In un mercato sempre più globalizzato, in cui le distanze tra siti di produzione, di trasformazione e di consumo vanno sempre più accrescendosi, avere la possibilità di pervenire alla piena conoscenza del processo produttivo del cibo rappresenta un fondamentale elemento di trasparenza e un formidabile strumento di garanzia di sicurezza degli alimenti. Questo è particolarmente rilevante per un ingrediente cardine della dieta mediterranea come l’olio di oliva, che accomuna circa un miliardo di abitanti nell’area Euromediterranea.
Il Progetto SMOOL si inserisce nell’Ambito Agroalimentare della Strategia regionale di innovazione per la specializzazione S3, facendo specifico riferimento al sub-ambito “Innovazione e sostenibilità di processo/ prodotto/organizzazione delle produzioni e delle filiere agroalimentari (metodologie, materiali, macchine e impianti, servizi)”.
Tracciabilità rappresenta oggi la parola chiave sulla scena agroalimentare, la risposta alle crescenti richieste di sicurezza alimentare da parte del consumatore e lo strumento di condivisione delle responsabilità tra gli attori della filiera. La realizzazione di sistemi di tracciabilità nelle filiere agroalimentari è legata principalmente alla necessità, da parte delle istituzioni e delle autorità competenti, di garantire la sicurezza degli alimenti e di focalizzare interventi e controlli in caso di emergenza. Le filiere costituiscono un sistema articolato e complesso. In situazioni di emergenza o di rischio è difficile rassicurare i consumatori ed attuare efficaci misure di controllo e di gestione. La tracciabilità consente di cercare ed individuare le cause dei rischi, operare misure adeguate sulla filiera sospetta ed evitare che il problema si ripeta. Più nel dettaglio, l’identificazione di un prodotto e la sua rintracciabilità sono finalizzate alla possibilità di: risalire alle caratteristiche del prodotto (parti costitutive; lotto di appartenenza; processi produttivi adottati); ricostruire la sua storia tecnico-commerciale (passaggi di proprietà; cambiamento di destinazione; accertamento delle cause di inconvenienti, ecc.); richiamare un prodotto se si riscontra un rischio per la salute umana e l’ambiente; agevolare l’identificazione ed il controllo di effetti indesiderati e a lungo termine sull’ambiente e sulla salute delle persone e degli animali; contribuire al controllo delle informazioni sull’etichetta. Attualmente la legislazione italiana non prevede la rintracciabilità nel settore agroalimentare, ma recentissimi interventi del Ministro delle Politiche Agricole e l’attività del Consiglio Nazionale dell’Economia e del Lavoro (CNEL) entrano nel merito con l’emanazione di un accordo quadro generale, il “Patto nazionale per la sicurezza e la qualità alimentare”, avente l’obiettivo di certificare la qualità del settore agroalimentare italiano, basandosi sul confronto tra Governo e forze sociali del lavoro e dell’impresa. In questo spazio di azione, che precede gli accordi tra le imprese della filiera, si colloca l’attività progettuale SMOOL, volta a fornire agli operatori della filiera olivicola gli strumenti e i supporti necessari all’implementazione di sistemi di tracciabilità condivisi basati su sistemi di monitoraggio in remoto. Si tratta di un modello di tracciabilità fondato sull’identificazione degli operatori e dei prodotti in tutti gli anelli della filiera e sulla rilevazione e registrazione delle informazioni che descrivono il processo di formazione e trasformazione del prodotto. I suoi elementi costitutivi sono: identificazione, registrazione, legame con i dati, comunicazione. Poiché la tracciabilità di filiera si riferisce non genericamente alla produzione di una data azienda, ma a ogni unità di prodotto materialmente e individualmente identificabile, la gestione dei processi produttivi sarà concepita “per lotti”, in modo che sia possibile in ogni momento l’identificazione delle aziende che hanno contribuito alla produzione della materia prima o di un lotto di confezionamento. Saranno registrate le sole informazioni che, all’interno di un processo aziendale, consentono di ricostruire i flussi in entrata (quali prodotti da quali aziende), il processo di trasformazione (quali prodotti in quali lotti, quali lotti in quali prodotti finiti), i flussi in uscita (quali prodotti a quali aziende).
Obiettivo del progetto è sviluppare un modello flessibile e dinamico di tracciabilità della filiera produttiva dell’olivo al fine di poter garantire il consumatore della salubrità del prodotto, della sostenibilità, nelle sue diverse declinazioni, del processo produttivo, della standardizzazione dello stesso al fine di poter assicurare nel tempo e nello spazio il valore nutrizionale, edonistico e salutistico dei prodotti che possono essere ottenuti dalle filiera dell’olivo ( Olea europaea europaea ) ovvero l’olio di oliva e le olive da mensa.
