Aplikace umělé inteligence v potravinářském průmyslu

Potřeba umělé inteligence v potravinářském průmyslu

Kromě toho, že poskytuje příležitosti k řešení složitých problémů v odvětví, mění umělá inteligence také celkovou obchodní krajinu. Společnosti reagují na spotřebitelské trendy a uvádějí produkty na trh rychleji než kdy dříve a spotřebitelé to začínají očekávat. Aby bylo možné držet krok s trendy a uspěli ve svých strategiích uvádění na trh, musí být produktové inovace rychlejší než kdy dříve.

*Investice do umělé inteligence v období 2000–2023*

Tradičně byly cykly vývoje nových produktů potravinářských společností od vzniku až po uvedení na trh sužovány omezenými informacemi a fragmentovanými daty. Tato složitost vyplývá z různých aspektů procesního cyklu, včetně marketingu, výzkumu a vývoje (VaV) a prodeje. Tyto výzvy vedou k pomalému rozhodování a dlouhým inovačním cyklům.

Není proto divu, že zhruba 80 % uvedení potravinářských výrobků na trh selže, a to především kvůli nedostatečnému přijetí spotřebiteli. Umělá inteligence pomáhá efektivně řešit tyto výzvy tím, že snižuje potřebu rozsáhlého testování a podporuje spolupráci mezi odděleními pomocí výkonných datových sítí. Dokáže zefektivnit celý proces optimalizací složení produktů, procesních parametrů a analýzou tržních trendů.

„Celá digitální agenda je relevantní a vzrušující, protože pokud se provede dobře, skutečně urychluje procesy. Vyhýbá se mnoha pokusům a omylům, které tradiční výzkumné a vývojové organizace provádějí, a umožňuje rychlejší predikci,“ říká Miriam Überallová, bývalá ředitelka výzkumu a vývoje ve společnostech Kraft Heinz a Unilever.

Role umělé inteligence v řízení inovačního cyklu potravinářského průmyslu

Zlepšete poznatky o spotřebitelích a generování nápadů . Umělá inteligence mění vývoj nových produktů využitím vícerozměrného přístupu založeného na datech.

Zaprvé, umělá inteligence interpretuje trendy v reálném čase z externích zdrojů a shromažďuje informace o názorech a sentimentech spotřebitelů. To zahrnuje analýzu sociálních médií, sledování klíčových slov, používání chatbotů pro průzkumy a analýzu obrázků.

Za druhé, umělá inteligence se rozšiřuje i na senzory internetu věcí (IoT), které shromažďují data spotřebitelů o výběru produktů a preferencích vaření. Dále provádí analýzy, využívá historická data o prodeji a tržní trendy k přesnému předpovídání potřeb a preferencí spotřebitelů, optimalizaci doby uvedení nových produktů na trh a přizpůsobení se změnám na trhu.

*TasteGPT je generativní program umělé inteligence od společnosti Tastewise, který je navržen tak, aby uživatelům pomohl získat personalizované informace rychleji než kdy dříve.*

Startup Tastewise je ukázkovým příkladem využití umělé inteligence k inspiraci vývoje nových produktů. Společnost vyvinula software, který shromažďuje obrovské množství dat z různých zdrojů (sociální média, recenze, jídelníčky, recepty…), aby pochopil vznikající trendy v jídle a vkus spotřebitelů.

Tento software je cenným nástrojem pro potravinářské společnosti, protože pomáhá vytvářet produkty, které jsou žádané a preferované spotřebiteli.

Objevování nových potravinářských složek . V cyklu vývoje nových produktů může umělá inteligence také urychlit objevování nových potravinářských složek, zlepšit screening a charakterizaci složek. Startupy po celém světě zkoumají a vyvíjejí efektivní algoritmus na podporu procesu objevování potravin. Například Ginkgo Bioworks a Arzeda používají kombinaci výpočetního designu a umělé inteligence k vytváření nových proteinů a enzymů. Společnost Amai Proteins mezitím využívá umělou inteligenci k navrhování nových proteinů, které jsou optimalizovány pro produkci různých vlastností a chutí.

Výzkum, vývoj a optimalizace . Umělá inteligence hraje klíčovou roli v predikci a vylepšování vlastností různých potravinářských výrobků. Navrhuje poměry ingrediencí tak, aby odpovídaly chuťovým profilům, a nabízí zdravější alternativy při zachování chuti.

Umělá inteligence navíc pomáhá s hodnocením textury potravinářských výrobků a zajišťuje, aby jejich vlastnosti splňovaly očekávání. V oblasti nutričních hodnot optimalizuje umělá inteligence recepty tak, aby dosáhla specifických cílů, ať už se jedná o snížení obsahu cukru nebo zvýšení hladiny bílkovin, a zároveň předpovídá složení živin tak, aby splňovalo požadavky na označování.

Potravinářské společnosti v poslední době začaly ve svých výzkumných a vývojových cyklech využívat umělou inteligenci, čímž zkrátily dobu vývoje a zpracování produktů z měsíců na dny. Společnost Unilever využila umělou inteligenci k vytvoření produktů s nízkým obsahem soli, čímž zrychlila proces analýzy chuti z měsíců na dny. Společnost Kraft Heinz testovala algoritmy umělé inteligence za účelem optimalizace nákladů, cukru a soli a dosáhla pozoruhodných výsledků. Kvantitativní deskriptivní analýza dosáhla 94% přesnosti při reprodukci původního rajčatového produktu.

