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Filavicola Abruzzo
Siamo lieti di annunciare che Res Agraria è partner scientifico del progetto: Filiera Filavicola In Abruzzo benessere animale del pollo da carne e in specifico del pollo allevato senza l’uso di antibiotici. Sviluppo di tecniche di allevamento e confezionamento alternativi sostenibili per la realizzazione di prodotti alimentari di alta qualità
L’intero progetto “FILAVICOLA ABRUZZO” è coordinato dalla Capofila “GESCO Società Cooperativa Agricola”, finanziato dal Programma di Sviluppo Rurale – Abruzzo 2014/2020 avendo partecipato all’avviso pubblico allegato alla Determina n. DPD018/571 del 25/10/2018 relativo alla Misura 16 “Cooperazione” Sottomisura 16.2 – “Sostegno a progetti pilota e allo sviluppo di nuovi prodotti, pratiche, processi e tecnologie” – Seconda fase di selezione dei Progetti Integrati di Macro Filiera (PIF).
Il titolo del progetto è: “Filiera Avicola in Abruzzo: Benessere animale del pollo da carne e in specifico del pollo allevato senza l’uso di antibiotici. – Sviluppo di tecniche di allevamento e confezionamento alternativi e sostenibili per la realizzazione di prodotti alimentari di alta qualità.”
Res Agraria srl, in qualità di partner diretto, è parte dell’attività tecnico-scientifica e dell’attività di divulgazione dei risultati del progetto.
Le attività intraprese che rientrano in questo progetto mirano alla ricerca di nuovi processi e tecnologie utili a migliorare la qualità delle carni avicole. In particolare, ci si è focalizzati sul trattamento post mortem di miopatie, causa del peggioramento delle caratteristiche organolettiche delle carni stesse. Il trattamento dovrebbe portare ad un intenerimento della carne fresca, cioè ad un miglioramento della texture della stessa. Le attività sono state svolte in partnership con l’Università di Bologna.
Il progetto ha posto come obiettivo generale quello di valutare gli effetti di tre tonalità di luce LED (luce fredda, luce calda e luce neutra) sui parametri zootecnici, produttivi e qualitativi del pollo da carne.
L’obiettivo è di sviluppare un sistema di allevamenti di precisione, che riesca a prevedere e a gestire le necessità degli animali in tempo reale prima che si presentino delle problematiche, che portino a situazione di stress o addirittura di malattia.
Il progetto ha previsto inizialmente un intervento di interconnessione ad internet di tutte le strutture dell’allevamento, mediante l’installazione di sensori e centraline (Internet of Things) che, collegati ad un sistema software di analisi dei dati raccolti, gestiscono il condizionamento e la domotica ambientale per favorire il benessere animale. Le informazioni ricavate sono state successivamente archiviate su sistemi Cloud ed elaborate con metodi di analisi di dati al fine di creare un ecosistema di Big Data utile propedeutico all’implementazione di strumenti a supporto del processo decisionale a carico dell’allevatore. Quest’ultimo è quindi in grado di visionare e gestire i parametri ambientali da remoto tramite App e rapidamente intervenire in modo consapevole sui parametri ambientali garantendo un maggior benessere ambientale.
All’interno del progetto FILAVICOLA ABRUZZO, tra i cui scopi vi è quello di migliorare le qualità dei prodotti a vicoli e di incrementare il valore della filiera, sono state messe in atto delle attività di ricerca in collaborazione con l’Università di Teramo – Facoltà di Bioscienze e Tecnologie Agro-Alimentari e Ambientali. In particolare, sono stati coinvolti due team di lavoro che hanno effettuato due studi distinti lungo due segmenti della filiera. Il primo progetto si proponeva di valutare il miglioramento delle rese in allevamento tramite la modifica delle condizioni ambientali dei capannoni e di analizzare eventuali modifiche qualitative delle carni ottenute tramite questi nuovi processi zootecnici. Il secondo progetto era invece focalizzato sulla conservazione delle carni e sull’identificazione di nuovi parametri utili a definirne gli aspetti qualitativi con maggiore precisione, permettendo una analisi più puntuale con ripercussioni sulle scelte produttive.