Xspectra rivoluziona il controllo qualità nel food

Un sensore a raggi X e una buona dose di Intelligenza Artificiale danno vita a Xspectra, il più avanzato sistema di identificazione di contaminanti nei prodotti industriali. La tecnologia è made in Italy. Ce ne parlano Bruno Garavelli di Xnext e Marco Marcon del Politecnico di Milano.

Non capita tutti i giorni di imbattersi in una nuova tecnologia, sviluppata, per di più, da una pmi italiana dal Dna tecnologico con la collaborazione del Politecnico di Milano. Per questo è interessante raccontare la storia di quest’avventura iniziata cinque anni fa, metaforicamente in un garage, che ha portato alla realizzazione di Xspectra.Si tratta di un avanzato sistema di identificazione di contaminanti nei prodotti industriali, in grado di individuare la presenza di corpi estranei e difetti nei prodotti, con ispezioni in tempo reale sulla linea di produzione, grazie a una nuova generazione di sensori per raggi X che operano in multienergia. L’azienda che ha sviluppato e brevettato XSpectra, investendo oltre 8 milioni di euro dalla sua nascita nel 2014 come start-up innovativa, è Xnext, fondata da Bruno Garavelli e Pietro Pozzi, entrambi ingegneri nucleari con lunga esperienza tecnica e di management.

Bruno Garavelli, co-founder e Ceo di Xnext

Quando il Dna è tecnologico

Già a 17 anni, Bruno Garavelli  giocava con le sorgenti di Cesio, i raggi X, una passione che l’ha portato prima alla laurea in ingegneria nucleare a indirizzo elettronico,  poi a lavorare nel settore aerospaziale, dove si è occupato di progettazione dell’elettronica di satelliti per astronomia a raggi X e Gamma, gettando le basi embrionali di Xspectra.

L’idea di Xnext è nata un po’ per caso, da un incontro fortuito di Garavelli con l’ex collega Pietro Pozzi. «Pietro aveva abbozzato a una nuova tecnologia e mi chiese di dagli una mano a svilupparla, così è partita quest’avventura», ci racconta Bruno Garavelli, co-founder e Ceo di Xnext. «Abbiamo fondato un consorzio di imprese con il Politecnico e il Cnr, abbiamo cercato un bando di finanziamento importante perché per realizzare un dimostratore per questa tecnologia servivano fondi. Abbiamo vinto un bando di Regione Lombardia di 1,5 milione di euro e siamo partiti. Nel 2014, quando ci siamo resi conto che la tecnologia poteva essere dimostrata, abbiamo costituito Xnext tra un gruppo di persone che dall’esperienza del Consorzio avevano accettato di fondare una società. Da tre soci siamo rimasti in due, io e Pietro».

In seguito a un’operazione di Family&Friends sono entrati altri soci a dar linfa alla neonata impresa. A quel punto era importante capitalizzare l’azienda per sostenere lo sviluppo della tecnologia. «Con una prima operazione di equity in crowdfounding abbiamo ottenuto 600mila euro di capitale sociale interamente versato, una bella cifra per una start up, che ci ha aperto le porte a finanziamenti bancari importanti», commenta Garavelli.

Oggi, Xnext conta 60 soci con un capitale interamente versato che sfiora gli 800mila euro e un patrimonio netto di 2 milioni di euro. «Fino a oggi Xnext ha assorbito circa 8 milioni di euro di risorse, trovati in vari modi, grazie alla credibilità finanziaria», ci dice Garavelli.

A cinque anni dalla sua fondazione, un tempo necessario per sviluppare un prodotto innovativo, Xnext è sul mercato da quest’anno con un fatturato di 1,5 milioni di euro, conta 25 addetti quasi tutti laureati con un’alta percentuale di donne, con la previsione di salire a 40, nella nuova sede milanese di 2.000 mq, attrezzata di laboratori, dove si sposteranno a breve.

