EGGSENSE: sensori e AI per un nuovo approccio al controllo della biosicurezza nel settore avicolo

Una soluzione per il monitoraggio rapido e avanzato della contaminazione microbica nelle uova lungo la linea produttiva.


DESCRIZIONE DEL PROGETTO

Nel settore avicolo, la sicurezza alimentare rappresenta una sfida tecnica e operativa di primaria importanza. Tra le criticità più rilevanti vi è la contaminazione da Salmonella, che richiede controlli tempestivi e affidabili per intercettare il rischio prima che entri nella filiera produttiva.

È in questo contesto che si inserisce EGGSENSE, progetto di SKA Poultry Equipment finanziato da MADE Competence Center, sviluppato con il contributo tecnico di CSMT Innovation Hub e Nano Sensor Systems, partner dell’hub.

Il progetto nasce per sviluppare un sistema innovativo di monitoraggio avanzato della contaminazione microbica nelle uova avicole, capace di rendere possibile il rilevamento rapido e automatizzato di segnali associati alla presenza di patogeni direttamente in stabilimento, immediatamente dopo l’ovodeposizione. L’obiettivo è superare i limiti delle analisi microbiologiche tradizionali, che richiedono tempi di risposta compresi tra 48 e 72 ore e il ricorso a laboratori specializzati, introducendo invece un controllo più rapido, continuo e integrabile nelle linee produttive.

EGGSENSE punta infatti allo sviluppo di un dispositivo avanzato in grado di supportare il monitoraggio della biosicurezza con una logica più vicina ai tempi reali dell’operatività industriale, contribuendo a rendere il controllo qualità più tempestivo, più strutturato e più utile per la gestione della filiera.

Il progetto ha ottenuto il primo premio nella categoria Digital New Champion alle semifinali dei Future Industry Awards, tenutesi a Brescia presso Confindustria Brescia, distinguendosi tra oltre 100 candidature.

LA SOLUZIONE

Dal punto di vista tecnologico, il sistema funziona come un “naso elettronico”: una matrice di sensori di gas legge l’impronta volatile associata alla possibile crescita microbica, mentre il modello di machine learning riconosce pattern e anomalie utili alla classificazione del rischio.

L’approccio si basa sull’impiego di sensori tailor-made in grado di individuare specifici composti organici volatili (VOCs) collegati alla possibile contaminazione, integrati con algoritmi di intelligenza artificiale per l’analisi e l’interpretazione dei dati in tempo reale. A questa componente si affianca una piattaforma cloud per la gestione dei dati, la tracciabilità dei lotti e il supporto alle decisioni operative.

La soluzione è pensata per essere applicata direttamente in stabilimento, così da spostare il controllo da una logica reattiva a una logica più immediata e integrata nel processo. In questo modo, EGGSENSE apre la strada a un monitoraggio più rapido della biosicurezza, con potenziali ricadute positive non solo sulla capacità di intercettare tempestivamente il rischio, ma anche sulla gestione della qualità, sull’efficienza dei processi e sulla sostenibilità della filiera.

I BENEFICI

I benefici attesi riguardano più livelli. Da un lato, EGGSENSE punta a migliorare la biosicurezza e la capacità di intervento tempestivo negli allevamenti e negli stabilimenti, grazie a un controllo più rapido rispetto alle analisi tradizionali. Dall’altro, apre la strada a una gestione più efficiente della qualità, con ricadute potenziali su riduzione dei costi, ottimizzazione dei processi, minori sprechi e maggiore sostenibilità della filiera.

Un ulteriore elemento di interesse è la scalabilità della soluzione, che potrà essere adattata anche ad altri contesti agroalimentari. EGGSENSE si inserisce così in un percorso di innovazione applicata che porta sensoristica avanzata, AI e gestione del dato dentro un’esigenza concreta di controllo, con l’obiettivo di rendere la sicurezza alimentare più tempestiva, integrata ed efficace lungo la filiera.

REFERENTE DEL PROGETTO

Laura Treccani

Trasferimento Tecnologico

CSMT

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