{"id":749,"date":"2017-11-23T16:00:21","date_gmt":"2017-11-23T15:00:21","guid":{"rendered":"https:\/\/preblogs.deusto.es\/bigdata\/?p=749"},"modified":"2017-11-23T16:00:21","modified_gmt":"2017-11-23T15:00:21","slug":"big-data-en-la-seguridad-alimentaria","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/big-data-en-la-seguridad-alimentaria\/","title":{"rendered":"Big data en la seguridad alimentaria"},"content":{"rendered":"

(Art\u00edculo escrito por\u00a0Izaskun Larrea<\/a>, antigua alumna de la promoci\u00f3n de 2016\/17 en el\u00a0Programa en Big Data y Business Intelligence<\/a>\u00a0en Bilbao)<\/p>\n

En los \u00faltimos a\u00f1os, se ha escrito mucho sobre Big Data \u00a0y su potencial para revolucionar la forma en que operan las empresas y los servicios p\u00fablicos.\u00a0La visi\u00f3n se est\u00e1 convirtiendo r\u00e1pidamente en realidad, podemos tener redes de sensores conectados que recopilan datos de f\u00e1bricas, veh\u00edculos, hospitales, hogares, tiendas y cadenas de suministro en todo el mundo.\u00a0Se dice que es la tecnolog\u00eda que permitir\u00e1 todo, desde las ciudades inteligentes que pueden, por ejemplo, optimizar el flujo de tr\u00e1fico, el uso de energ\u00eda y la se\u00f1alizaci\u00f3n, \u00a0hasta predecir un terremoto.<\/p>\n

En este art\u00edculo exploramos cu\u00e1l ser\u00e1 el impacto continuo del Big Data \u00a0en\u00a0la seguridad alimentaria<\/a>.\u00a0En particular, examinamos el conocimiento aceptado de que el Big Data, con su capacidad de monitorear y controlar los sistemas de forma remota, nos ayudar\u00e1 a avanzar para garantizar la seguridad alimentaria.<\/p>\n

Algo tan complejo como las cadenas mundiales de suministro de alimentos, va a requerir una visi\u00f3n coordinada y colaborativa que no deje piedra sin remover, con cada componente haciendo su parte.<\/p>\n

\"Seguridad<\/a>
Seguridad Alimentaria y Big Data<\/figcaption><\/figure>\n

Trazabilidad de la cadena alimentaria<\/h2>\n

Actualmente, el Big Data se usa con mayor frecuencia en la industria alimentaria para\u00a0 rastrear el estado de los productos a trav\u00e9s de la producci\u00f3n, el procesamiento y la cadena de suministro.\u00a0En el nivel m\u00e1s b\u00e1sico, las empresas han estado utilizando c\u00f3digos de barras y etiquetas RFID durante m\u00e1s de 20 a\u00f1os para rastrear productos alimenticios desde sus puntos de origen hasta\u00a0plantas de procesamiento<\/a>, transporte, almacenamiento, puntos de distribuci\u00f3n y\u00a0minoristas de alimentos<\/a>\u00a0.<\/p>\n

En a\u00f1os m\u00e1s recientes, tambi\u00e9n hemos visto el desarrollo de sensores m\u00e1s sofisticados que pueden monitorear los factores de seguridad hasta un nivel de detalle fino durante el procesamiento de alimentos y la log\u00edstica.\u00a0Ahora es relativamente com\u00fan que las empresas instalen redes de sensores que midan las part\u00edculas de polvo de los alimentos, la temperatura o la humedad en plantas de fabricaci\u00f3n de alimentos y contenedores de transporte.<\/p>\n

Estamos viendo esfuerzos m\u00e1s avanzados, como\u00a0el proyecto MUSE-Tech financiado recientemente por la UE<\/a>\u00a0(espectroscop\u00eda fotoac\u00fastica, espectroscop\u00eda de UV-Vis Cuasi Imaging y detecci\u00f3n de temperatura distribuida) para mejorar la manera en que los fabricantes manejan los materiales en bruto y en el proceso.<\/p>\n

