{"id":11308,"date":"2026-04-27T08:45:02","date_gmt":"2026-04-27T06:45:02","guid":{"rendered":"https:\/\/www.assaggiatori.com\/blog\/?p=11308"},"modified":"2026-04-24T11:34:04","modified_gmt":"2026-04-24T09:34:04","slug":"gli-interventi-conclusivi-dalla-molecola-allo-stimolo-per-la-predizione-della-qualita-alimentare","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.assaggiatori.com\/blog\/2026\/04\/27\/gli-interventi-conclusivi-dalla-molecola-allo-stimolo-per-la-predizione-della-qualita-alimentare\/","title":{"rendered":"Gli interventi conclusivi | Dalla molecola allo stimolo per la predizione della qualit\u00e0 alimentare"},"content":{"rendered":"
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Dalla molecola allo stimolo per la predizione della qualit\u00e0 alimentare<\/strong>
Brescia \u2013 Auditorium \u201cAngelo Pecorelli\u201d<\/em>
8 maggio 2026, h 08:00<\/em><\/p>\n

Con la speranza che l\u2019evento sia di vostro interesse, considerato che i posti sono limitati, vi preghiamo di pre-registrarvi attivando il link: https:\/\/forms.gle\/weeXy9HYiLhGXvrT8<\/strong><\/a>
Potremo cos\u00ec inviarvi i riferimenti per la registrazione secondo quanto richiesto dalla Regione Lombardia che riconosce alla giornata i crediti ECM.<\/p>\n\n\n

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Devis Bianchini
Universit\u00e0 degli Studi di Brescia<\/em>
Come l\u2019intelligenza artificiale pu\u00f2 aiutare nell\u2019esplorazione dei report di analisi sensoriale?<\/strong>
L\u2019esplorazione dei report di analisi sensoriale rappresenta spesso una sfida, soprattutto per chi non \u00e8 esperto: i dati sono complessi, il linguaggio \u00e8 tecnico e le conclusioni dipendono fortemente dal contesto e dal metodo utilizzato. L\u2019Intelligenza Artificiale pu\u00f2 offrire un supporto concreto, trasformando questi report in strumenti pi\u00f9 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 \u201csensore\u201d \u00e8 l\u2019essere umano e fattori come bias, condizioni di test e protocollo influenzano profondamente gli esiti.
Per questo \u00e8 fondamentale affiancare alla capacit\u00e0 conversazionale una solida base di modellazione concettuale: una rappresentazione esplicita dei concetti chiave dell\u2019analisi sensoriale (metodi, lessici, vincoli, buone pratiche) che guidi l\u2019AI nell\u2019interpretazione dei report. In parallelo, l\u2019integrazione con strumenti di recupero dati consente all\u2019agente di accedere a documenti, procedure e schede tecniche, verificare le informazioni e motivare le risposte con evidenze.
In questo modo, l\u2019Intelligenza Artificiale diventa un assistente per l\u2019esplorazione 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 \u00e8 una Sensory AI che unisce la flessibilit\u00e0 del dialogo al rigore di dati e modelli, migliorando trasparenza, comprensione e fiducia nelle analisi.<\/p>\n

Massimo Giordani
Universit\u00e0 degli Studi di Torino<\/em>
Intelligenza artificiale: l\u2019AI pu\u00f2 influenzare le nostre percezioni?<\/strong>
Deepfake indistinguibili dalla realt\u00e0, voci clonate in pochi secondi, feed visivi ottimizzati per plasmare gusti ed emozioni: l’intelligenza artificiale ha gi\u00e0 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 opportunit\u00e0 straordinarie in medicina, educazione e accessibilit\u00e0. Obiettivo finale: costruire una nuova alfabetizzazione sensoriale per navigare consapevolmente il mondo che ci attende.<\/p>\n

Eugenio Brentari
Universit\u00e0 degli Studi di Brescia<\/em>
I test sensoriali ad alta utilit\u00e0 informativa: metodi statistici per pesare i segnali deboli<\/strong>
Nei test sensoriali avanzati emerge sempre pi\u00f9 chiaramente il bisogno di distinguere tra ricchezza descrittiva e affidabilit\u00e0 dell\u2019informazione. L\u2019ampliamento dei vocabolari (e talvolta anche delle scale di valutazione) consente di cogliere sfumature sottili, ma introduce contemporaneamente una quota non trascurabile di variabilit\u00e0 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\u2019interpretazione individuale). Questa eterogeneit\u00e0 rende complessa la lettura dei risultati e pu\u00f2 limitare la capacit\u00e0 di confrontare prodotti, panel e sessioni nel tempo.
Quanto delle valutazioni espresse dal panel \u00e8 effettivamente legato ai prodotti esaminati, e quanto riflette invece le \u201ctendenze\u201d del panel? Si corre il rischio di sovrastimare informazioni fragili o, al contrario, di perdere segnali potenzialmente rilevanti.
La possibilit\u00e0, nei test sensoriali avanzati, di introdurre descrittori liberi rischia inoltre di aumentare ulteriormente la variabilit\u00e0, dando spazio a sensazioni sporadiche e non condivise, oppure condivise ma espresse con termini diversi.
L\u2019intervento propone quindi una riflessione sul tema della qualit\u00e0 dell\u2019informazione sensoriale, con particolare attenzione ai limiti e alle criticit\u00e0 legate alla presenza di segnali deboli, alla variabilit\u00e0 tra giudici e alla difficolt\u00e0 di stabilire criteri condivisi di affidabilit\u00e0.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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