In particolare il progetto si propone di sviluppare e implementare concretamente un protocollo e un prototipo di sistema di tracciabilità dell’intera filiera, dal campo alla tavola, attraverso l’impiego di sistemi tecnologici innovativi, facendo in particolare riferimento a reti di sensori capaci di monitorare le variabili che intervengono nelle diverse fasi della produzione.
La filiera olivicola viene segmentata in 4 componenti fondamentali che vanno dal campo alla tavola ed in particolare:
– la gestione agronomica dell’oliveto;
– la trasformazione in olio o olive da mensa;
– lo stoccaggio e il confezionamento del prodotto finito;
– la distribuzione fino al consumatore finale
In sintonia con gli obiettivi del progetto, ci si attende di pervenire all’ottimizzazione dei protocolli di analisi molecolare e chimica per migliorare l’affidabilità dei marcatori di tracciabilità varietale, e nell’ambito di tale entità genetica delle eventuali varianti (cloni), territoriale e qualitativa. In particolare, è attesa la piena validazione delle metodologie di estrazione e amplificazione del DNA da foglie di olivo e da matrici complesse come l’olio extravergine di oliva ai fini della loro applicazione sistematica mirata alla caratterizzazione del genotipo, dei suoi prodotti e dell’ambiente di produzione. Per quest’ultimo aspetto si fa affidamento sulla possibilità di operare attraverso la caratterizzazione del microbioma associato alle diverse cultivar e ambienti produttivi.
Ci si attende di completare l’implementazione del sistema integrato di tracciabilità automatizzata, basato sulla combinazione di sensoristica di campo, moduli IoT, raccolta di immagini e interoperabilità con piattaforme esterne (es. iFarming, WiNet). Tale sistema sarà validato in condizioni operative reali lungo l’intera filiera: campo, gestione agronomica, stoccaggio del prodotto.
Nell’ambito delle tecniche colturali, attraverso l’impiego di specifici sensori di rilevamento per il monitoraggio di parametri ambientali critici, in particolare dello stato nutrizionale e idrico della pianta, è atteso la possibilità di sviluppare un modello decisionale (DSS) per la gestione e quindi la tracciabilità, degli interventi di irrigazione e di concimazione nel tempo (cadenza), nei quantitativi somministrati e nei siti di somministrazione (spazio), in armonia con i principi della concimazione e e dell’irrigazione di precisione.
Anche in frantoio, durante il periodo di stoccaggio in silos, attraverso un sistema di rilevamento nello spazio che si determina tra la massa di olio e il tappo, attraverso il monitoraggio di un sistema di sensori inseriti sul tappo, sarà possibile rilevare i parametri ambientali per intervenire, alla bisogna, con gas inerti (azoto, argo) per impedire che si instaurino fenomeni ossidativi. .
L’integrazione dei dati prossimali, remoti e le verifiche analitiche consentiranno quindi una gestione, dinamica, predittiva e quindi sostenibile dell’intera a filiera.
In sintesi, il progetto nel suo complesso punta a generare un modello replicabile di tracciabilità e qualità certificata, applicabile anche ad altri contesti agroalimentari, in grado di rafforzare la competitività dell’olio EVO siciliano e delle olive da mensa sui mercati ad alto valore aggiunto.
Le attività svolte fino a oggi si inseriscono coerentemente nel percorso delineato in fase di presentazione del progetto, consentendo il raggiungimento di numerosi obiettivi scientifici e tecnologici. Nell’ambito della produzione primaria, sono stati attivati tre siti sperimentali, due orientati alla produzione di olio e uno destinato alle olive da mensa, dove sono stati installati e testati sistemi di monitoraggio integrato basati su sensoristica avanzata. L’impiego di strumenti come microtensiometri, dendrometri, fruttometri, sonde del suolo e stazioni meteo ha permesso di acquisire in continuo la risposta fisiologica della pianta alle variazioni ambientali. Tali dati sono stati sempre validati con rilievi manuali e trasferiti su piattaforma cloud per la visualizzazione e l’analisi in tempo reale. In parallelo, l’impiego di droni multispettrali ha consentito il monitoraggio su scala spaziale dello stato vegetativo e il calcolo di indici vegetazionali utili alla gestione agronomica di precisione. Le informazioni raccolte costituiscono la base per la costruzione di modelli decisionali in ambito irriguo, nutrizionale e nella gestione della chioma (interventi di potatura mirati), pienamente integrabili con il sistema SMOOL.
Per quanto riguarda gli aspetti qualitativi del prodotto, valutati dal punto di vista organolettico e chimico, sono stati eseguiti con cadenza regolare analisi chimiche, fisiche e organolettiche su 10 diversi campioni di olio, ciascuno dei quali, conservato separatamente in un silos progettato e costruito nell’ambito del presente programma di ricerca e provenienti da altrettanti siti colturali, individuati nella Sicilia Sud occidentale.
