Nuove tecnologie e prosciutto: la risonanza magnetica nella degustazione del prosciutto

Degustare prosciutto, proprio come altri piaceri culinari, rappresenta un'arte che solo alcuni esperti padroneggiano. Per la maggior parte di noi, degustare consiste nel provare un buon prosciutto pata negra tagliato a fette sottili; tuttavia, si tratta del lavoro di un maestro prosciuttaio che valuta e degusta il prosciutto prima che questo venga commercializzato nei diversi negozi .
 

Qual è il problema con i metodi tradizionali nella degustazione del prosciutto?

 
La principale difficoltà nella degustazione del prosciutto risiede nel fatto che il maestro prosciuttaio deve forarlo con un punteruolo fabbricato in osso. Questo materiale assorbe gli aromi del prosciutto, permettendo al maestro prosciuttaio di sapere con certezza se il pezzo è stagionato al punto giusto, se deve rimanere più a lungo in questa fase o se al contrario ha passato troppo tempo in cantina.
 
La perforazione del prosciutto interrompe il processo di stagionatura e, se il pezzo non è pronto, si corre il rischio di danneggiarlo. È per questo motivo che il maestro prosciuttaio confida negli altri suoi sensi per valutare e determinare lo stato attuale del prodotto. Chiaramente, determinare se una zampa di maiale è ben stagionata solo osservandola e annusandola è un'arte che pochi dominano alla perfezione e che lascia molto poco al caso.
 

Quali caratteristiche possono essere valutate tecnicamente nel prosciutto?

 
La valutazione della qualità dei prodotti derivati dalla carne è stata oggetto di numerosi studi per decenni. Nella maggior parte dei casi, sono state sviluppate tecniche che permettono di valutare le caratteristiche fisico-chimiche dei prodotti a base di carne sia freschi che stagionati, tra cui il colore, il contenuto di umidità, la quantità di grassi, proteine ​​o sale; tuttavia, queste tecniche sono distruttive, in quanto implicano l'uso di solventi organici e richiedono un sacco di tempo e sforzi.
 

Quali metodi moderni sono emersi?

 
La risonanza magnetica e altre tecniche di diagnostica per immagini si sono presentate come metodi alternativi per l'analisi chimico-fisica del prosciutto per via della loro natura non distruttiva, non invasiva, non intrusiva, non ionizzante e innocua. Sono stati pubblicati molti lavori che hanno cercato di determinare le caratteristiche di qualità dei prodotti a base di carne, la maggior parte dei quali si concentra su lombi e sulle zampe.
 
In Spagna, un team di scienziati dell'Istituto Universitario di Ricerca di Carne e Derivati ​​(IProCar), un istituto di studi sulla carne presso l'Università di Extremadura, ha descritto un metodo ingegnoso per la degustazione del prosciutto che non prevede la necessità di forarlo né di aprirlo. A tale proposito, hanno adoperato uno scanner di risonanza magnetica, la stessa tecnica di imaging non invasiva utilizzata nella medicina moderna che consente di vedere gli organi e le strutture all'interno del corpo umano. Ora questo metodo di imaging ha un uso molto diverso: permette di conoscere le caratteristiche dei prosciutti pata negra e dei lombi iberici senza la necessità di manipolarli.
 
Una volta acquisite le immagini, gli scienziati le analizzano con algoritmi di visione computerizzata ed estrapolano valori numerici ai quali vengono applicati metodi statistici. Pertanto, è possibile prevedere le caratteristiche di qualità dei prodotti derivati dalla carne. Queste tecniche consentono di conoscere parametri quali la quantità di grasso, l'umidità e il colore, nonché alcuni attributi sensoriali del prodotto. Nel caso del prosciutto, questo metodo permette anche di monitorare la diffusione del sale durante le diverse fasi del processo di stagionatura in tempo praticamente reale.
 

Qual è il futuro della risonanza nel mercato del prosciutto?

 
La procedura descritta è stata pubblicata di recente sul Journal of Food Engineering. I ricercatori coinvolti hanno commentato che la loro tecnica è facilmente applicabile all'industria del prosciutto, in quanto utilizza dispositivi e algoritmi molto semplici da implementare. Inoltre, sottolineano che l'applicazione di questi metodi nell'industria della carne è solo una questione di tempo.
 

Nuove tecnologie e prosciutto: immagini spettrali

 
Tutti sanno che quando un prodotto di mercato ha costi elevati, come nel caso del prosciutto pata negra, i concorrenti offrono un altro prodotto che definiscono simile in caratteristiche e componenti, ma ad un prezzo migliore. Oltre a ciò, spesso i prodotti più economici non sono quello che sembrano, una realtà molto nota nel settore della carne, ad esempio, poiché ha portato alla commercializzazione di prodotti con etichette confuse che mascherano che consumiamo qualcosa di diverso da quello che ci è stato offerto. Questa condotta indebita e fraudolenta sembra avere i giorni contati.
 
