La tracciabilità alimentare ha lo scopo di ridurre gli sprechi e migliorare la salute globale. Sono almeno 200 le tossinfezioni alimentari che ogni anno, riporta l’OMS, provocano oltre 420mila morti, mentre lo spreco alimentare rappresenta l’8-10% delle emissioni globali di gas serra. Ma quando e perché nasce la tracciabilità alimentare? E in che modo le nuove tecnologie possono migliorarla?

A cosa serve la tracciabilità alimentare?

In Europa si è parlato per la prima volta di tracciabilità alimentare quando, nel 1986, scoppiò il “morbo della mucca pazza” (in inglese Bovine Spongiform Encephalopathy o BSE), anche se è stata resa obbligatoria per tutti i prodotti agro-alimentari dal 2002. La BSE era dovuta alla contaminazione delle farine di carne e ossa destinate agli allevamenti con carcasse di bovini affetti dalla malattia. La tracciabilità alimentare è una ricostruzione del percorso dei prodotti agro-alimentari che permette di identificare fornitori e clienti delle imprese che operano lungo le fasi della filiera. Questo riduce le tossinfezioni alimentari e migliora la sicurezza igienico-sanitaria degli alimenti. Non solo, i consumatori acquistano una maggiore consapevolezza riguardo ciò che acquistano e le imprese godono di una maggiore credibilità.

Nuove tecnologie a supporto della filiera agroalimentare

Secondo uno studio condotto dall’Osservatorio Smart AgriFood della School of Management (Politecnico di Milano) e del Laboratorio Research & Innovation for Smart Enterprises (Università degli Studi di Brescia) il 53% degli italiani cerca informazioni relative alla tracciabilità alimentare attraverso siti internet, social e QR Code. Tra le le tecnologie 4.0 già impiegate in questo settore vi sono:

• Blockchain, in cui ciascuna operazione deve essere verificata e approvata da tutti i nodi della rete – gli utenti – prima dell’archiviazione nei blocchi (raggruppamenti di transazioni). La registrazione di data e ora dell’approvazione assicura l’immutabilità delle operazioni e limita le frodi.
• Internet of Things (IoT), un sistema di dispositivi informatici interconnessi senza alcun intervento umano, che utilizzano sensori collegati a macchine, animali e persino persone per ottenere dati in tempo reale su diversi processi.
• Data Analytics che, a sua volta, comprende strumenti come la Content Analisys che può rivelare aspetti nascosti e prevedere le tendenze, e il Deep Learning che aiuta nella classificazione degli alimenti e nel monitoraggio e nella previsione dei rischi per la sicurezza igienico-sanitaria degli alimenti.