Desarrollar un prototipo funcional de un modelo predictivo de ocurrencia de brotes alimentarios montado sobre una plataforma de gestión (software), que indique una probabilidad de ocurrencia de brote en el tiempo para cada patógeno alimentario estudiado, en función de resultados de análisis microbiológicos obtenidos de literatura científica y de clientes potenciales, con énfasis en plantas de procesamiento secundario de salmónidos e industria láctea.

1 Crear el modelo matemático de predicción en base a datos de literatura científica válida para los patógenos alimentarios Listeria monocytogenes, Salmonella spp., Staphylococcus aureus y Escherichia coli, en base a microorganismos indicadores, comúnmente analizados en plantas de proceso secundario de salmónidos e industria láctea. 2 Desarrollar un producto mínimo viable de software online que permita captar datos de resultados de análisis microbiológicos y almacenarlos en una base de datos con identificadores adecuados. 3 Montar el modelo matemático en el software y desafiarlo con datos de entrada obtenidos de registros de clientes potenciales, con el fin de evaluar si el modelo predice brotes de manera correcta en el tiempo. 4 Documentar los resultados obtenidos en un plan de negocios para un futuro levantamiento de capital pùblico y/o privado.