খাদ্য শিল্পে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রয়োজনীয়তা
জটিল শিল্প চ্যালেঞ্জ সমাধানের সুযোগ প্রদানের পাশাপাশি, AI সামগ্রিক ব্যবসায়িক দৃশ্যপটও পরিবর্তন করছে। কোম্পানিগুলি ভোক্তা প্রবণতার প্রতি সাড়া দিচ্ছে এবং আগের চেয়ে দ্রুত পণ্য বাজারে আনছে, এবং ভোক্তারা এটি আশা করতে শুরু করেছে। প্রবণতার সাথে তাল মিলিয়ে চলতে এবং তাদের বাজারে যাওয়ার কৌশলগুলিতে সফল হতে, পণ্য উদ্ভাবনকে আগের চেয়ে দ্রুত গতিতে এগিয়ে নিতে হবে।
ঐতিহ্যগতভাবে, খাদ্য কোম্পানিগুলির নতুন পণ্য উন্নয়ন চক্র শুরু থেকে শেল্ফ পর্যন্ত সীমিত তথ্য এবং খণ্ডিত তথ্য দ্বারা জর্জরিত। এই জটিলতা প্রক্রিয়া চক্রের বিভিন্ন দিক থেকে উদ্ভূত হয়, যার মধ্যে রয়েছে বিপণন, গবেষণা ও উন্নয়ন (R&D), এবং বিক্রয়। এই চ্যালেঞ্জগুলি ধীর সিদ্ধান্ত গ্রহণ এবং দীর্ঘ উদ্ভাবনী চক্রের দিকে পরিচালিত করে।
তাই এতে অবাক হওয়ার কিছু নেই যে প্রায় ৮০% খাদ্য পণ্য লঞ্চ ব্যর্থ হয়, মূলত ভোক্তাদের গ্রহণযোগ্যতার অভাবের কারণে। শক্তিশালী ডেটা নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে ব্যাপক পরীক্ষার প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে এবং আন্তঃবিভাগীয় সহযোগিতা প্রচার করে AI এই চ্যালেঞ্জগুলিকে কার্যকরভাবে মোকাবেলা করতে সহায়তা করছে। এটি পণ্যের ফর্মুলেশন, প্রক্রিয়া পরামিতিগুলি অপ্টিমাইজ করে এবং বাজারের প্রবণতা বিশ্লেষণ করে পুরো প্রক্রিয়াটিকে সুগম করতে পারে।
"পুরো ডিজিটাল এজেন্ডাটি প্রাসঙ্গিক এবং উত্তেজনাপূর্ণ কারণ, যদি ভালভাবে করা হয়, তবে এটি সত্যিই জিনিসগুলিকে ত্বরান্বিত করে। এটি একটি ঐতিহ্যবাহী গবেষণা ও উন্নয়ন সংস্থার অনেক পরীক্ষা-নিরীক্ষা এড়ায় এবং এটি দ্রুত ভবিষ্যদ্বাণী করার সুযোগ দেয়," ক্রাফ্ট হেইঞ্জ এবং ইউনিলিভারের প্রাক্তন গবেষণা ও উন্নয়ন পরিচালক মিরিয়াম উবেরাল বলেন।
খাদ্য শিল্পের উদ্ভাবন চক্র পরিচালনায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ভূমিকা
ভোক্তাদের অন্তর্দৃষ্টি এবং ধারণা তৈরি বৃদ্ধি করুন । বহুমাত্রিক ডেটা-চালিত পদ্ধতির সুবিধা গ্রহণের মাধ্যমে AI নতুন পণ্য বিকাশকে নতুন আকার দিচ্ছে।
প্রথমত, AI বহিরাগত উৎস থেকে রিয়েল-টাইম ট্রেন্ড ব্যাখ্যা করে, ভোক্তাদের মতামত এবং অনুভূতি সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করে। এর মধ্যে রয়েছে সোশ্যাল মিডিয়া বিশ্লেষণ, কীওয়ার্ড ট্র্যাকিং, জরিপের জন্য চ্যাটবট ব্যবহার এবং চিত্র বিশ্লেষণ।
দ্বিতীয়ত, AI ইন্টারনেট অফ থিংস (IoT) সেন্সরগুলিতেও বিস্তৃত, যা পণ্যের পছন্দ এবং রান্নার পছন্দ সম্পর্কে ভোক্তাদের তথ্য সংগ্রহ করে। তদুপরি, এটি বিশ্লেষণ পরিচালনা করে, ঐতিহাসিক বিক্রয় তথ্য এবং বাজারের প্রবণতাগুলিকে কাজে লাগিয়ে ভোক্তাদের চাহিদা এবং পছন্দগুলি সঠিকভাবে পূর্বাভাস দেয়, নতুন পণ্য লঞ্চের সময়কে অপ্টিমাইজ করে এবং বাজারের পরিবর্তনের সাথে খাপ খাইয়ে নেয়।
