del tipo di materiali, contaminazioni microbiche e biofilm.
Stefania Milanello Esperta in impianti alimentari e divulgatrice scientifica
