Proyecto

NIRMARLIN

Estudio de viabilidad de la sensórica NIR para la identificación de especies de marlines.

TerritorioNacional
Financiador:Privada
Duración2025
EstadoFinalizado

 

Contexto

Los marlines son peces de gran valor comercial cuya identificación precisa es fundamental para la gestión sostenible de las pesquerías y el cumplimiento de regulaciones. Sin embargo, debido a su similitud morfológica, la distinción entre especies resulta un desafío.

La espectroscopía de infrarrojo cercano (NIR) ha demostrado ser una tecnología eficaz para la autenticación de alimentos, permitiendo análisis rápidos y no destructivos. Un estudio tecnológico de AZTI ha identificado su potencial para diferenciar especies de marlines, facilitando una gestión más eficiente para los buques palangreros de ORPAGU.

Objetivos

Este proyecto busca aportar una solución innovadora para mejorar la trazabilidad y sostenibilidad en la gestión pesquera. Para ello se han definido estos objetivos.

Actividades

Para conseguir lo objetivos anteriormente definidos se llevarán a cabo las siguientes tareas.

Financiación

ORPAGU

Proyecto financiado por el Ministerio de Pesca, Agricultura y Alimentación a través de fondos de la Unión Europea

Proyectos de investigación

EcoefIoT

Modelos predictivos para la ecoeficiencia de procesos alimentarios: Modelado de procesos a partir de datos captados mediante plataforma IoT

Ver proyecto

SensAIFood

Monitorización de parámetros de calidad mediante sensórica inteligente

Ver proyecto

EIT iFishCan

Banco de pruebas de control inteligente de residuos y pérdidas para la industria conservera de pescado

Ver proyecto

Sof-IA

Solución digital basada en sistemas de aprendizaje automático para el control, en tiempo real, de la calidad de subproductos alimentarios en industria

Ver proyecto

EIT Food FISH

Mejorar la confianza en la cadena de pescado: herramientas de monitoreo rápidas y portátiles para un mejor control del pescado blanco

Ver proyecto

DIGCAN

Mejorando la cadena pesquera con tecnología digital

Ver proyecto

EIT Food MAKE-IT!

Una infraestructura de la cadena de valor alimentaria más simple e inteligente.

Ver proyecto

Equipo Investigador

Sonia Nieto

Sonia Nieto
Investigadora (PhD)

Contactar
Sectores de aplicación, líneas y sublíneas de investigación relacionadas

Lineas de investigación: Digitalización, Sostenibilidad y ecoeficiencia alimentaria

Sublíneas de investigación: Digitalización e inteligencia artificial

Cookies