নতুন পণ্য বিকাশে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) ব্যবহারের এক উৎকৃষ্ট উদাহরণ হলো স্টার্টআপ টেস্টওয়াইজ। কোম্পানিটি এমন একটি সফটওয়্যার তৈরি করেছে যা বিভিন্ন উৎস (সোশ্যাল মিডিয়া, পর্যালোচনা, মেনু, রেসিপি...) থেকে বিপুল পরিমাণে তথ্য সংগ্রহ করে উদীয়মান খাদ্য প্রবণতা এবং ভোক্তাদের রুচি বোঝার জন্য।
এই সফ্টওয়্যারটি খাদ্য কোম্পানিগুলির জন্য একটি মূল্যবান হাতিয়ার কারণ এটি ভোক্তাদের পছন্দসই এবং পছন্দের পণ্য তৈরি করতে সহায়তা করে।
নতুন খাদ্য উপাদান আবিষ্কার । নতুন পণ্য উন্নয়ন চক্রে, AI নতুন খাদ্য উপাদান আবিষ্কারকে ত্বরান্বিত করতে পারে, উপাদানগুলির স্ক্রিনিং এবং বৈশিষ্ট্য উন্নত করতে পারে। বিশ্বজুড়ে স্টার্টআপগুলি খাদ্য আবিষ্কার প্রক্রিয়াকে সমর্থন করার জন্য একটি দক্ষ অ্যালগরিদম গবেষণা এবং বিকাশ করছে। উদাহরণস্বরূপ, জিঙ্কগো বায়োওয়ার্কস এবং আরজেডা নতুন প্রোটিন এবং এনজাইম তৈরি করতে কম্পিউটেশনাল ডিজাইন এবং AI এর সংমিশ্রণ ব্যবহার করছে। ইতিমধ্যে, Amai Proteins AI ব্যবহার করে নতুন প্রোটিন ডিজাইন করে যা বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য এবং স্বাদ তৈরি করতে অপ্টিমাইজ করা হয়।
গবেষণা, উন্নয়ন এবং অপ্টিমাইজেশন । বিভিন্ন খাদ্য পণ্যের বৈশিষ্ট্য পূর্বাভাস এবং উন্নত করার ক্ষেত্রে AI একটি কেন্দ্রীয় ভূমিকা পালন করে। এটি স্বাদ প্রোফাইলের সাথে মেলে এমন উপাদানের অনুপাতের পরামর্শ দেয় এবং স্বাদ বজায় রেখে স্বাস্থ্যকর বিকল্পগুলি অফার করে।
অতিরিক্তভাবে, AI খাদ্য পণ্যের গঠন মূল্যায়নে সহায়তা করে, পণ্যের বৈশিষ্ট্যগুলি প্রত্যাশা পূরণ করে তা নিশ্চিত করে। পুষ্টির ক্ষেত্রে, AI নির্দিষ্ট লক্ষ্য অর্জনের জন্য রেসিপিগুলিকে অপ্টিমাইজ করে, তা সে চিনির পরিমাণ হ্রাস করা হোক বা প্রোটিনের মাত্রা বৃদ্ধি করা হোক, একই সাথে লেবেলিং প্রয়োজনীয়তা পূরণের জন্য পুষ্টির গঠনের পূর্বাভাসও দেয়।
সম্প্রতি, খাদ্য কোম্পানিগুলি তাদের গবেষণা ও উন্নয়ন চক্রে AI ব্যবহার করেছে, যার ফলে পণ্যের বিকাশ এবং প্রক্রিয়াকরণের সময় কয়েক মাস থেকে দিনে কমেছে। ইউনিলিভার AI ব্যবহার করে কম লবণযুক্ত পণ্য তৈরি করেছে, যার ফলে স্বাদ বিশ্লেষণ প্রক্রিয়া কয়েক মাস থেকে দিনে দ্রুততর হয়েছে। ক্রাফ্ট হাইঞ্জ খরচ, চিনি এবং লবণকে সর্বোত্তম করার জন্য AI অ্যালগরিদম পরীক্ষা করেছে, যা উল্লেখযোগ্য ফলাফল অর্জন করেছে। পরিমাণগত বর্ণনামূলক বিশ্লেষণ মূল টমেটো পণ্য পুনরুৎপাদনে 94% নির্ভুলতা অর্জন করেছে।
উৎপাদনশীলতা এবং খরচের সর্বোত্তম ব্যবহার । ল্যাবরেটরি স্কেলে খাদ্য পণ্য তৈরির পর, খাদ্য কোম্পানিগুলি বৃহৎ আকারের উৎপাদনের জন্য যন্ত্রপাতি এবং লাইনগুলি সাজানোর চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হয়, একই সাথে ল্যাবরেটরি স্কেলে পণ্যের প্রতিযোগিতামূলকতা এবং গুণমান নিশ্চিত করে। উৎপাদন বৃদ্ধির জন্য সর্বোত্তম পরিস্থিতি নির্ধারণের জন্য ডেটা বিশ্লেষণ করে AI একটি সমাধান প্রদান করে।
