Tutte le fasi del ciclo di vita del cibo sono oggi fortemente correlate alle nuove possibilità offerte dalle ICT. Analisi dei dati biologici, Internet delle cose applicate a tutta la catena del valore del cibo, le applicazioni mobili legate alla pubblicità e alla selezione del cibo sono solo esempi del potenziale uso delleICT. L'innovazione scientifica offerta da tali tecnologie può contribuire alla sostenibilità della linea di produzione alimentare, al miglioramento del consumo di cibo e ad una migliore esperienza alimentare da parte dei consumatori.
Quest'area di ricerca e innovazione è dedicata alla progettazione e allo sviluppo di algoritmi, strumenti, piattaforme e servizi per migliorare la gestione dei dati (alimenti genomici, testuali e visivi) lungo tutta la catena del valore alimentare con particolare attenzione al consumatore finale. I nostri servizi sono la gestione di dati sugli alimenti, il riconoscimento di video e immagini, lo sviluppo di app per l'utente finale.
Quest'area comprende i seguenti argomenti specifici.
Referente generale
Andrea Maurino
andrea.maurino@unimib.itGestione dei dati
Lo scopo principale di questo settore è la progettazione e lo sviluppo di strumenti per la gestione dei dati alimentari mediante la costruzione di grafici della conoscenza relativi agli alimenti.
L'uso di nuovi strumenti per la descrizione, la profilazione e l'integrazione dei dati relativi al cibo disponibili anche da archivi di dati aperti migliore gestione della catena del valore semplificando la tracciabilità e l'integrazione dei dati.
REFERENTE
Da definire
TEAM
Carlo Batini
Andrea Maurino - ICT Tecnology for food chain traceability
Matteo Palmonari
Anisa Rula
Tecnologie multimediali per il monitoraggio alimentare
Negli ultimi anni molti lavori di ricerca hanno dimostrato che le tecniche di visione artificiale possono aiutare a riconoscere automaticamente diversi alimenti e stimare la quantità di cibo. Entrambi questi due obiettivi sono fondamentali per un sistema completo di monitoraggio della dieta. Questa area è correlata alla progettazione di sistemi per il monitoraggio dietetico automatico dei clienti basati su robuste tecniche di visione artificiale quantitativo di alimenti e controllo della qualità degli alimenti basato sulla visione artificiale.
REFERENTE
Da definire
TEAM
Gianluigi Ciocca
Paolo Napolitano
Raimondo Schettini
Applicazioni della genomica alla garanzia della qualità del prodotto nei bovini e nei suini
La ricerca è focalizzata sulla selezione fenotipica (naturale o artificiale) dalla genotipizzazione SNP rilevando gli aplotipi con metodi computazionali. Utilizzando gli Hapotypes è infatti possibile identificare il locus nei bovini e nei suini che presentano difetti o sono più adatti alla produzione di latte di carni di buona qualità.
REFERENTE
Da definire
TEAM
Paola Bonizzoni
Gianluca Della Vedova
Daniela Rizzi