Optimalizace produktivity a nákladů . Po vývoji potravinářských výrobků v laboratorním měřítku čelí potravinářské společnosti výzvě, jak zajistit stroje a linky pro velkovýrobu a zároveň zajistit konkurenceschopnost a kvalitu výrobků v laboratorním měřítku. Umělá inteligence poskytuje řešení analýzou dat za účelem určení optimálních podmínek pro navýšení výroby.

Průkopnické startupy jako Animal Alternative Technologies a Umami Bioworks jsou v tomto oboru lídrem a rozvíjejí duševní vlastnictví a škálovatelné technologie s využitím datové vědy . Dalším významným startupem v této oblasti je Eternal, který využívá umělou inteligenci a robotiku k automatizaci testování, analýzy a optimalizace fermentace biomasy. Tento pokrok prospívá i velkým výrobcům, kteří hledají životaschopnou a udržitelnou cestu k velkovýrobě alternativních proteinů.

Výzvy pro aplikaci umělé inteligence v potravinářském průmyslu

Aplikace umělé inteligence v potravinářském průmyslu nabízí mnoho výhod, včetně nákladové efektivity, rychlosti, přizpůsobení, prediktivních schopností a poznatků založených na datech. Tento proces však také čelí řadě výzev.

Omezená historická data : Rozvíjející se oblast, jako jsou potravinářské technologie, postrádá historická data pro algoritmy, což ztěžuje generování smysluplných výsledků. Pokud jsou k dispozici, často se nacházejí v různých nestrukturovaných a nesourodých datových formátech. Proto je potřeba vývoj, který by relevantní vstupní data zobrazoval v lépe rozpoznatelné podobě.

Vysoké implementační náklady : Zřízení a údržba systému umělé inteligence může být nákladná, zejména pro malé firmy. Na druhou stranu současné systémy velkých firem nemusí být připraveny na budoucnost, a proto vyžadují značné investice do dalšího růstu.

Právní a etická složitost : Rostoucí složitost systémů umělé inteligence, zejména v prediktivních aplikacích, vyvolává výzvu v oblasti odpovědnosti z právního a etického hlediska, aby se řešily potenciální chyby a důsledky umělé inteligence. Posouzení dopadu umělé inteligence na tradiční kulturu stravování je navíc klíčové pro pochopení jejího celkového dopadu.

Problémy se zabezpečením dat : Ochrana proprietárních dat, jako jsou tajné recepty, a zároveň podpora sdílení dat za účelem optimalizace aplikací umělé inteligence je složitá výzva, která vyžaduje efektivní mechanismy správy. Kromě toho je zásadní ochrana před digitálními útoky.

Měnící se předpisy : Potravinové zákony se často mění, což vyžaduje, aby systémy umělé inteligence s těmito úpravami držely krok. Předpisy navíc často vyžadují interpretaci, na kterou současná umělá inteligence nemusí být dobře uzpůsobena.

Multidisciplinární spolupráce a sdílení dovedností : Kombinace umělé inteligence a odborných znalostí v oblasti potravin vyžaduje efektivní komunikaci mezi odborníky z různých oborů (vědci v oblasti potravinářství, inženýry a datoví vědci). To vyžaduje urychlené sdílení dovedností a budování mezioborové spolupráce pro přijímání integrovaných rozhodnutí založených na datech.

Přijetí spotřebiteli : Zmírnění obav a strachu spotřebitelů ohledně potravin vyrobených umělou inteligencí vyžaduje důkladný a hloubkový výzkum. Je to dlouhý, pečlivý a nákladný výzkumný proces.

Dopad na životní prostředí : Kromě efektivity je třeba zvážit i dopad umělé inteligence na životní prostředí a zvážit ho oproti přínosům snižování dopadu na životní prostředí. Řešení těchto výzev je klíčové pro to, aby potravinářský průmysl mohl využít potenciál umělé inteligence a zároveň proaktivně řešit její omezení a společenské důsledky.

Perspektivy využití umělé inteligence v potravinářském průmyslu

Od konce roku 2010 svět zaznamenal nárůst startupů specializujících se na vývoj potravinářských výrobků založený na umělé inteligenci. Podstata problému spočívá v poskytování řešení založených na umělé inteligenci pro úkoly, jako je analýza trhu, prognózy spotřebitelských poznatků a také prediktivní modelování parametrů produktů a procesů.

Ekosystém startupů v potravinářském průmyslu založený na umělé inteligenci.

Startupy se stále častěji spojují s potravinářskými společnostmi, aby podpořily inovace – trend, u kterého se očekává, že v blízké budoucnosti nabere na obrátkách. Objevují se výzvy v oblasti kvality dat, výpočetního výkonu a etiky, nicméně aplikace umělé inteligence hluboce pronikly do potravinářského průmyslu. Proto se očekává, že jakmile bude stanoven harmonický aplikační mechanismus, umělá inteligence způsobí revoluci v potravinářském průmyslu.

Silná synergie mezi umělou inteligencí a potravinářskými technologiemi je nevyhnutelným článkem pro řešení rostoucí poptávky po potravinách a požadavků na udržitelnost. Od inspirace pro design nových produktů na základě dat o spotřebitelské poptávce až po navrhované nové procesní parametry, které mohou zlepšit produktivitu a snížit náklady, umělá inteligence v nadcházejícím období přispěje k optimalizaci každého kroku v cyklu vývoje nových produktů v potravinářském průmyslu.

(Podle peakbridge.vc, ieeexplore.ieee.org)

Zdroj