Gotzon Aldabaldetreku

Gotzon Aldabaldetreku Etxeberria

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Gotzon Aldabaldetreku received the M.Sc. and Ph.D. degrees in telecommunications engineering from the University of the Basque Country (UPV/EHU), Bilbao, Spain, in 2000 and 2006, respectively. He was awarded for the best academic record in the M.Sc. degree and received a European acknowledgement for the Ph.D. degree and a Special Award for the Best Thesis.

He is currently an Associate Professor with the Department of Communications Engineering, Bilbao School of Engineering, University of the Basque Country (UPV/EHU). His research interest includes the development of fiber-optic sensors and fabrication of polymer optical fibers.

Google Scholar

https://scholar.google.es/citations?user=-JUCpkIAAAAJ&hl=es

ResearchGate

https://www.researchgate.net/profile/Gotzon-Aldabaldetreku

ORCiD

https://orcid.org/0000-0001-6217-6229

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ESPECTROLIVE 

Investigación en el empleo de espectroscopía y tecnologías complementarias en la detección de fitosanitarios in situ en aceituna entera

Objetivo principal

Investigar la aplicación de tecnologías de espectroscopía y nariz electrónica para la detección de productos fitosanitarios en aceituna entera in situ con el fin de asegurar el cumplimiento de los límites reglamentados para estos compuestos en aceites de oliva y realizar una supervisión en tiempo real del proceso de producción que permita una rápida identificación de problemas y adopción de medidas inmediatas relacionadas con la presencia de contaminantes, ayudando a reducir el desperdicio y mejorando la eficiencia y el control de calidad de los aceites de oliva, a la vez que realizar una clasificación apropiada del fruto, antes de su molturación, para conseguir aceites con “residuo cero”, muy valorados por el consumidor actual.

Objetivos específicos

Los objetivos técnicos específicos llevados a cabo en el Grupo de Fotónica Aplicada son:

  • Raman
  1. Optimizar los parámetros de adquisición de espectros Raman para mejorar la resolución y precisión de los resultados (maximizar la relación entre señal y ruido).
  2. Identificar y cuantificar la concentración de fitosanitarios específicos en las muestras.
  3. Desarrollar modelos multivariantes para la clasificación de diferentes variedades de fitosanitarios y su evolución en función del tiempo.
  4. Evaluar la sensibilidad y selectividad de la técnica en comparación con otras técnicas analíticas existentes.
  5. Validar los resultados obtenidos mediante técnicas de validación cruzada y comparación con los valores de referencia.

Resultados esperados

  1. Sistema de clasificación en tiempo real de aceituna en función de la presencia de contaminantes.
  2. Impulso de las propiedades saludables del aceite de oliva como argumento de venta de estos productos. 
  3. Mejora de los canales de exportación del aceite de oliva por el mejor cumplimiento de las normativas sobre la presencia de residuos fitosanitarios en el aceite de oliva.
  4. Mejora de la competitividad del sector oleícola y la industria auxiliar asociada. 
  5. Impulso en el sector agroindustrial en tecnologías de sensórica alineadas con la Industria 4.0.

Socios

  • INOLEO (Coordinador)
  • SECPHO (SOUTHERN EUROPEAN CLUSTER IN PHOTONICS AND)
  • AOTECH (ADVANCED OPTICAL TECHNOLOGIES S.L.
  • ISR (INTEGRACIÓN SENSORIAL Y ROBOTICA SL)
  • UNIVERSIDAD DE JAÉN (UJA)
  • UNIVERSIDAD DEL PAÍS VASCO/EUSKAL HERRIKO UNIBERTSITATEA (UPV/EHU)

Duración

05/2023 al 04/2024

Presupuesto

308.010 €

Programa de ayudas

Ayudas de apoyo a Agrupaciones Empresariales Innovadoras con objeto de mejorar la competitividad de las pequeñas y medianas empresas y se procede a la convocatoria correspondiente al año 2023, en el marco del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia.

Financia

Ministerio de Industria, Comercio y Turismo (MINCOTUR)