Negli alberi coltivati in ciascun sito colturale sono state rilevati e caratterizzati gli aspetti genetici sia morfologici sia molecolari (DNA) e quelli colturali. Tali campioni sono stati sottoposti ad analisi organolettiche e chimico-fisiche secondo protocolli standardizzati e riconosciuti a livello internazionale. Le analisi hanno incluso la valutazione dei principali contaminanti organici e inorganici, oltre alla definizione del profilo nutrizionale e antiossidante dell’olio, con l’obiettivo di costruire una carta di identità organolettica, chimica e genetica del prodotto in relazione alle condizioni colturali e tecnologiche.
Sul fronte genomico e microbiologico, sono state messe a punto e validate metodologie per l’estrazione e l’amplificazione del DNA da foglie, suolo e, in parte, anche da olio extravergine. Queste attività sono finalizzate allo studio del microbioma associato alle diverse cultivar, con l’intento di identificare marcatori molecolari di tracciabilità varietale e territoriale. In parallelo, nella filiera delle olive da mensa, tre diverse linee genotipiche (cloni) della cultivar Nocellara del Belice sono state sottoposte a fermentazione spontanea in salamoia, con monitoraggi microbiologici e fisico-chimici lungo tutto il processo, fino all’analisi sensoriale del prodotto trasformato.
A livello tecnologico e informatico, sono stati progettati e sviluppati sistemi hardware e software per la raccolta e la trasmissione dei dati in campo, inclusi moduli di comunicazione a basso consumo basati su LoRa e Wi-Fi, dispositivi di visione artificiale per il monitoraggio dello stato di maturazione e degli aspetti sanitari dell’albero, con particolare attenzione agli insetti parassiti dell’olivo e sistemi embedded per la gestione intelligente del prodotto nei silos. È stato inoltre realizzato un prototipo di Smart Bin e del modulo BinEye, attualmente in fase di valutazione brevettuale, e sono state predisposte dashboard personalizzabili per la visualizzazione dei dati e l’interazione con piattaforme esterne.
Infine, per quanto riguarda l’impatto economico e sociale del modello SMOOL, sono state avviate analisi sulla struttura della filiera e sulla digitalizzazione delle aziende coinvolte, accompagnate da un’indagine sul valore percepito dal consumatore e sulla sua disponibilità a pagare per un prodotto tracciato e di qualità certificata. I risultati preliminari confermano il potenziale del sistema non solo in termini di miglioramento gestionale, ma anche di sostenibilità economica e valorizzazione del prodotto sui mercati.
Nel corso del progetto sono stati ottenuti numerosi risultati rilevanti in termini di nuovi prodotti, soluzioni tecnologiche e prototipi. È stato sviluppato e validato un protocollo per l’estrazione del DNA da matrice fogliare di olivo, in grado di fornire materiale genetico di buona qualità per lo studio del microbioma associato alle cultivar e ai territori. Parallelamente, è stato testato un protocollo specifico per l’estrazione del DNA da olio extravergine, una matrice particolarmente complessa per via della sua composizione lipidica, che ha evidenziato criticità ma ha posto le basi per ulteriori ottimizzazioni. Inoltre, è stato validato con successo un metodo per l’estrazione del DNA da campioni di suolo, che ha fornito buoni risultati per quanto attiene all’affidabilità dei risultati.
Sul fronte analitico, sono state condotte analisi chimiche approfondite su oli provenienti da tre cultivar siciliane, mediante tecniche avanzate come GC-MS e ICP-MS, con l’obiettivo di determinare la presenza di contaminanti organici e inorganici, nonché di caratterizzare il profilo nutrizionale e fenolico degli oli.
Tra i risultati tecnologici, si segnala la realizzazione di un prototipo di Smart Bin, un contenitore intelligente dotato di sensori per il rilevamento della temperatura, dell’irraggiamento e del livello di riempimento, oltre a un microcontrollore programmato per il monitoraggio continuo durante le fasi di trasporto e stoccaggio. Il sistema include anche una microcamera grandangolare (BinEye) e un sistema di identificazione univoca. A supporto del processo decisionale, è stato sviluppato un sistema DSS basato su modelli predittivi, in grado di interpretare i dati raccolti da sensori e immagini, con l’impiego di logiche bayesiane e catene di Markov.
È stato inoltre progettato un sistema integrato per la tracciabilità della filiera, che collega informazioni provenienti da sensori prossimali, droni multispettrali, moduli smart bin, dispositivi BLE e moduli di visione artificiale, con una piattaforma grafica sinottica in grado di rappresentare l’intero processo produttivo in ottica “dal campo alla tavola”. I dati raccolti vengono visualizzati su dashboard personalizzabili, sviluppate sulla piattaforma ThingsBoard, e integrate con API che garantiscono l’interoperabilità con sistemi esterni come iFarming e WiNet.
Sono stati avviati anche studi di computer vision applicata alla filiera olivicola, finalizzati al riconoscimento automatico di insetti parassiti, alla classificazione delle drupe in base allo stadio di maturazione e al rilevamento di difetti morfologici nelle olive da mensa.