অ্যানিমেল অল্টারনেটিভ টেকনোলজিস এবং উমামি বায়োওয়ার্কসের মতো অগ্রণী স্টার্টআপগুলি এই ক্ষেত্রে নেতৃত্ব দিচ্ছে, ডেটা সায়েন্সকে কাজে লাগিয়ে বৌদ্ধিক সম্পত্তি এবং স্কেলেবল প্রযুক্তি বিকাশ করছে। এই ক্ষেত্রে আরেকটি উল্লেখযোগ্য স্টার্টআপ হল ইটারনাল, যা জৈববস্তুপুঞ্জের গাঁজন পরীক্ষা, বিশ্লেষণ এবং অপ্টিমাইজেশন স্বয়ংক্রিয় করার জন্য AI এবং রোবোটিক্স ব্যবহার করে। এই অগ্রগতিগুলি বৃহৎ আকারের বিকল্প প্রোটিন উৎপাদনের জন্য একটি কার্যকর এবং টেকসই পথ খুঁজছেন এমন বৃহৎ নির্মাতাদেরও উপকৃত করছে।
খাদ্য শিল্পে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রয়োগের চ্যালেঞ্জ
খাদ্য শিল্পে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রয়োগ অনেক সুবিধা প্রদান করে, যার মধ্যে রয়েছে খরচ দক্ষতা, গতি, কাস্টমাইজেশন, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক ক্ষমতা এবং ডেটা-চালিত অন্তর্দৃষ্টি। তবে, প্রক্রিয়াটি বেশ কয়েকটি চ্যালেঞ্জের মুখোমুখিও হচ্ছে।
সীমিত ঐতিহাসিক তথ্য : খাদ্য প্রযুক্তির মতো একটি উদীয়মান ক্ষেত্রে অ্যালগরিদম সরবরাহের জন্য ঐতিহাসিক তথ্যের অভাব রয়েছে, যার ফলে অর্থপূর্ণ ফলাফল তৈরি করা আরও কঠিন হয়ে পড়ে। যদি পাওয়া যায়, তবে এটি প্রায়শই বিভিন্ন অসংগঠিত এবং ভিন্ন ডেটা ফর্ম্যাটে পাওয়া যায়। অতএব, প্রাসঙ্গিক ইনপুট ডেটাকে আরও স্বীকৃত আকারে তৈরি করার জন্য উন্নয়নের প্রয়োজন।
উচ্চ বাস্তবায়ন খরচ : একটি AI সিস্টেম স্থাপন এবং রক্ষণাবেক্ষণ ব্যয়বহুল হতে পারে, বিশেষ করে ছোট কোম্পানিগুলির জন্য। অন্যদিকে, বড় কোম্পানিগুলির বর্তমান সিস্টেমগুলি ভবিষ্যতের জন্য উপযুক্ত নাও হতে পারে এবং তাই বৃদ্ধি অব্যাহত রাখার জন্য উল্লেখযোগ্য বিনিয়োগের প্রয়োজন।
আইনি ও নৈতিক জটিলতা : AI সিস্টেমের ক্রমবর্ধমান জটিলতা, বিশেষ করে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক প্রয়োগের ক্ষেত্রে, সম্ভাব্য AI ত্রুটি এবং পরিণতি মোকাবেলার জন্য আইনি ও নৈতিক দৃষ্টিকোণ থেকে জবাবদিহিতার চ্যালেঞ্জ উত্থাপন করে। উপরন্তু, ঐতিহ্যবাহী খাদ্য সংস্কৃতির উপর AI এর প্রভাব মূল্যায়ন করা এর সামগ্রিক প্রভাব বোঝার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
ডেটা সুরক্ষার সমস্যা : গোপন রেসিপির মতো মালিকানাধীন ডেটা সুরক্ষিত রাখা, একই সাথে AI অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে অপ্টিমাইজ করার জন্য ডেটা শেয়ারিং প্রচার করা একটি জটিল চ্যালেঞ্জ যার জন্য কার্যকর শাসন ব্যবস্থা প্রয়োজন। উপরন্তু, ডিজিটাল আক্রমণের বিরুদ্ধে সুরক্ষা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
পরিবর্তনশীল নিয়মকানুন : খাদ্য আইন ঘন ঘন পরিবর্তিত হয়, যার ফলে এআই সিস্টেমগুলিকে এই সমন্বয়গুলির সাথে তাল মিলিয়ে চলতে হয়। উপরন্তু, প্রবিধানগুলির প্রায়শই ব্যাখ্যার প্রয়োজন হয়, যা বর্তমান এআই উপযুক্ত নাও হতে পারে।