Un gruppo di ricercatori dell'Università di Siviglia, in Spagna, ha sviluppato una tecnica innovativa che consente di determinare in tempo reale la presenza di microrganismi, la qualità della carne, l'alimentazione ricevuta dall'animale o, nel caso di elementi vegetali come l'oliva, il giusto punto di maturazione per ottenere l'olio migliore; tutto questo grazie alle immagini iperspettrali, che raccolgono fino a 170 bande dello spettro elettromagnetico (sia visibili che non) di qualsiasi prodotto, con successiva applicazione dell'intelligenza artificiale per l'analisi e l'interpretazione dello stesso.
 
I medici del gruppo di ricerca Tecnologia Elettronica e Informatica Industriale (TIC-150) dell'Università di Siviglia lavorano sull'applicazione dell'intelligenza artificiale nel campo, punto chiave della produzione agricola e zootecnica in quest'era tecnologica. Il team ha sviluppato un prototipo al quale collaborano la fondazione ProDTI, un ente senza scopo di lucro dell'università che ha la missione di creare progetti di ricerca e di trasferire i loro risultati nella realtà aziendale, e le aziende Soltel e il Ctaex (Centro Tecnologico Agroalimentario dell'Estremadura).
 
Il prototipo sviluppato utilizza telecamere che raccolgono informazioni ottenute da tutti gli spettri di un prodotto (fino a 170 bande, in confronto alle tre bande delle immagini convenzionali) per le analisi successive mediante intelligenza artificiale; quindi, la macchina è in grado di rilevare qualsiasi proprietà dell'oggetto valutato. I ricercatori indicano che in circa sette secondi vengono analizzati tra 400 megabyte e 2 gigabyte di informazioni che permettono di sapere, ad esempio, se la carne è contaminata dalla salmonella (un batterio che causa una patologia infettiva gastrointestinale), la percentuale di acido oleico e di altri nutrienti che consentono di determinare l'alimentazione dell'animale e persino la presenza di difetti o corpi estranei nel prodotto.
 
Per ottenere un elevato livello di efficacia (95%), i ricercatori hanno inoltre sviluppato algoritmi che permettono di contraddistinguere le immagini ottenute dalle telecamere nell'ambito del progetto Hyqum, un sistema per la rilevazione della contaminazione microbica nelle carni bovine e suine, la presenza di corpi estranei e la determinazione delle caratteristiche di alimentazione dei maiali mediante telerilevamento utilizzando la tecnologia iperspettrale.
 
Con l'uso di queste tecnologie, l'industria ottiene un chiaro beneficio: con una fotocamera che può costare fino a 12.000 € e il sistema informatico appropriato, ogni prodotto può essere analizzato prima dell'elaborazione per il consumo, e tutto questo in tempo reale. Al contrario, attualmente si ottengono campioni che devono essere analizzati in laboratorio affinché un alimento rimanga nella catena di produzione, cosa che richiede più tempo e diverse tecniche laboriose. Come ulteriore vantaggio, l'analisi delle immagini spettrali offre informazioni che forniscono una garanzia reale della qualità offerta sul mercato.
 
Nel caso del consumatore, il beneficio è altrettanto significativo. La registrazione dell'analisi delle immagini non solo certifica che la carne è in perfette condizioni, ma fornisce anche informazioni sulla sua composizione, tra cui l'alimentazione dell'animale prima della macellazione e il suo stato privo di agenti patogeni.
 
Vale la pena ricordare che tali tecnologie possono essere applicate al di fuori del settore della carne. Ad esempio, questa tecnica e i suoi parametri di intelligenza artificiale vengono utilizzati per determinare la qualità delle olive, garantendo così che queste vengano raccolte nel momento ideale per la preparazione del miglior olio possibile. Inoltre, con l'immagine di un ulivo è possibile determinare la quantità di olive di un'azienda, il calibro e il grado di maturazione del frutto, informazioni essenziali per gestire il raccolto e portarlo ai mulini al momento giusto.
 
Infine, i ricercatori del progetto descritto affermano che alla fine dell'anno questa tecnologia potrebbe essere pronta per venire applicata dall'industria, e sottolineano anche l'esistenza di altri campi di ricerca nei quali può essere utile la sua attuazione: dalla medicina, dove viene già applicata come metodo diagnostico non invasivo nelle branche specialistiche di oncologia, cardiologia e oftalmologia, al restauro del patrimonio culturale.