In campo, è stata implementata una rete di sensori avanzata comprendente microtensiometri, dendrometri, fruttometri, sonde del suolo e stazioni meteo, connessi a nodi IoT e dashboard per la consultazione remota dei dati. Le informazioni di prossimità sono state integrate con immagini acquisite tramite drone multispettrale, per espandere il dato su scala spaziale. Sono stati inoltre sviluppati i modelli preliminari per la valutazione smart dello stato idrico e nutrizionale degli olivi nel contesto del progetto.
Infine, è stato progettato un sistema innovativo di monitoraggio per la fase di stoccaggio, che prevede l’utilizzo di tappi intelligenti per silos, dotati di sensori ambientali e microcontrollore per il monitoraggio continuo delle condizioni di conservazione. Per quanto riguarda la trasformazione delle olive da mensa, sono stati condotti monitoraggi microbiologici e molecolari delle fermentazioni, con identificazione dei ceppi autoctoni tramite tecniche di biologia molecolare, a supporto della tracciabilità microbiologica lungo la filiera.
Nonostante la maggior parte degli obiettivi sia stata raggiunta, in alcuni casi si sono verificati scostamenti dovuti a fattori tecnici, logistici o contingenti.
Nel caso del monitoraggio tramite smart bin, la sperimentazione in campo ha subito ritardi significativi dovuti a condizioni climatiche eccezionalmente siccitose, che hanno reso non rappresentativi alcuni parametri previsti (es. temperatura e umidità nella raccolta). Inoltre, i tempi del ciclo biologico della produzione e le tempistiche di sviluppo e prototipazione del sistema non sono risultati perfettamente sovrapposti.
Per quanto riguarda il sottosistema di tracciamento post-frantoio fino alla tavola del consumatore, pur avendo sviluppato un prototipo funzionante, non è stato possibile implementare completamente il monitoraggio delle fasi successive (logistica, commercializzazione, consumo) poiché sono emerse difficoltà tecniche nello sviluppo e messa a punto di sensori specifici.
Nel caso dell’estrazione e amplificazione del DNA da olio extravergine di oliva, sono state riscontrate difficoltà tecniche rilevanti dovute alla natura lipidica della matrice e alla presenza di composti inibitori, come i polifenoli. Nonostante l’uso di un kit commerciale specifico, i risultati PCR non sono stati ancora soddisfacenti, rendendo necessarie ulteriori ottimizzazioni nella rimozione degli inibitori.
Per quanto concerne la parte della gestione agronomica, nel corso delle attività progettuali, sono stati attivati tre siti di riferimento, due destinati alla produzione di olio (‘Calatina’ e ‘Biancolilla’) e uno alla produzione di olive da mensa (‘Nocellara del Belice’), nei quali sono stati implementati i sistemi previsti per il monitoraggio e la tracciabilità integrata della fase colturale della filiera olivicola. Ai fini della rintracciabilità del processo produttivo e della messa a punto di strategie di gestione agronomica di precisione, le piante selezionate sono state dotate di una rete di sensori prossimali, in grado di acquisire in continuo variabili fisiologiche e ambientali rilevanti per la gestione irrigua, nutrizionale e della chioma.
In particolare, sono stati installati microtensiometri da fusto (FloraPulse) per la misurazione in continuo del potenziale idrico, dendrometri e fruttometri per il monitoraggio della crescita del tronco e del frutto, sonde di suolo NPK per umidità e nutrienti, e capannine meteo per il monitoraggio dei principali parametri climatici (temperatura, umidità relativa, pioggia, vento). Ogni pianta selezionata è associata a un nodo sensoriale intelligente, concepito per acquisire dati fisiologici in continuo. Il nodo può essere configurato per raccogliere segnali da diversi dispositivi: un microtensiometro da fusto (FloraPulse) per la misurazione in continuo del potenziale idrico, un fruttometro per la crescita del frutto, un dendrometro per la crescita del tronco e una sonda di suolo NPK per il monitoraggio dei nutrienti e dell’umidità del suolo. I nodi sono raggruppati in comunità di 9 unità. Ogni gruppo è gestito da un nodo coordinatore, che riceve i dati dagli otto nodi periferici e li trasmette al server cloud del progetto SMOOL, rendendoli accessibili tramite dashboard. Il sistema è stato testato con successo per quanto riguarda la trasmissione dei dati al cloud, e le prime curve ottenute illustrano chiaramente dinamiche di stress idrico e successivo recupero, in risposta combinata a pioggia e irrigazione (esempio di output in Figura 1).
Figura 1. Dati in continuo di potenziale idrico del tronco (bar) ottenuti da sensori FloraPulse.
In parallelo, è stato effettuato anche il monitoraggio tramite drone multispettrale (DJI Mavic 3 Multispettrale), finalizzato alla raccolta di dati aerei per il calcolo di indici vegetazionali (NDVI, NDRE, WI, ecc.), con l’obiettivo di integrare le informazioni da remoto con quelle acquisite a livello prossimale, migliorando così la rappresentazione spaziale dello stato della coltura e la calibrazione dei modelli decisionali.