বহুমুখী সহযোগিতা এবং দক্ষতা ভাগাভাগি : কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং খাদ্য বিশেষজ্ঞের সমন্বয়ের জন্য বিভিন্ন ক্ষেত্রের বিশেষজ্ঞদের (খাদ্য বিজ্ঞানী, প্রকৌশলী এবং ডেটা বিজ্ঞানী) মধ্যে কার্যকর যোগাযোগ প্রয়োজন। এর জন্য প্রয়োজন ত্বরান্বিত দক্ষতা ভাগাভাগি এবং সমন্বিত, ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নেওয়ার জন্য ক্রস-ফাংশনাল বিল্ডিং।
ভোক্তাদের গ্রহণযোগ্যতা : কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) দ্বারা উৎপাদিত খাবার সম্পর্কে ভোক্তাদের উদ্বেগ এবং ভয় দূর করার জন্য কঠোর, গভীর গবেষণা প্রয়োজন। এটি একটি দীর্ঘ, কঠোর এবং ব্যয়বহুল গবেষণা প্রক্রিয়া।
পরিবেশগত প্রভাব : দক্ষতার পাশাপাশি, পরিবেশগত প্রভাব হ্রাসের সুবিধাগুলির সাথে AI-এর পরিবেশগত প্রভাব বিবেচনা করা এবং ওজন করা প্রয়োজন। খাদ্য শিল্পকে AI-এর সম্ভাবনাকে পুঁজি করে তুলতে সাহায্য করার জন্য এই চ্যালেঞ্জগুলি মোকাবেলা করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, একই সাথে এর সীমাবদ্ধতা এবং সামাজিক প্রভাবগুলিকে সক্রিয়ভাবে মোকাবেলা করা।
খাদ্য শিল্পে AI প্রয়োগের সম্ভাবনা
২০১০ সালের শেষের দিক থেকে, বিশ্বে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-ভিত্তিক খাদ্য পণ্য উন্নয়নে বিশেষজ্ঞ স্টার্টআপগুলির সংখ্যা বৃদ্ধি পেয়েছে। মূল বিষয় হল বাজার বিশ্লেষণ, ভোক্তা অন্তর্দৃষ্টি পূর্বাভাস, সেইসাথে পণ্য এবং প্রক্রিয়া পরামিতিগুলির জন্য ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলিংয়ের মতো কাজের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা-ভিত্তিক সমাধান প্রদান করা।
উদ্ভাবনকে এগিয়ে নিতে স্টার্টআপগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে খাদ্য সংস্থাগুলির সাথে একীভূত হচ্ছে - এমন একটি প্রবণতা যা অদূর ভবিষ্যতে আরও গতি পাবে বলে আশা করা হচ্ছে। ডেটার মান, প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতা এবং নীতিশাস্ত্রের ক্ষেত্রে চ্যালেঞ্জগুলি উদ্ভূত হচ্ছে, তবে, AI অ্যাপ্লিকেশনগুলি খাদ্য শিল্পে গভীরভাবে প্রবেশ করেছে। অতএব, একবার একটি সুরেলা অ্যাপ্লিকেশন প্রক্রিয়া নির্ধারণ করা হলে, AI খাদ্য শিল্পে বিপ্লব ঘটাবে বলে আশা করা হচ্ছে।
ক্রমবর্ধমান খাদ্য চাহিদা এবং টেকসইতার প্রয়োজনীয়তা পূরণের জন্য AI এবং খাদ্য প্রযুক্তির মধ্যে শক্তিশালী সমন্বয় একটি অনিবার্য যোগসূত্র। ভোক্তা চাহিদার তথ্যের উপর ভিত্তি করে নতুন পণ্য নকশা অনুপ্রেরণা থেকে শুরু করে উৎপাদনশীলতা উন্নত করতে এবং খরচ কমাতে পারে এমন নতুন প্রক্রিয়া পরামিতি প্রস্তাবিত করা পর্যন্ত, AI আগামী সময়ে খাদ্য শিল্পের নতুন পণ্য উন্নয়ন চক্রের প্রতিটি ধাপকে অপ্টিমাইজ করতে অবদান রাখবে।
(peakbridge.vc, ieeexplore.ieee.org অনুসারে)
[বিজ্ঞাপন_২]
উৎস
মন্তব্য (0)