AECOC
INNOVATION HUB

Tendencias - Tecnologías - Impactos

Noticias Tecnología - Innovación - Ciencia

add ver todas

Walmart y JD.com se unen para llevar acabo un proyecto de implementación de blockchain centrado en la seguridad alimentaria en China

Walmart respalda junto a JD.com, Tsinghua University National Engineering Laboratory for E-Commerce Technologies e IBM un nuevo proyecto de implementación de blockchain en China centrado en la seguridad alimentaria y el el seguimiento de la cadena de producción. Para ello han creado la Blockchain Food Safety Alliance, cuyo objetivo es recopilar datos provenientes de las distintas empresas a lo largo de la cadena de suministro de alimentos en China.

Las consecuencias de poner en marcha este proyecto:

  • Mayor transparencia del manejo de alimento a lo largo de toda la cadena de suministro – A través de la tecnología blockchain, el sistema de IBM podrá proporcionar trazabilidad en tiempo real de los alimentos a lo largo de la cadena de suministro, optimizará la rendición de cuentas y proporcionará a los proveedores, reguladores y consumidores una mayor visibilidad y transparencia del manejo de los mismos desde que se producen hasta que llegan al consumidor​Incremento de la seguridad alimentaria – Gracias a la recopilación de datos sobre el origen, la inocuidad y la autenticidad de los alimentos, se podrá aumentar la seguridad alimentaria, evitando así intoxicaciones de los consumidores.
  • Control exhaustivo de la cadena de producción – Como consecuencia de la información obtenida a través del blockchain con este proyecto, se podrá realizar un control exhaustivo del proceso de producción de los alimentos en las distintas empresas
    Para saber más haz click aquí

NOTICIAS RELACIONADAS

add ver todas

Economía circular: hacia una menor utilización de los...

El Instituto Nacional para la Salud Pública (RIVM), La Netherlands Environmental Assessment Agency (PBL), y Statistics Netherlands (CBS) han establecido un marco para monitorizar el progreso de la economía circular holandesa. El investigador estadístico del CBS Roel Delahaye explica que “en una economía circular, las materias primas se utilizan de la forma más eficiente posibles. Un ejemplo de ello es el reciclaje, pero también se puede trabajar en este aspecto pensando en la fase de diseño de un productos y anticipándose al destino de las materias primas al final del ciclo de vida de un producto”.Según las Naciones Unidas, en 2050, la humanidad necesitará el triple de materias primas que en la actualidad si seguimos utilizándolas como hasta el momento, lo cual es un problema, ya que la utilización de materias primas tiene un elevado impacto en el clima y en la biodiversidad. Además, la escasez de materias primas puede llevar a tensiones geopolíticas. Este es el motivo por el que La unión Europea y los Países Bajos quieren poner en marcha una política dirigida a la reducción del uso de materias primas, para lo cual están trabajando CBS, RIVM y PBL. El proceso consta de tres partes. El RIVM

Cómo los virus falsos pueden ayudarnos a producir las...

El origami de ADN, se trata de un nuevo método que permite plegar el ADN en máquinas biomoleculares con formas 3D que se asemejan a los virus naturales. Estos permiten entrenar entrenar de manera segura nuestro sistema inmunológico y que se produzca anticuerpos que puedan atacar a la realidad, nueva generación de vacunas de diseño altamente eficientes. El estudio utilizó el VIH como ejemplo, pero el sistema está listo para examinar a otro enemigo: SARS-CoV-2.

Un kit en casa para recomendaciones de alimentos...

La importancia de una salud intestinal óptima es cada vez más un factor fundamental para el bienestar tanto físico como mental. Los desequilibrios en el microbioma intestinal pueden tener consecuencias negativas en la salud como la aparición de enfermedades metabólicas y cáncer.

La inteligencia artificial puede detectar signos de...

El uso de machine learning puede detectar los patrones y los primeros síntomas del Alzheimer. El estudio se esta realizando a través de un dispositivo que, instalado en el cuarto de un paciente, se encarga de grabar todo lo que sucede a su alrededor incluyendo los movimientos de la persona.Las consecuencias del uso de machine learning en la detección del Alzheimer:Identificación de enfermos en fase temprana – los dispositivos permiten recoger información e identificar patrones que pueden servir para identificar a futuros pacientes, que podrían comenzar a ser tratados años antes de que aparezcan los síntomas obvios como la perdida de memoria.​Creación de un prueba de diagnostico– actualmente no existe prueba para identificar a los enfermos de Alzheimer y los escáneres de cerebro no se pueden utilizar para identificar esta enfermedad. Sin embargo, el machine learning podría permitir desarrollar una prueba de diagnóstico.Mejora de los ensayos clínicos de los medicamentos – los patrones identificados con machine learning pueden eliminar los dos problemas principales en el desarrollo de nuevos medicamentos para el Alzheimer: el desconocimiento de las causas de la enfermedad y la dificultad de identificar pacientes que se beneficien de la medicación.Para saber más haz click aquí