Tutte le variabili acquisite vengono validate settimanalmente mediante rilievi manuali, effettuati con camera a pressione (per la misura del potenziale idrico) e analizzatore di scambi gassosi (CIRAS-3).
Ai fini della tracciabilità degli interventi colturali e della movimentazione in campo dei macchinari per effettuare tali interventi, sono stati inoltre installati su “piante spia” dei tag Bluetooth (beacon). Tali dispositivi sono progettati per interfacciarsi con le macchine agricole (trattrici, atomizzatori, potatrici, macchine per la raccolta) e con il sistema di tracciabilità centralizzato del progetto SMOOL, permettendo di associare dinamicamente la pianta, l’intervento colturale eseguito (su pianta o suolo) nonché il momento, (e attraverso lo “smart bin” la partita) di prodotto da essa raccolta. Questo sistema è integrato con la piattaforma software del progetto, al fine di garantire l’identificazione univoca del prodotto dalla pianta al frantoio.
I dati raccolti sono attualmente disponibili sulla piattaforma cloud e alimentano il sistema informativo SMOOL per la gestione integrata e tracciabile degli input agronomici (acqua e nutrienti) e la mappatura delle condizioni fisiologiche delle piante in tempo reale. Le informazioni acquisite costituiranno la base per lo sviluppo e la validazione di un sistema decisionale per l’irrigazione e la nutrizione minerale di precisione, pienamente integrato nella piattaforma di tracciabilità della filiera.
Riguardo alla parte genomica gestita dal gruppo di biologia dell’IZS, l’attività sperimentale si è concentrata, in una prima fase, sull’allestimento e sull’ottimizzazione di un protocollo per l’estrazione del DNA e successiva analisi a partire da tessuti fogliari di olivo, notoriamente ricchi di polifenoli e polisaccaridi che possono compromettere la resa del DNA sia in termini qualitativi che quantitativi, al fine di studiare in dettaglio il microbioma associato a diverse cultivar di Olea europaea. Tale approccio risponde all’esigenza di fornire un ulteriore livello di controllo e garanzia di qualità, sfruttando la biodiversità microbica come potenziale indicatore di origine varietale e territoriale.
Il lavoro di campionamento, effettuato dal Dipartimento SAAF dell’Università degli Studi di Palermo, ha coinvolto oli oli estratti da tre diverse cultivar siciliane — in particolare Nocellara del Belice, Biancolilla e Cerasuola — con prelievi effettuati in differenti siti di produzione che ricadono nei territori comunali di enfi, Sciacca e Sambuca di Sicilia. Ogni campione è stato accuratamente identificato attraverso un sistema di codifica (SILOS 1–10), per consentire una gestione tracciata delle informazioni fin dalle prime fasi di raccolta.
Grazie alla standardizzazione di un protocollo di estrazione del DNA da matrice fogliare si è riusciti ad ottenere DNA di buona qualità e concentrazione. Nello specifico, il suddetto protocollo è basato sull’impiego del CTAB buffer arricchito con PVP per minimizzare la contaminazione da polifenoli/polisaccaridi ed associato a fasi di purificazione mediante fenolo-cloroformio. Il DNA estratto è stato sottoposto a controlli spettrofotometrici e fluorimetrici eseguiti tramite Nanodrop e Qubit che hanno confermato la presenza e qualità del materiale genetico.
In diverse occasioni, sono state effettuate più prove di estrazione sullo stesso campione per verificare la riproducibilità del metodo, con risultati in gran parte coerenti. Un dato interessante emerso da questa fase riguarda l’importanza della freschezza del campione: le foglie prelevate e processate tempestivamente hanno mostrato rese più elevate ed un grado di contaminazione inferiore, sottolineando come la tempestività del campionamento sia un fattore critico per la qualità dei dati molecolari.
I campioni che hanno mostrato le migliori rese, in termini di concentrazioni e purezza, sono stati sottoposti ad una reazione di PCR mirata all’amplificazione delle regioni variabili, V4 e V5, dell’rRNA 16S utilizzando i primers 515F e 926R. Gli ampliconi ottenuti sono stati analizzati mediante elettroforesi su gel d’agarosio al 2% mostrando le bande di dimensioni attese (circa 400 bp). I risultati ottenuti confermano la validità del protocollo adottato per l’analisi del microbioma associato alle diverse cultivar olivicole.
