Schnelle Methode zur Beurteilung der Qualität von nativem Olivenöl extra

Ein Forscherteam der Universitäten Bari und Mailand hat ein innovatives, zerstörungsfreies Analysesystem zur schnellen, nachhaltigen und kostengünstigen Bewertung der Qualität von nativem Olivenöl extra (NOE) entwickelt. Dieser Fortschritt stellt ein wirksames Instrument im Kampf gegen Verfälschung und Betrug in einem der am stärksten betroffenen Lebensmittelsektoren dar.

Das neue Protokoll, veröffentlicht in der Fachzeitschrift Food Chemistry, basiert auf der Anwendung chemometrischer Ansätze und künstlicher Intelligenz (KI) auf die Fourier-Transformations-Infrarotspektroskopie (FT-IR).

Das Hauptziel ist die Schätzung der Konzentration von Fettsäureethylestern, die Schlüsselindikatoren für die Qualität und Authentizität von NOE sind. Derzeit wird dieser Parameter mittels Gaschromatographie (GC) bestimmt. Obwohl die GC zuverlässig ist, handelt es sich um ein komplexes, langsames, kostspieliges Verfahren, das den Einsatz von chemischen Reagenzien und spezialisierten Labors erfordert.

Die vorgeschlagene Methode nutzt die Informationen aus der FT-IR-Spektroskopie, die einen spektralen Fingerabdruck des Produkts erzeugt. Dieser Fingerabdruck wird mittels multivariater Analyse und Machine-Learning-Modellen analysiert.

Der effektivste Algorithmus, der in der Studie identifiziert wurde, verwendet die XGBoost-Technik. Auch dank des Einsatzes von erklärbaren KI-Werkzeugen ist der Algorithmus in der Lage, die Spektralbereiche zu identifizieren und zu interpretieren, die am stärksten mit dem Vorhandensein der Ethylester assoziiert sind. Dieser Prozess ermöglicht die Erkennung von Korrelationen, die für das menschliche Auge und herkömmliche Analysemethoden unsichtbar sind, ohne dass die Probe zerstört werden muss.

Die Implementierung dieser Technologie hat das Potenzial, die Analysezeit und -kosten drastisch zu senken und zusätzlich die mit herkömmlichen Methoden verbundenen Umweltauswirkungen zu verringern. Sie wird ein schnelles Screening größerer Probenmengen ermöglichen und eine sofortige und zuverlässige Angabe zur Produktkonformität liefern.

Obwohl dieser Ansatz das offizielle Verfahren (Gaschromatographie) noch nicht ersetzt, kann er sofort als wirksames Vorab-Werkzeug für Produzenten, Fabriken, Konsortien und Zertifizierungsstellen dienen und die Qualitätskontrollprozesse konkret verbessern.

Das Forschungsteam, das Teil des METROFOOD-IT-Projekts ist, arbeitet bereits daran, den experimentellen Datensatz zu erweitern und die Methodik auf die Bewertung weiterer wichtiger Qualitätsparameter von NOE auszudehnen, wie zum Beispiel:

 
• Säuregehalt (Acidez)

 

• Peroxidzahl (Índice de peróxidos)

 

• Phenolgehalt (Contenido fenólico)

Das Endziel ist die Entwicklung eines integrierten Systems, das eine vollständige und schnelle Produktbewertung ermöglicht und die Qualitätskontrolle im Agrar- und Lebensmittelsektor revolutioniert. Die Kombination von Spektroskopie mit künstlicher Intelligenz zeichnet sich als die Zukunft ab, um Qualitätsprüfungen zugänglicher und effizienter zu gestalten.