Mejorar la confianza en la cadena de pescado: herramientas de monitoreo rápidas y portátiles para un mejor control del pescado blanco
El pescado es un alimento nutricional saludable. La creciente demanda del mercado mundial, junto con los escándalos de comida de pescado, ha generado un alto nivel de preocupación por la seguridad del consumo de pescado. Este proyecto europeo pretende desarrollar tres diferentes herramientas de monitorización de aspectos del pescado que suponen una problemática o preocupación actual de los consumidores a la hora de consumir pescado.
El objetivo de esta colaboración es generar dispositivos de monitoreo en tiempo real, confiables, portátiles y fáciles de usar que ayuden a evaluar la frescura, el perfil nutricional, la identidad de ciertos tipos de pescados (Panga y Bacalao), el uso de antibióticos y el uso fraudulento de exceso de agua en el pescado.
Estas herramientas serán validadas durante el proyecto con la intención de ser comercializadas para su uso a nivel de distribuidor o consumidor. Todas estas herramientas se pretenden que sean fáciles de usar y que den la información a tiempo real. La labor de AZTI se centra en dos de estas herramientas: el kit de detección rápida de autentificación (para Panga y bacalao) y el desarrollo de calibraciones NIR para la monitorización del perfil nutricional del pescado. Para los dos casos se hará validación y se estudiará la aceptabilidad, el impacto, aplicaciones y usuarios potenciales, etc.
Los minoristas y el sector HORECA tendrán un nuevo conjunto de herramientas para mejorar la transparencia de la calidad y la autenticidad de los productos pesqueros que venden, para que puedan combatir el fraude y recuperar la confianza de los consumidores.
| Socios | AZTI, Queen’s University Belfast, Waitrose, Microbion, Tellspec |
| Financiación | EIT Food, apoyado por el EIT, un organismo de la Unión Europea |
| Duración | 2018-2019 |
Lineas de investigación: Digitalización, Sostenibilidad y ecoeficiencia alimentaria
Sublíneas de investigación: Digitalización e inteligencia artificial