Fotonica, microelettronica e Intelligenza Artificiale

Xspectra è un detector a raggi X che, combinando le competenze scientifiche della fotonica, della microelettronica e dell’intelligenza artificiale, permette un’analisi spettrografica in tempo reale dei materiali esaminati.

Si tratta di un approccio completamente nuovo che sfrutta sino a 1.024 livelli di energia per generare in pochi millisecondi un’immagine radiografica notevolmente più sofisticata delle immagini ottenute con gli scanner tradizionali che funzionano a uno o due livelli di energia.

Con Xspectra, è possibile individuare la presenza di corpi estranei di dimensioni e composizione chimica fino a ieri non riconoscibili, rivoluzionando così il processo del controllo qualità in mercati come quello alimentare e farmaceutico molto sensibili ai temi della sicurezza del consumatore.

«Oggi, il controllo di qualità a livello industriale non è fatto in tempo reale, ma a campione», spiega Garavelli. «Se dall’analisi del laboratorio emerge che il prodotto non è conforme, si rende necessario richiamare l’intero lotto».

Nel settore alimentare, capita spesso che sia direttamente il consumatore ad accorgersi della non conformità. «Le tecnologie oggi in uso non sono efficaci nel trovare questi contaminanti. Con Xspectra si utilizzano, invece, i raggi X in un modo completamente diverso rendendo possibile individuare e identificare corpi estranei anche con composizione chimica molto affine a quella dei materiali analizzati».

Xspectra è un sistema che comprende una parte di hardware, dato dalla fotonica del detector/sensore a raggi X, un’altra parte di microelettronica e una terza parte di software, costituito da algoritmi di Deep Learning.

«È una soluzione ispettiva, che comprende tre livelli di innovazione: fotonica, microelettronica e Intelligenza Artificiale. A oggi, siamo una delle pochissime aziende al mondo nel settore delle macchine a raggi X a realizzare una soluzione completa», afferma Garavelli.

Dal food al pharma, le applicazioni possono essere infinite

Prototipo della macchina per l’ispezione e selezione delle castagne. Si tratta della prima e unica macchina al mondo in grado di riconoscere se una castagna è sana, marcia o ha un ospite, senza aprirla.

Xspectra è una tecnologia proprietaria e quindi customizzabile, un elemento non trascurabile poiché si presta ad essere integrata in diversi ambiti applicativi. «Siamo partiti dal campo alimentare per cercare i corpi estranei, ma stiamo indagando anche altri settori, come il pharma e l’automotive», prosegue Garavelli.

La tecnologia è applicabile anche alla raccolta differenziata dei rifiuti e ai controlli di sicurezza in luoghi ad alta frequentazione, come gli aeroporti, gli stadi.

«Parallelamente stiamo lavorando a una macchina, unica al mondo, per la validazione delle castagne, in grado di selezionare le castagne marce da quelle sane, osservando eventuali crepe con un dispositivo di visione e passandole ai raggi X di Xspectra. Ne abbiamo installata una a Imola. Non immaginavamo un’applicazione di questo tipo e ciò è possibile perché dominiamo la tecnologia».

Xspectra nasce 4.0

Installata su una qualsiasi linea di produzione, poniamo di passata di pomodori, Xspectra consente di individuare un corpo estraneo all’interno del vasetto, restituendo un feedback immediato e attivo direttamente in linea, vale a dire scartando la confezione contaminata. Per questo si può parlare di una reale tecnologia 4.0.

L’elaborazione del dato viene svolta direttamente a valle dell’acquisizione utilizzando algoritmi di Deep Learning in real-time. Le analisi vengono fatte in 2 millisecondi, perché le velocità dei nastri trasportatori delle linee di produzione sono elevatissime.

La microelettronica è stata sviluppata congiuntamente con il Politecnico di Milano, così come l’Intelligenza Artificiale con gli algoritmi di Deep Learning.

