Il progetto MegaBites e l’impronta di carbonio del cibo
Anche il cibo ha un’impronta di carbonio e identificarla è il primo passo per ridurla. Questo è l’obiettivo del progetto MegaBites, che sta analizzando i dati relativi alla produzione e al consumo alimentare nel campus dell’EPFL (École Polytechnique Fédérale de Lausanne, in Svizzera).
La catena alimentare della mensa dalla preparazione allo smaltimento
MegaBites inizia la sua valutazione dallo studio degli ingredienti che entrano nella catena alimentare del campus, dalla preparazione dei pasti al consumo, fino al loro smaltimento. EPFL vuole studiare le strategie per ridurre l’impronta di CO2 per mettere a punto un sistema alimentare più sostenibile.
L’analisi di MegaBites è capillare: quali ingredienti arrivano nella mensa del campus, qual è il contenuto delle diverse preparazioni, quale tipo di pasti scelgono le diverse categorie di consumatori, il volume di rifiuti organici prodotti.
Il progetto è stato approvato da Human Research and Ethics Committee di EPFL (il comitato che controlla il rispetto dei principi etici della ricerca svolta nel Politecnico). I ricercatori di MegaBites avranno accesso a dati personali come età, sesso, status (ovvero studente, docente, dipendente, etc.) delle persone che frequentano la mensa del campus. Pertanto, il comitato etico vigila affinché la raccolta di queste informazioni non invada la privacy degli studenti.
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Come ridurre l’impronta di carbonio del cibo
L’École Polytechnique Fédérale de Lausanne intende ridurre le sue emissioni di carbonio legate agli alimenti di un valore compreso tra un quarto e un terzo entro i prossimi due anni. Oggi queste emissioni rappresentano il 13% del totale di EPFL. La guida del progetto è affidata al Data Science Lab dell’EPFL in collaborazione con la Catering and Shops Unit e gode del sostegno dell’iniziativa Solutions4Sustainability.
In teoria, il modo più semplice per ridurre le emissioni di carbonio del cibo sarebbe imporre la distribuzione di soli pasti vegetariani, a prescindere dalle preferenze individuali. Ma non è questo che EPFL vuole fare, spiega Vincent Moreau, project manager del Data Science Lab, perché la comunità è composta da tante culture e gusti culinari diversi.
«Questo rende il nostro lavoro più complicato, ma anche più interessante dal punto di vista della ricerca. I metodi che stiamo sviluppando, insieme ai risultati dei nostri test e analisi sugli incentivi, potrebbero essere utili ad altre università in tutto il mondo».