L’esperienza positiva sulla matrice fogliare ha spinto a pianificare una strategia analoga anche per la matrice oleosa, con l’obiettivo di estendere lo studio del microbioma direttamente all’olio extravergine di oliva. Nei mesi più recenti, l’attività si è dunque concentrata proprio sull’avvio e sull’ottimizzazione del protocollo di estrazione ed amplificazione del DNA da olio EVO, un passaggio reso particolarmente difficile dalla natura lipidica dell’olio e dalla presenza di polifenoli ed altri composti inibitori. Per superare le difficoltà sperimentate in tentativi precedenti, è stato introdotto l’utilizzo di un kit commerciale specifico (“Olive Oil DNA Isolation Kit, Norgen Biotek Corporation”). Questo approccio prevede una fase di lisi mirata, seguita da separazione delle fasi tramite centrifugazione e successivo legame del DNA su una colonna a membrana di silice. Nonostante l’adozione di questo protocollo specifico, le prime estrazioni hanno restituito concentrazioni di DNA ancora relativamente basse, come evidenziato dalle quantizzazioni incrociate Nanodrop/Qubit, confermando che la matrice oleosa presenta ostacoli maggiori rispetto a quella fogliare. Per valutare l’effettiva amplificabilità del DNA ottenuto, sono state condotte prove di PCR su campioni rappresentativi, precedentemente diluiti per ridurre la concentrazione di inibitori, come lipidi e polifenoli. Tuttavia, i risultati elettroforetici non hanno mostrato bande specifiche, segnalando rese di DNA ancora insufficienti e/o la persistente presenza di sostanze inibenti. Ciò conferma la maggiore complessità della matrice oleosa, e rende necessarie ulteriori fasi di ottimizzazione, in particolare per quanto riguarda la rimozione selettiva degli inibitori e l’affinamento dei passaggi di purificazione.
Inoltre, è stata effettuata l’estrazione del DNA da campioni di suolo. Questi sono stati prelevati ad una profondità tra i 5-20 cm, in maniera tale da potere prelevare il suolo più umido e ad una distanza di circa un metro dall’albero in quanto più vicino alle radici.
Per quanto concerne l’estrazione del materiale genetico a partire dal suolo, è stato impiegato il kit “GeneMatrix Soil DNA Purification Kit della EURX”. Il kit è stato progettato per l’isolamento rapido di DNA microbico da campioni ambientali; il principio della metodica è quello di lisare i microrganismi presenti nel terreno mediante una combinazione di calore, detergente e forza meccanica esercitata dalle biglie. Per eseguire l’estrazione è stata seguita la metodica fornita e descritta dal kit. I dati di estrazione sono risultati soddisfacenti, dimostrando la validità della procedura applicata e pertanto non è stato necessario procedere con ulteriori estrazioni dalla matrice suolo.
Le attività svolte finora hanno permesso di raggiungere risultati concreti nella validazione di metodiche di estrazione e amplificazione del DNA su matrici vegetali, ponendo solide basi per l’applicazione del sequenziamento NGS finalizzato alla caratterizzazione del microbioma come marcatore di tracciabilità varietale e geografica. Questa fase sarà determinante per ottenere una mappa dettagliata delle comunità microbiche associate alle diverse cultivar, aprendo la strada ad un confronto sistematico tra i profili microbiologici di foglie e suolo. Il confronto tra matrici e varietà permetterà di evidenziare eventuali correlazioni tra la composizione microbica ed i parametri di qualità del prodotto finale, contribuendo in modo innovativo alla tracciabilità varietale e territoriale dell’olio EVO.
Nell’ambito del progetto, sono stati monitorati 10 silos di olio non filtrato derivante da cultivar e località diverse, oggetto di prelievi mensili e analisi organolettiche presso IRVO (metodo COI/T.20/Doc. No 15/Rev.11/2024).
Nel 50% dei silos analizzati (1, 3, 4, 6, 9) è stato riscontrato il difetto di riscaldo con mediana < 3.5, comportando il declassamento dell’olio da extravergine a vergine.
La parte relativa alla chimica e qualità degli oli ha previsto di affrontare in modo sistematico e rigoroso l’analisi di una matrice complessa come l’olio extra vergine di oliva, andando ben oltre la sola valutazione dei parametri tradizionalmente normati.
Sin dalle fasi iniziali del progetto si è scelto di adottare un approccio multidisciplinare, il quale ha consentito di esplorare l’intero ciclo produttivo, a partire dal frutto in campo fino al prodotto imbottigliato destinato al consumo finale, al fine di definire una carta di identità dettagliata dell’olio e comprenderne le variazioni chimico-fisiche lungo la filiera.
La principale attività ha riguardato uno specifico campionamento degli oli di tre differenti cultivar (Nocellara del Belice, Biancolilla, Cerasuola) presenti su specifiche aree del territorio siciliano, in particolare nelle zone di Menfi, Sciacca e Sambuca di Sicilia. Il campionamento è stato eseguito in tempi diversi al fine di analizzare la variazione dei parametri chimico-fisici nel tempo al fine di garantire la stabilità e la qualità dell’olio.
Nello specifico sono state eseguite analisi per la determinazione dei contaminanti inorganici e organici, prestando particolare attenzione ai metalli pesanti, agli idrocarburi policiclici aromatici e ai residui di pesticidi.
