Panoramica
Sistemi Microfy, un'azienda spagnola specializzata in microscopi digitali basati sull'IA a prezzi accessibili per l'industria alimentare, ha ricevuto un ampio sostegno per la convalida da parte di agrifoodTEF Nodo spagnolo presso il Università di Lleida (UdL) e Università di Cordova (UCO).
I servizi si sono concentrati sulla validazione di due soluzioni innovative: Fungi.AI, un sistema automatizzato di microscopia per l'analisi della crescita fungina e il conteggio delle spore, e Honey.AI, un microscopio intelligente per la valutazione automatizzata della qualità del miele attraverso l'analisi del polline. Attraverso test collaborativi, UdL ha convalidato la versatilità di Fungi.AI su più ceppi fungini e supporti di coltura, conducendo anche la valutazione della User Experience (UX), mentre UCO ha convalidato la precisione di Honey.AI nell'analisi del polline e del polline corbicolare rispetto ai metodi melissopalynological tradizionali.
Spagna
- Seminativi
- Lavorazione degli alimenti
- Colture di alberi
La sfida
L'industria agroalimentare deve affrontare una crescente pressione per aumentare l'efficienza produttiva, sviluppando al contempo alternative sostenibili come le proteine a base di micelio. I metodi di laboratorio tradizionali per lo screening dei ceppi fungini e l'analisi della qualità del miele richiedono tempo e manodopera e richiedono personale altamente specializzato, creando strozzature critiche nella R&S e nel controllo della qualità.
Microfy Systems aveva bisogno di convalidare le loro soluzioni di microscopia basate sull'intelligenza artificiale oltre i test iniziali. Fungi.AI era stato testato solo con un singolo ceppo fungino, limitando la vitalità commerciale. Hanno richiesto prove di versatilità su più specie, condizioni dei supporti culturali e metriche di precisione. Allo stesso modo, Honey.AI necessitava di una convalida indipendente rispetto ai metodi melissopalynological tradizionali per dimostrare l'affidabilità pronta per il mercato e dimostrare che i non esperti potevano ottenere risultati di livello professionale in modo autonomo.
Il servizio agroalimentareTEF
agrifoodTEF Nodo spagnolo ha fornito una validazione completa attraverso tre servizi attraverso test collaborativi tra Universitat de Lleida (UdL) e Universidad de Córdoba (UCO).
Fungi.AI Validazione (UdL): UdL ha convalidato il sistema di microscopia automatica di Fungi.AI su più ceppi fungini, testando il conteggio e il rilevamento delle spore, l'analisi del tasso di crescita e la misurazione del diametro su piastre micro-titolo standard. Il sistema combina l'analisi delle immagini basata sull'IA con pipeline basate su cloud per il monitoraggio in tempo reale e la valutazione time-lapse:
Computer vision per valutazioni automatizzate della qualità degli alimenti
Fungi.AI Valutazione UX (UdL): La valutazione UX parallela è stata eseguita utilizzando gli standard ISO/IEC 25010:2011 che misuravano l'efficacia, l'efficienza e la soddisfazione, garantendo che i non esperti potessero utilizzare il dispositivo plug-and-play in modo autonomo.
Convalida Honey.AI (UCO): UCO ha confrontato l'analisi del polline basata sull'intelligenza artificiale di Honey.AI con i metodi melissopalynological tradizionali, stabilendo protocolli comuni e convalidando la precisione sia nell'identificazione del polline che del polline corbicolare.
Questa collaborazione multi-partner ha fornito a Microfy metriche sulle prestazioni tecniche, convalida dell'usabilità e credibilità specifica del settore, accelerando la prontezza del mercato e dimostrando al contempo come la microscopia automatizzata si integra perfettamente nei flussi di lavoro di laboratorio esistenti senza richiedere personale specializzato.
L'impatto
La convalida di agrifoodTEF ha prodotto risultati trasformativi per Microfy Systems:
Avanzamento tecnico:
- La copertura del ceppo Fungi.AI si è estesa da 1 a più specie fungine, aumentando drasticamente la redditività commerciale
- Stabilite metriche definitive di accuratezza e ripetibilità in diverse condizioni
- Honey.AI identifica le specie impollinatorie e nettarifere, dando le differenze di conteggio
- Honey.AI analizza il campione, selezionando la zona geografica di origine.
Efficienza operativa:
- Risparmio di tempo significativo rispetto alla microscopia manuale tradizionale
- Eliminazione dei requisiti in materia di competenze specialistiche, democratizzazione dell'accesso all'analisi avanzata
- Il monitoraggio automatizzato 24 ore su 24, 7 giorni su 7, consente uno screening ad alto rendimento impossibile da eseguire manualmente.
Impatto sul mercato:
Il CEO di Microfy ha confermato: "Ora siamo molto più pronti a commercializzare questa tecnologia con altri potenziali utenti.". La convalida indipendente da parte di UdL e UCO fornisce una credibilità di mercato essenziale.
Sostenibilità e scalabilità:
Accelera lo sviluppo di proteine alternative a base di micelio, riducendo gli impatti dell'allevamento intensivo. L'implementazione plug-and-play consente la scalabilità globale tra laboratori e strutture industriali, trasformando le strozzature del controllo qualità in vantaggi competitivi per il settore agroalimentare.
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