Modèles d’apprentissage automatique pour mieux détecter les contaminations bactériennes dans l’agroalimentaire

Projets approuvés 20:45

Marwan El Chazli

EPFL

Ce projet entend développer des modèles d’apprentissage automatique capables de classifier avec précision des données relatives aux spectres bactériens et obtenues au moyen de la spectroscopie Raman dans le but de mettre au point de nouvelles solutions de contrôle qualité, rapides et plus efficaces, destinées à l’industrie agroalimentaire.

Dans le cadre du programme Food 4.0, les Académies suisses des sciences accompagnent, sous l’égide de l’Académie suisse des sciences techniques SATW, des idées de projets innovants qui n’en sont encore qu’à leurs débuts. L’aide accordée est avant tout destinée aux projets offrant des perspectives nouvelles d’évolution pour le système alimentaire suisse. Les projets sélectionnés cette année apportent une contribution majeure aux principaux enjeux, et cela dans les domaines du gaspillage alimentaire, de la durabilité et de la santé.