SCIENZE, TECNOLOGIE E BIOTECNOLOGIE AGRO-ALIMENTARI

Università degli Studi di MODENA e REGGIO EMILIA

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di Dottorato si focalizza sulla produzione, trasformazione, qualità e sicurezza delle materie prime e degli alimenti. L'attività didattica mira al trasferimento di conoscenze avanzate nel settore agro-alimentare, garantendo un'offerta formativa di alta qualità grazie al profilo dei docenti, alla loro collaborazione con enti di ricerca nazionali ed esteri e alla disponibilità di fondi adeguati.

  • Piano di studi

    Il piano di studi integra competenze agrarie e alimentari. Una parte dei docenti si concentra sull'ambito agrario, coprendo settori delle produzioni vegetali e animali, con attenzione alle tecniche di coltivazione, allevamento e lotta alle avversità, nel rispetto dell'ambiente e del consumatore. La genetica molecolare è impiegata per la selezione di varietà innovative. Altri docenti si dedicano all'ambito alimentare, focalizzando su innovazione di processo e di prodotto, impiegando tecnologie alimentari, microbiologia, biochimica, chimica, biologia molecolare e ottimizzazione di processo, inclusa la valutazione della qualità delle materie prime e le tecnologie di confezionamento.

  • Competenze acquisite

    I dottorandi acquisiscono competenze approfondite nella gestione sostenibile delle produzioni agro-alimentari, nello sviluppo di alimenti sicuri e di qualità, nell'applicazione di tecnologie innovative per la trasformazione e conservazione. Saranno in grado di condurre ricerca scientifica avanzata, risolvere problematiche complesse nel settore e contribuire allo sviluppo di nuove soluzioni per l'industria agro-alimentare, con particolare attenzione alle proprietà biologiche degli attivi e alla qualità del prodotto finale.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta rivoluzionando il settore agro-alimentare attraverso l'automazione dei processi, la diagnostica predittiva e l'ottimizzazione delle risorse. Nei campi agricoli, droni e sensori I.A.-driven permettono un'agricoltura di precisione, monitorando la salute delle colture e prevedendo i rendimenti. Nelle industrie alimentari, l'I.A. ottimizza la catena di produzione, migliora il controllo qualità e assicura la tracciabilità e la sicurezza alimentare, riducendo gli sprechi e aumentando l'efficienza.

  • Per i futuri laureati in Scienze, Tecnologie e Biotecnologie Agro-alimentari, l'I.A. rappresenta sia una sfida che un'enorme opportunità. Sarà essenziale acquisire competenze nella gestione di sistemi I.A. per l'agricoltura di precisione e l'industria 4.0. Le sfide includono l'adattamento a un mercato del lavoro che richiede nuove abilità e la necessità di integrare le conoscenze tradizionali con le tecnologie emergenti. Le opportunità risiedono nello sviluppo di soluzioni innovative per la sostenibilità, la sicurezza alimentare e l'ottimizzazione dei processi, rendendo questi professionisti figure chiave nella trasformazione digitale del settore.

  • Per competere efficacemente nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., sarà cruciale sviluppare competenze in analisi dei dati, programmazione (es. Python, R per analisi statistiche), sensoristica e Internet of Things (IoT). La capacità di interpretare algoritmi di apprendimento automatico e di applicarli a problemi specifici del settore agro-alimentare, dalla previsione di malattie delle piante alla modellazione della shelf-life dei prodotti, diventerà fondamentale. Anche la conoscenza delle normative sulla privacy dei dati e sull'etica dell'I.A. sarà un valore aggiunto.

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Competenze da sviluppare

Programmazione in python
Approfondire l'uso di Python per l'analisi dei dati agro-alimentari e lo sviluppo di modelli predittivi. Leggere: "Deep learning con Python" di François Chollet.
Data analytics e machine learning
Acquisire competenze avanzate in data analytics e machine learning, applicandole a set di dati del settore agro-alimentare per ottimizzare la produzione e la qualità.
Iot e sensoristica agricola
Comprendere l'integrazione di sensori IoT per il monitoraggio delle colture e degli allevamenti. Esplorare piattaforme come AWS IoT Core o Google Cloud IoT Core.
Biotecnologie avanzate e genomica
Mantenere aggiornate le conoscenze sulle ultime frontiere delle biotecnologie e della genomica applicate al miglioramento delle specie vegetali e animali.

Routine di successo

Aggiornamento continuo sulle tecnologie
Dedicare almeno 2 ore settimanali all'aggiornamento su riviste scientifiche e blog di settore (es. Nature Food, The Spoon).
Networking con professionisti innovatori
Partecipare regolarmente a conferenze e workshop sull'agricoltura 4.0 e l'industria alimentare (es. Future Food Forum).
Sperimentazione con dataset reali
Esercitarsi a lavorare con dataset agro-alimentari reali per applicare modelli I.A. e trarre insight. Piattaforme come Kaggle offrono sfide con dataset pertinenti.

Esperienze utili

Tirocini in aziende food-tech
Cercare tirocini presso startup o aziende affermate nel settore food-tech che integrano I.A. e biotecnologie nei loro processi (es. xFarm, Planet Farms).
Collaborazione a progetti di ricerca
Partecipare a progetti di ricerca universitari o extra-universitari focalizzati sull'applicazione dell'I.A. in agricoltura o nell'industria alimentare.
Sviluppo di un progetto personale
Creare un piccolo progetto personale (es. un'applicazione per il monitoraggio delle colture con visione artificiale) per dimostrare le competenze acquisite.

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