Impulsan la Inteligencia Artificial y gestión de datos para mejorar la seguridad alimentaria

AINIA anunció los importantes avances en el desarrollo de un Hub de información específico para mejorar la seguridad alimentaria. El centro tecnológico creó una plataforma avanzada de gestión de datos e implementó algoritmos de Inteligencia Artificial al sistema integrado de datos desarrollado en el marco del proyecto GlobalSafeFood II.

Estos nuevos prototipos de aplicaciones logrados optimizan la detección y análisis de riesgos y fraudes, y mejoran la calidad del control alimentario, garantizando una cadena de suministro más segura.

También, se alcanzaron varios hitos importantes que permiten un avance significativo en la gestión de la seguridad alimentaria a nivel mundial. Esto gracias al desarrollo de estas tecnologías avanzadas y la integración de datos en tiempo real.

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Desarrollo de tecnologías avanzadas

Nueva versión del Data-Lake

AINIA creó una versión avanzada del data-lake que ahora integra tanto fuentes externas como internas de datos, proporcionando una plataforma robusta y escalable para la gestión de información de seguridad alimentaria.

Esta actualización permite una mejor gobernanza y configuración del acceso a datos, facilitando un control en tiempo real por parte de los operadores.

Algoritmos avanzados de seguridad alimentaria

También se implementaron nuevos algoritmos avanzados relacionados con la seguridad alimentaria, a través de:

• la fusión
• descubrimiento
• clasificación
• predicción de datos

Estos algoritmos mejoran la capacidad de detección temprana de patrones asociados a riesgos emergentes y fraudes alimentarios, basados en técnicas de machine learning y análisis semántico.

Tecnología, fundamental para la seguridad alimentaria

La seguridad alimentaria es una preocupación que abarca todas las etapas de la cadena de suministro de alimentos, desde la producción hasta el consumo a nivel global.

Los riesgos pueden surgir en cualquier punto de este proceso, ya sea por contaminación, fraude alimentario, o fallos en los procedimientos de manejo y almacenamiento.

Garantizar que los alimentos que llegan a los consumidores sean seguros y de alta calidad requiere de un enfoque integral y tecnologías avanzadas capaces de monitorear y mitigar riesgos en tiempo real.

Contar con herramientas tecnológicas innovadoras es crucial para detectar y prever riesgos de manera eficiente. Permitiendo una gestión proactiva y mejorando la calidad y seguridad en toda la cadena de suministro.

Prototipos basados en Inteligencia Artificial

Los avances logrados tienen un impacto significativo en diversos aspectos de la seguridad alimentaria, como la mejora en la detección más precisa y temprana de riesgos potenciales, tanto a nivel de fraudes como de amenazas emergentes. Esto permite tomar decisiones informadas y proactivas para mitigar riesgos.

La reducción de incidencias es otro beneficio logrado. La capacidad de combinar inteligentemente datos internos y externos mejora la comprensión y control de los procesos de seguridad alimentaria, reduciendo así las incidencias y mejorando la eficiencia de los planes de control de calidad.

Por último, estos avances logran una mayor protección contra fraudes. El sistema avanzado de monitorización automatizada proporciona una protección robusta frente a posibles fraudes alimentarios. Permitiendo identificar y responder rápidamente a eventos sospechosos en los países de origen de las materias primas.

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