Descripción

Detectar y prevenir actividades fraudulentas a lo largo de toda la cadena alimentaria

De acuerdo con FAO, el fraude alimentario se define como cualquier acción deliberada realizada por empresas o individuos con objeto de engañar a otros en relación con la integridad de los alimentos a fin de obtener una ganancia indebida. Los tipos de fraude alimentario incluyen, entre otros, la adulteración, sustitución, dilución, manipulación, simulación, falsificación y la tergiversación. El fraude alimentario amenaza la seguridad alimentaria y el funcionamiento eficaz del mercado interior. El coste de las prácticas fraudulentas para la industria alimentaria mundial se ha estimado en unos 30 billones de euros al año y asimismo se asocia con otras formas de delincuencia organizada. WATSON ofrecerá nuevas herramientas para combatir este gran y creciente problema de fraude alimentario.

Objetivos

WATSON proporciona un marco metodológico combinado con un conjunto de herramientas capaces de detectar y prevenir actividades fraudulentas a lo largo de toda la cadena alimentaria. El marco propuesto mejorará la sostenibilidad de las cadenas alimentarias, al aumentar la seguridad alimentaria y reducir el fraude a través de innovaciones sistémicas que: a) aumenten la transparencia en las cadenas, a través de mecanismos de trazabilidad mejorados que contengan información precisa, relevante en el tiempo y no manipulada para el alimento a lo largo de todo su recorrido, b) dotar a las autoridades y a los responsables de la formulación de políticas con datos, conocimientos e ideas para tener una conciencia situacional completa de la cadena, y c) aumentar la conciencia del consumidor sobre la seguridad y el valor de los alimentos, lo que lleva a la adopción de estilos de vida más saludables y el desarrollo de ecosistemas alimentarios sostenibles. WATSON implementa un enfoque de cálculo de riesgos basado en inteligencia para abordar el fenómeno del fraude de manera holística, incluyendo tres pilares fundamentales: a) identificar las “brechas” de datos en la cadena alimentaria, b) la provisión de métodos, procesos y herramientas para contrarrestar el fraude, y c) la colaboración transfronteriza efectiva entre las autoridades públicas a través del intercambio de información precisa y confiable. WATSON se basa en la implementación de tecnologías emergentes (IA, IoT, DLT, etc.) que permitan la transparencia dentro de las cadenas de suministro, a través del desarrollo de un riguroso régimen de trazabilidad así como el uso de novedosas herramientas para el análisis rápido, no invasivo e in situ de los alimentos. Las diferentes soluciones se demostrarán en 6 casos de uso: a) prevención de bebidas alcohólicas falsificadas, b) conservación de la autenticidad de la miel IGP, c) control in situ de autenticidad y trazabilidad del aceite de oliva, d) identificación de posibles manipulaciones en todos etapas de la cadena cárnica, e) la mejora de la trazabilidad de los productos de alto valor en la cadena de cereales y láctea, f) la lucha contra la falsificación del salmón.

El papel principal que asumirá ASINCAR consistirá en coordinar el piloto entorno a miel IGP, cuyo principal objetivo consiste en el uso de dispositivos portátiles de bajo costo, basados en NIR (Espectroscopia de Infrarrojo Cercano) y HSI (imagen hiperespectral), para preservar la autenticidad de la IGP “Miel de Asturias” y diferenciarla de sus competidores a través de una caracterización avanzada.

Resultados esperados

Como resultado principal, se avanzará en el desarrollo tecnológico de 13 soluciones digitales sistémicas que mejoren los procesos de trazabilidad y autenticidad en las cadenas de valor alimentarias. El marco propuesto mejorará la sostenibilidad social y económica de las cadenas de suministro de alimentos al garantizar la calidad y la autenticidad, aumentar la seguridad alimentaria y, al mismo tiempo, considerar los impactos climáticos y ambientales de los productos alimenticios.

Información del proyecto

Fecha de inicio: 01/03/2023
Fecha de fin: 28/02/2026
Responsable: Pelayo Gonzalez Gonzalez
Director de laboratorio y transformación digital
pelayogg@asincar.com

Socio(s)