L’identificazione e la quantificazione di tali analiti sono state eseguite impiegando la spettrometria di massa accoppiata a cromatografia gassosa (GC-MS) per la determinazione dei contaminanti organici e la spettrometria di massa a plasma accoppiato induttivamente (ICP-MS) per la determinazione dei contaminanti inorganici, in modo da garantire un elevato grado di sensibilità e selettività anche a bassissime concentrazioni (ppm e ppb).
Questa indagine ha permesso di verificare se la matrice di partenza rispettasse le normative attualmente in vigore in materia di sicurezza alimentare. In particolare, sono stati presi in considerazione il Regolamento (UE) 2022/2104 della Commissione, emanato il 29 luglio 2022, e le linee guida del Consiglio Oleicolo Internazionale, che stabiliscono i criteri di qualità necessari per garantire l’assenza di sostanze indesiderate o potenzialmente nocive per la salute del consumatore.
Parallelamente, le analisi chimiche attualmente in corso mirano a definire in modo più completo il profilo nutrizionale dell’olio extravergine di oliva. L’attenzione è rivolta in particolare alla determinazione di alcuni parametri di qualità fondamentali, quali l’acidità libera, l’indice dei perossidi, l’indice Delta K, gli esteri metilici degli acidi grassi (FAMEs) e il contenuto fenolico totale. In questo contesto, sono in fase di approfondimento specifiche analisi volte a quantificare alcuni composti fenolici di particolare interesse, come gli alcoli fenolici (tra cui tirosolo e idrossitirosolo) e i flavonoidi, quali rutina, quercetina, luteolina, cianidina glucoside e delfinidina glucoside.
Il Dipartimento di Economia, invece, ha avviato l’analisi sulla competitività delle aziende e sulla disponibilità a pagare dei consumatori per l’olio tracciato. Sono stati sviluppati e somministrati questionari per valutare il valore percepito e l’impatto economico, sociale e ambientale dell’adozione del sistema SMOOL. Le prime evidenze mostrano una riduzione dei costi per le aziende e una maggiore disponibilità del consumatore a pagare per la tracciabilità e la qualità certificata.
Riguardo al tema relativo alla trasformazione e fermentazione sono state effettuate le seguenti attività. Le drupe destinate alla trasformazione in olive da mensa sono state raccolte nel periodo compreso tra la fine di ottobre e l’inizio di novembre. Nell’ambito della presente sperimentazione sono stati impiegati tre genotipi della cultivar Nocellara del Belice, identificati con i codici 16, 18 e 23.
Immediatamente dopo la raccolta, le olive sono state trasferite presso l’azienda Geolive Belice S.r.l., ubicata nel comune di Castelvetrano (TP). Presso tale struttura, le drupe sono state sottoposte a un processo di selezione finalizzato all’eliminazione dei frutti danneggiati o eccessivamente maturi. Prima dell’avvio del processo fermentativo, le olive conferite sono state sottoposte ad analisi microbiologiche preliminari, mirate alla quantificazione delle popolazioni di batteri lattici, al fine di verificarne l’idoneità alla fermentazione lattica spontanea.
Successivamente, sono state collocate in fusti contenenti salamoia, una soluzione acquosa con una concentrazione di cloruro di sodio (NaCl) pari all’8%. La lavorazione è stata condotta secondo il metodo naturale, che prevede la deamarizzazione biochimica operata da microrganismi, prevalentemente batteri lattici e lieviti, dotati di attività β-glucosidasica.
Il monitoraggio del processo fermentativo è stato effettuato per un periodo di sei mesi, con campionamenti a intervalli regolari di 30 giorni. Durante l’intero periodo di osservazione sono stati analizzati i principali parametri fisico-chimici, quali pH e salinità, sia nella polpa che nella salamoia, unitamente ai parametri microbiologici. Le popolazioni microbiche oggetto di analisi sono quelle comunemente associate alle olive da mensa, ovvero: microrganismi mesofili, batteri lattici, lieviti, Pseudomonas spp., stafilococchi coagulasi-positivi, coliformi, Listeria spp., Salmonella spp. e Shigella spp.
Per garantire la tracciabilità microbiologica dei ceppi coinvolti nella fermentazione, sono stati isolati e caratterizzati i principali microrganismi presenti sulle drupe al momento della raccolta. Tali ceppi sono stati successivamente monitorati lungo tutta la filiera, dal campo fino al prodotto in fermentazione, mediante tecniche di biologia molecolare (RAPD-PCR). Questo approccio ha permesso di verificare la persistenza e l’evoluzione delle popolazioni microbiche autoctone durante il processo fermentativo.
Al termine della fermentazione, le olive saranno sottoposte ad analisi sensoriali condotte da un panel di assaggiatori qualificati, al fine di valutare eventuali differenze organolettiche tra i tre genotipi. I parametri considerati includeranno consistenza, sapidità, acidità, aroma e presenza di difetti, con l’obiettivo di identificare il profilo sensoriale più apprezzato dal punto di vista del consumatore.
