Dalla molecola allo stimolo per la predizione della qualità alimentare
Brescia – Auditorium “Angelo Pecorelli”
8 maggio 2026, h 08:00
Con la speranza che l’evento sia di vostro interesse, considerato che i posti sono limitati, vi preghiamo di pre-registrarvi attivando il link: https://forms.gle/weeXy9HYiLhGXvrT8
Potremo così inviarvi i riferimenti per la registrazione secondo quanto richiesto dalla Regione Lombardia che riconosce alla giornata i crediti ECM.
Devis Bianchini
Università degli Studi di Brescia
Come l’intelligenza artificiale può aiutare nell’esplorazione dei report di analisi sensoriale?
L’esplorazione dei report di analisi sensoriale rappresenta spesso una sfida, soprattutto per chi non è esperto: i dati sono complessi, il linguaggio è tecnico e le conclusioni dipendono fortemente dal contesto e dal metodo utilizzato. L’Intelligenza Artificiale può offrire un supporto concreto, trasformando questi report in strumenti più accessibili, interrogabili e utili per prendere decisioni.
I modelli linguistici permettono di dialogare con i dati, facilitando la comprensione di risultati, tendenze e anomalie. Tuttavia, da soli possono risultare poco affidabili, generando interpretazioni plausibili ma non sempre corrette, soprattutto in un dominio delicato come quello sensoriale, dove il “sensore” è l’essere umano e fattori come bias, condizioni di test e protocollo influenzano profondamente gli esiti.
Per questo è fondamentale affiancare alla capacità conversazionale una solida base di modellazione concettuale: una rappresentazione esplicita dei concetti chiave dell’analisi sensoriale (metodi, lessici, vincoli, buone pratiche) che guidi l’AI nell’interpretazione dei report. In parallelo, l’integrazione con strumenti di recupero dati consente all’agente di accedere a documenti, procedure e schede tecniche, verificare le informazioni e motivare le risposte con evidenze.
In questo modo, l’Intelligenza Artificiale diventa un assistente per l’esplorazione dei report sensoriali: aiuta a navigare i dati, chiarire il significato dei risultati, confrontare prove e individuare pattern, mantenendo coerenza con il metodo utilizzato. Il risultato è una Sensory AI che unisce la flessibilità del dialogo al rigore di dati e modelli, migliorando trasparenza, comprensione e fiducia nelle analisi.
Massimo Giordani
Università degli Studi di Torino
Intelligenza artificiale: l’AI può influenzare le nostre percezioni?
Deepfake indistinguibili dalla realtà, voci clonate in pochi secondi, feed visivi ottimizzati per plasmare gusti ed emozioni: l’intelligenza artificiale ha già varcato la soglia dei nostri sensi. La relazione esplora come i sistemi di IA agiscono su vista, udito e tatto, sfruttando i meccanismi predittivi del cervello, con effetti che vanno dalla manipolazione estetica all’erosione del confine tra reale e sintetico. Accanto ai rischi, emergono opportunità straordinarie in medicina, educazione e accessibilità. Obiettivo finale: costruire una nuova alfabetizzazione sensoriale per navigare consapevolmente il mondo che ci attende.
Eugenio Brentari
Università degli Studi di Brescia
I test sensoriali ad alta utilità informativa: metodi statistici per pesare i segnali deboli
Nei test sensoriali avanzati emerge sempre più chiaramente il bisogno di distinguere tra ricchezza descrittiva e affidabilità dell’informazione. L’ampliamento dei vocabolari (e talvolta anche delle scale di valutazione) consente di cogliere sfumature sottili, ma introduce contemporaneamente una quota non trascurabile di variabilità legata ai giudici, al contesto e alla natura stessa della percezione.
In molti dataset sensoriali coesistono segnali forti (descrittori condivisi e stabili) e segnali deboli (intermittenti, poco riproducibili o fortemente dipendenti dall’interpretazione individuale). Questa eterogeneità rende complessa la lettura dei risultati e può limitare la capacità di confrontare prodotti, panel e sessioni nel tempo.
Quanto delle valutazioni espresse dal panel è effettivamente legato ai prodotti esaminati, e quanto riflette invece le “tendenze” del panel? Si corre il rischio di sovrastimare informazioni fragili o, al contrario, di perdere segnali potenzialmente rilevanti.
La possibilità, nei test sensoriali avanzati, di introdurre descrittori liberi rischia inoltre di aumentare ulteriormente la variabilità, dando spazio a sensazioni sporadiche e non condivise, oppure condivise ma espresse con termini diversi.
L’intervento propone quindi una riflessione sul tema della qualità dell’informazione sensoriale, con particolare attenzione ai limiti e alle criticità legate alla presenza di segnali deboli, alla variabilità tra giudici e alla difficoltà di stabilire criteri condivisi di affidabilità.