Una de las líneas de trabajo en I+D de AINIA a lo largo de 2018 se ha centrado en la exploración para el desarrollo de modelos de predicción de riesgos microbiológicos, a través de la aplicación de algoritmos «big data» y «machine learning».
Un equipo multidisciplinar del centro ha avanzado en la identificación de técnicas que permitan el desarrollo futuro de modelos matemáticos. Están basados en el análisis masivo de datos de distintas fuentes de información, así como la aplicación de algoritmos de «machine learning» y “big learning”.
Además, estos modelos han de ser capaces de identificar una situación de riesgo microbiológico en la industria, a partir de una serie de datos necesarios para caracterizar el riesgo y que pueden incluir:
Los trabajos efectuados en el último ejercicio han permitido definir una metodología de determinación de parámetros intrínsecos y extrínsecos del modelo predictivo.
La I+D de AINIA en 2018 también ha ido orientada a la exploración de nuevas técnicas moleculares y evaluación de su adaptación. Nos hemos centrado en nuevas técnicas emergentes de análisis microbiológico basadas en biología molecular y detección de ADN.
Nuestros avances en este ámbito van orientados a reducir el plazo de entrega de resultados analíticos para las empresas. Todo ello gracias a la mayor sensibilidad de estas técnicas. Así como al análisis de muestras más complejas, como pueden ser los diagnósticos por contaminación en planta.
Asimismo, la producción de proteínas recombinantes (enzimas) y otros compuestos antimicrobianos a partir de microorganismos superproductores, la puesta a punto de técnicas para cribado de probióticos o la profundización en técnicas de líneas celulares han sido otros ámbitos de trabajo de la I+D de AINIA en bioproducción.
Esta línea de trabajo se enmarca en las líneas de investigación y desarrollo tecnológico propio desarrollados por AINIA en 2018, en el marco de las ayudas IVACE a los centros tecnológicos de la Comunidad Valenciana para proyectos de I+D.