Un recente studio della FAO (Organizzazione delle Nazioni Unite per l'Alimentazione e l'Agricoltura), intitolato "Artificial Intelligence for Food Safety: A literature synthesis, real-world applications and regulatory frameworks" (Intelligenza Artificiale per la Sicurezza Alimentare: Una sintesi della letteratura, applicazioni reali e quadri normativi), mette in luce il crescente e cruciale ruolo dell'AI nella gestione e nel miglioramento dei sistemi di sicurezza alimentare a livello globale.
Questa tecnologia, che include l'apprendimento automatico (Machine Learning o ML) e l'apprendimento profondo (Deep Learning o DL), offre nuove capacità nell'analisi dei dati, nella modellazione predittiva e nel supporto alle decisioni basate sul rischio.
Le Tre Aree di Applicazione dell'AI
La ricerca ha identificato tre principali domini in cui l'AI viene applicata nella gestione della sicurezza alimentare:
- Consulenza scientifica: Inclusa l'analisi di laboratorio e la valutazione del rischio.
- Ispezioni e controllo frontaliero: Per una verifica più rapida e mirata dei prodotti.
- Attività operative delle autorità competenti: Per migliorare l'efficienza amministrativa e la risposta agli incidenti.
Il Ruolo Rivoluzionario nella Diagnostica Veterinaria e nella Ricerca Scientifica
L'AI sta dimostrando un potenziale significativo nel campo della consulenza scientifica, specialmente in quelle attività di laboratorio di pertinenza veterinaria. In circa 55 studi analizzati, l'AI è stata esaminata per aumentare l'accuratezza, la velocità e l'efficienza dei test di laboratorio.
- Identificazione Rapida dei Patogeni: I modelli di AI possono supportare la classificazione e l'identificazione di patogeni alimentari, come i batteri, utilizzando tecniche avanzate come la spettroscopia Raman o i biosensori per il rilevamento rapido nei liquidi alimentari.
- Modelli Predittivi di Virulenza: L'AI è stata impiegata per prevedere la virulenza di specifici ceppi di Salmonella attraverso l'analisi dei dati di sequenziamento dell'intero genoma (Whole Genome Sequencing - WGS). Tali modelli predittivi possono facilitare un monitoraggio più mirato e basato su prove.
- Fattori di Rischio e Contaminazione: L'AI aiuta la ricerca fondamentale nell'individuare le cause di contaminazione. Ad esempio, è stata usata per identificare i fattori ambientali associati alla presenza di Salmonella nei bacini idrografici agricoli o la prevalenza di Listeria negli allevamenti avicoli al pascolo. L'AI è stata anche utilizzata per prevedere la contaminazione da micotossine.
Inoltre, il rapporto include casi studio reali da cinque paesi, e tra le istituzioni che hanno fornito un esempio di applicazione pratica c'è anche un Istituto Zooprofilattico Sperimentale (IZS) italiano.
Sfide e Necessità di Governance
Sebbene le prospettive siano positive, l'integrazione dell'AI pone diverse sfide che le autorità competenti devono affrontare:
- Qualità dei dati: L'efficacia dell'AI dipende fortemente dalla disponibilità di dati di alta qualità e interoperabili. La presenza di dati distorti (biased data) può portare a risultati inaccurati e non equi.
- Spiegabilità (Explainable AI ): È fondamentale garantire la trasparenza e la comprensione di come i sistemi di AI arrivano alle loro decisioni, un aspetto cruciale per mantenere la fiducia e assicurare la supervisione umana.
- Capacità e Preparazione: Nei Paesi a basso e medio reddito (LMICs), le applicazioni di AI possono dipendere da dati attualmente insufficienti. L'adozione di successo richiede prima di tutto l'identificazione chiara del problema da risolvere, la valutazione delle capacità attuali e della qualità dei dati disponibili.
In conclusione, l'Intelligenza Artificiale offre opportunità per migliorare l'efficienza e la capacità di risposta dei sistemi di sicurezza alimentare. Tuttavia, il suo contributo nel garantire risultati sostenibili ed equi nei sistemi agroalimentari dipenderà da un'attenta considerazione della governance, della gestione dei dati e di una solida cooperazione tra tutte le parti interessate.
Leggi documento della FAO