El proyecto desarroll\u00f3 un dispositivo multisensor que puede reaccionar en tiempo real\u00a0 las variaciones en las materias primas y las condiciones de procesamiento para optimizar la calidad y la seguridad de los alimentos procesados.\u00a0Una l\u00ednea del proyecto se ha centrado en reducir el riesgo de desarrollar acrilamida, un compuesto t\u00f3xico en alimentos con almid\u00f3n, como las papas fritas durante la cocci\u00f3n, al especificar nuevas pautas para el tiempo y la temperatura de fritura.<\/p>\n

Combinados, los beneficios de estos enfoques son muchos.\u00a0Por un lado, ayudan a las empresas alimentarias a cumplir la legislaci\u00f3n alimentaria.\u00a0Esto espec\u00edficamente establece disposiciones para mejorar las pr\u00e1cticas de seguridad alimentaria y una mayor responsabilidad a trav\u00e9s de la rastreabilidad.<\/p>\n

La \u00a0monitorizaci\u00f3n integral de los de los alimentos, permite que varias partes involucradas en las redes de suministro, las empresas de log\u00edstica y los minoristas identifiquen r\u00e1pidamente los puntos de origen y distribuci\u00f3n.\u00a0Anteriormente, estas investigaciones podr\u00edan haber llevado semanas o meses.<\/p>\n

Sin embargo, aunque toda esta capacidad es buena para una seguridad alimentaria eficiente e identifica los \u00a0problemas m\u00e1s r\u00e1pidamente, solo nos lleva tan lejos hacia las verdaderas posibilidades que se ofrecen.\u00a0Para eso, necesitamos agregar Big Data a la mezcla.<\/strong><\/p>\n

Avances en el an\u00e1lisis de Big Data<\/h2>\n

A medida que Internet of Things se desarrolla en sofistificaci\u00f3n y escala, se est\u00e1n produciendo grandes cantidades de datos que antes no estaban disponibles. \u00bfC\u00f3mo podemos utilizar toda esta informaci\u00f3n para mejorar la forma en que trabajamos?<\/p>\n

Este es el trabajo de\u00a0Big Data Analytics<\/a>, el campo del Big Data \u00a0que progresa r\u00e1pidamente y que puede usarse para extraer conjuntos de datos excepcionalmente grandes y descubrir patrones ocultos, correlaciones desconocidas, puntos de falla, tendencias del mercado, preferencias del cliente y todo tipo de informaci\u00f3n comercial \u00fatil.<\/p>\n

En la industria alimentaria, los conjuntos de datos se est\u00e1n incrementando por la gran cantidad de datos generados por las redes de sensores de monitoreo que ya hemos descrito.<\/p>\n

Sin embargo, esto es solo el comienzo.\u00a0Lo que es realmente interesante es el potencial de encontrar nuevas correlaciones mediante el an\u00e1lisis de los datos de seguridad alimentaria junto con los datos de sensores de otras fuentes cient\u00edficas y ambientales.\u00a0Esto crear\u00e1 la posibilidad de ofrecer avances a\u00fan m\u00e1s profundos.<\/p>\n

Un ejemplo de c\u00f3mo esto puede funcionar es una\u00a0colaboraci\u00f3n<\/a>\u00a0actual\u00a0entre Mars e IBM<\/a>, que se centra en la secuenciaci\u00f3n del ADN y el ARN de las bacterias que se producen dentro de los alimentos en las cadenas de suministro mundiales.\u00a0El objetivo del proyecto es crear un \u00edndice gen\u00e9tico de las bacterias normales que se producen en los alimentos.<\/p>\n

Esto ayudar\u00e1 a determinar m\u00e1s f\u00e1cilmente las anomal\u00edas en las muestras de alimentos que muestran la presencia de bacterias da\u00f1inas.\u00a0Proporcionar\u00e1 una mejor comprensi\u00f3n de las causas de la contaminaci\u00f3n y la propagaci\u00f3n de\u00a0enfermedades transmitidas por los alimentos<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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