Per quanto riguarda la fase di stoccaggio degli oli e la conservazione delle olive da mensa, sono stati appositamente realizzati dei silos con capacità di 100 litri. Su questi contenitori è stato sviluppato integralmente un layout specifico per il tappo, progettato con attenzione per integrare una soluzione elettronica avanzata. In particolare, ogni tappo ospita un microcontrollore della famiglia ESP32, equipaggiato con sensori dedicati al rilevamento di temperatura, irraggiamento e livello di riempimento del prodotto. Questi dispositivi effettuano misurazioni ogni 15 minuti e trasmettono regolarmente i dati acquisiti a un server IoT dedicato, il quale provvede ad archiviare tali informazioni per successive attività di monitoraggio, analisi e gestione ottimale del processo di conservazione.
Parallelamente, sono state svolte numerose attività relative al sistema IoT per garantire la piena operatività e funzionalità dell’intera infrastruttura. È stata adottata la piattaforma ThingsBoard, configurata accuratamente per la gestione e la visualizzazione in tempo reale dei dati raccolti dai sensori. Questo ha comportato un’intensa attività sistemistica, basata su Kubernetes e finalizzata alla predisposizione, al monitoraggio continuo e alla manutenzione dell’intera infrastruttura server, garantendo elevati standard di affidabilità, sicurezza e scalabilità. Sono state condotte analisi software e di dominio su tutte le componenti IoT, garantendo l’interoperabilità tra tutte le piattaforme coinvolte nel progetto, tutti i sistemi di DSS e le piattaforme software per l’interazione e la visualizzazione dei dati da fornire agli stakeholder, partner e utenti finali.
Sono state inoltre progettate dashboard intuitive e personalizzabili, in grado di presentare con immediatezza e chiarezza tutte le informazioni critiche acquisite dai sensori.
Un’ulteriore attività strategica ha riguardato lo sviluppo delle API necessarie per garantire l’inclusione e l’interoperabilità con le piattaforme esterne iFarming e WiNet, permettendo così una gestione integrata e sinergica dei dati provenienti da fonti differenti.
In seguito, è stato svolto un significativo lavoro nello sviluppo e nella messa a punto del firmware dei sensori, progettato per assicurare precisione, affidabilità e basso consumo energetico. Contestualmente, è stato implementato un robusto sistema di cleaning dei dati, volto a eliminare eventuali valori anomali o errati, migliorando così la qualità complessiva delle informazioni acquisite e garantendo una base dati solida per analisi accurate e affidabili.
Infine, il gruppo di ingegneria ha avviato uno studio approfondito dei processi produttivi tipici della filiera olivicola siciliana, individuando le fasi critiche per la tracciabilità e ponendo le basi per la progettazione di un ecosistema digitale interoperabile. Questo lavoro ha incluso l’analisi e lo sviluppo di modelli per il riconoscimento automatico di insetti infestanti (es. Bactrocera oleae) attraverso tecniche di visione artificiale e l’avvio di attività di classificazione delle drupe in funzione dello stadio di maturazione, con l’obiettivo di stimare in modo predittivo l’evoluzione del grado di maturità delle olive sulla base delle condizioni ambientali e agronomiche. In parallelo, sono stati avviati test sull’impiego della visione artificiale per il controllo qualità delle olive da mensa durante la fase di trasformazione, con sistemi di rilevamento automatico di difetti morfologici.
A partire da questi risultati preliminari, è stata definita un’architettura funzionale per un sistema di tracciabilità avanzata, modulare, scalabile e orientata ai dati. In questo contesto, è stato progettato e realizzato un prototipo di smart bin, corredato da sensori ambientali (temperatura, irraggiamento, livello di riempimento) e da una microcamera grandangolare (modulo BinEye), interfacciato con una piattaforma IoT per l’acquisizione, il salvataggio e la consultazione dei dati in tempo reale. Il sistema è stato integrato con dispositivi BLE, sensori di campo, droni multispettrali e moduli embedded, generando una rete interconnessa capace di alimentare un sistema sinottico narrativo che descrive il percorso del prodotto dal campo alla tavola.
A supporto di questa infrastruttura è stato sviluppato un Decision Support System (DSS), in grado di integrare modelli predittivi basati su logiche bayesiane e catene di Markov, con particolare riferimento alla maturazione delle olive e al rischio di infestazioni. L’intero sistema è stato concepito in forma modulare e distribuita, con componenti software interoperabili, dashboard personalizzabili e API che consentono l’integrazione con piattaforme esterne come iFarming e WiNet.
Infine, sono state progettate procedure tecniche per la raccolta strutturata dei dati di campo, che includono la standardizzazione dei formati, la sincronizzazione dei dati e l’associazione con metadati spaziali e temporali.