La collaborazione con il Politecnico

Marco Marcon, Assistant Professor al Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano

«Spesso si pensa che l’Italia sia un po’ agli angoli del mondo, ma in ambito di elettronica nucleare, di astronomia a raggi X e Gamma, siamo leader in fatto di know-how, grazie alla formazione Politecnico di Milano», afferma Garavelli. «A Milano si riescono fare cose che in Silicon Valley non è possibile fare, sia per i corsi universitari del Politecnico, una scuola fatta di materiale umano e competenze uniche al mondo, sia per quell’indotto di pmi con un elevato bagaglio tecnologico con le quali è possibile avviare sperimentazioni», conclude Garavelli. Xnext collabora in modo continuo con il Deib, il Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria, in particolare con i docenti Marco Marcon e Giuseppe Bertuccio, e con il Dipartimento di Fisica, con il prof. Giacomo Ghiringhelli.

Marco Marcon, Assistant Professor al Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano, ci aiuta a comprendere meglio la tecnologia Xspectra. «Lo sviluppo delle idee che hanno portato alla realizzazione di Xspectra è avvenuto all’interno del Politecnico di Milano e ha coinvolto diversi dipartimenti», ci dice il prof. Marcon. «Sono tre gli elementi sui quali è stata messa a punto la tecnologia: il sensore, la modellizzazione della sorgente a raggi X e lo sviluppo degli algoritmi di Deep Learning». È proprio in quest’ultimo ambito, sul fronte dell’Intelligenza Artificiale, che il prof. Marcon collabora con Xnext al perfezionamento continuo della tecnologia.

Analisi iperspettrali e Deep Learning

«Xspectra», spiega Marcon, «consente di individuare materiali quali plastiche e contaminanti di tipo organico difficilmente distinguibili coi tradizionali sensori a raggi X: grazie a un’analisi iperspettrale, operando in multienergia, si riesce a ottenere un dettaglio molto maggiore del contenuto». Per meglio comprendere la tecnologia, Marcon suggerisce un parallelo tra un’immagine in bianco e nero e una a colori.

«Le immagini ottenute con raggi X tradizionali considerano solo l’intensità totale dei raggi che raggiungono il sensore, esattamente come un’immagine a toni di grigio, mentre con i sensori Xspectra si riesce a ottenere un’immagine assimilabile a una fotografia a colori, con un elevato dettaglio anche sulle diverse energie (lunghezze d’onda) dei fotoni incidenti, per cui è più facile distinguere i contaminanti. Questo è possibile perché con Xspectra si riesce a suddividere la banda dei raggi X in molte sottobande, andando a considerare fino a 1.024 energie».

I dati rilevati dal sensore a raggi X in multienergia devono poi essere elaborati per ottenere un feedback in tempi brevissimi. «Su una catena di produzione i prodotti viaggiano a 1 o 2 metri al secondo e si hanno solitamente solo 1 o 2 secondi per validare prodotto o decidere di espellerlo da nastro trasportatore tramite l’intervento di un soffiatore per scartarlo», spiega Marcon.

«Il processamento dei dati avviene grazie a motori di Deep Lerarning, indispensabili per intervenire in tempo reale in frazioni di secondo e con un basso tasso di errore. Con gli algoritmi di Deep Learning si ottengono risultati che in alcuni casi superano quelli dell’essere umano, in quanto oltre ad essere in grado di migliorare continuamente la loro esperienza con nuovi campioni, non essendo soggetti a “stanchezza” continuano a processare i prodotti all’infinito».

Un’evoluzione futura che si sta valutando è effettuare il processing su una piattaforma centralizzata in Edge computing, o eventualmente su Cloud, per le analisi in post processing. «A questo riguardo stiamo valutando, grazie alla collaborazione tra Politecnico di Milano e Vodafone, di utilizzare la tecnologia 5G per realizzare il processing su piattaforma centralizzata: poiché il 5G consente di ottenere tempi di latenza bassissimi nella trasmissione dei dati (teoricamente inferiori ai 5 ms), tali valori sono compatibili con le velocità di elaborazione richieste dal sistema sopra descritto», conclude il prof. Marcon.

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