Juan Pablo Lázaro / 09 November 2017

AINIA diseña soluciones big data para ayudar a las empresas agroalimentarias a innovar

En la actualidad existe una gran cantidad de información que se genera a través de fuentes digitales y que resulta difícil de filtrar, analizar y procesar para obtener datos de interés en la gestión diaria de las empresas de alimentación. Así, la mayoría de sistemas de vigilancia no resultan eficaces, bien porque no proporcionan información de carácter relevante o porque suministran tanta información, que es imposible procesarla adecuadamente.

Con el objetivo de que las empresas agroalimentarias puedan disponer de información ajustada a su actividad, AINIA está investigando una nueva tecnología que optimiza la recuperación y el análisis de la información relevante para la toma de decisiones empresariales en el sector de la alimentación.

El proyecto BIGFOOD desarrolla aplicaciones basadas en tecnologías big data para convertir las múltiples informaciones que se generan en la red, en conocimiento de valor que pueda ser de utilidad en la toma de decisiones de todos los ámbitos de la empresa agroalimentaria. Esta información ayudará a las empresas del sector a aumentar su competitividad en el mercado global.

Conocer mejor las necesidades, tendencias y experiencias de los consumidores

Este sistema piloto inteligente de tratamiento de datos servirá además, para analizar los gustos y preferencias que los consumidores muestran en las redes sociales, así como discriminar las opiniones y percepciones reales y estados de opinión sobre productos o familias, minimizando el ruido informativo. Así, estas soluciones en las que trabaja AINIA, podrán ayudar a tomar decisiones empresariales más acertadas, por ejemplo, antes de lanzar un nuevo alimento o bebida al mercado, o cuando se aborde el rediseño de un producto existente, y maximizar las oportunidades de éxito en el mercado.

Anticiparse a potenciales alertas alimentarias y riesgos emergentes

Asimismo, el proyecto BIGFOOD permitirá conocer las alertas y soluciones relacionadas con la seguridad alimentaria a nivel mundial, para poder desarrollar planes de actuación propios, frente a posibles crisis relacionadas con el fraude alimentario o con otros riesgos de seguridad alimentaria globales.

En la misma línea, se van a aplicar técnicas para analizar en profundidad los contenidos publicados en fuentes digitales relacionadas con riesgos emergentes mundiales, utilizando tecnologías semánticas para su clasificación automática previa. Los contenidos de carácter científico y legislativo serán caracterizados y clasificados para facilitar el análisis que tengan que hacer los expertos a posteriori, lo que supondrá agilizar y ahorrar tiempo en un trabajo que actualmente, se realiza de manera manual así como, minimizar el ruido derivado de las búsquedas automáticas.

Colaboración con las empresas

El proyecto BIGFOOD en el que trabaja AINIA, con la colaboración de cinco empresas valencianas, tiene como objetivo convertirse en una herramienta de utilidad para la industria agroalimentaria, a partir del tratamiento masivo de información disponible en fuentes públicas de Internet relacionadas con la innovación de producto, gestión de riesgos, seguridad alimentaria y monitorización de percepciones del consumidor del sector agroalimentario.

Para ello, los desarrollos tecnológicos de BIGFOOD se ejecutarán en la infraestructura big data en nube de AINIA, dotada con alta capacidad de procesamiento paralelo y almacenamiento remoto. Este sistema de inteligencia de datos se pondrá a disposición de las empresas mediante aplicaciones accesibles con un navegador e integradas en el correo electrónico, para su fácil incorporación a los procesos diarios de los trabajadores, técnicos y equipo directivo de las empresas.

BIGFOOD es un proyecto de I+D propia de AINIA que cuenta con el apoyo del IVACE y los Fondos FEDER, dentro del Programa de Desarrollo Estratégico de ayudas dirigidas a los Institutos Tecnológicos de la Comunitat Valenciana en colaboración con empresas del ejercicio 2017.

 

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