Este proyecto se basa en la adquisición de una gran base de datos de varios miles de espectros de 1H-RMN de aceites de oliva autentificados de manera independiente en laboratorios especializados.
Los parámetros analíticos de dichos aceites (p. ej. acidez, contenido en ácido oleico, polifenoles, etc.) así como los de calidad y origen geográfico se asocian a sus perfiles de 1H-RMN usando varias técnicas de Machine Learning.
El resultado es un sistema que, estadísticamente, permite obtener un grado de concordancia con el país de origen (Grecia, Italia o España) y el grado de calidad (virgen extra), detectar perfiles atípicos de aceites de oliva y, además, cuantificar de 15 a 20 parámetros analíticos en pocos minutos y usando menos de medio mililitro de muestra.
