Der Bedarf an KI in der Lebensmittelindustrie
Künstliche Intelligenz bietet nicht nur Möglichkeiten zur Lösung komplexer Herausforderungen in der Industrie, sondern verändert auch die gesamte Geschäftslandschaft. Unternehmen reagieren schneller als je zuvor auf Verbrauchertrends und bringen Produkte auf den Markt – und Verbraucher erwarten dies zunehmend. Um mit diesen Trends Schritt zu halten und mit ihren Markteintrittsstrategien erfolgreich zu sein, muss die Produktinnovation rasanter denn je voranschreiten.
Traditionell sind die Produktentwicklungszyklen von Lebensmittelunternehmen – von der ersten Idee bis zur Markteinführung – durch begrenzte Informationen und fragmentierte Daten gekennzeichnet. Diese Komplexität resultiert aus verschiedenen Aspekten des Prozesszyklus, darunter Marketing, Forschung und Entwicklung (F&E) sowie Vertrieb. Diese Herausforderungen führen zu langsamen Entscheidungsprozessen und langen Innovationszyklen.
Es überrascht daher nicht, dass rund 80 % der Produkteinführungen im Lebensmittelbereich scheitern, vor allem aufgrund mangelnder Akzeptanz bei den Verbrauchern. Künstliche Intelligenz (KI) trägt effektiv dazu bei, diese Herausforderungen zu bewältigen, indem sie den Bedarf an umfangreichen Tests reduziert und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit mithilfe leistungsstarker Datennetzwerke fördert. Sie kann den gesamten Prozess optimieren, indem sie Produktrezepturen und Prozessparameter optimiert und Markttrends analysiert.
„Die gesamte digitale Agenda ist relevant und spannend, denn wenn sie gut umgesetzt wird, beschleunigt sie die Prozesse enorm. Sie vermeidet viel von dem Versuch-und-Irrtum-Verfahren, das in traditionellen Forschungs- und Entwicklungsorganisationen üblich ist, und ermöglicht schnellere Prognosen“, sagt Miriam Überall, ehemalige Forschungs- und Entwicklungsleiterin bei Kraft Heinz und Unilever.
Die Rolle der KI im Innovationszyklus der Lebensmittelindustrie
Verbesserte Verbrauchereinblicke und Ideenfindung . KI revolutioniert die Produktentwicklung durch einen multidimensionalen, datengesteuerten Ansatz.
Zunächst interpretiert die KI Echtzeittrends aus externen Quellen und sammelt Informationen über Meinungen und Stimmungen der Verbraucher. Dies umfasst Social-Media-Analysen, Keyword-Tracking, den Einsatz von Chatbots für Umfragen und Bildanalysen.
Zweitens erstreckt sich KI auch auf IoT-Sensoren, die Verbraucherdaten zu Produktwahl und Kochgewohnheiten erfassen. Darüber hinaus führt sie Analysen durch, indem sie historische Verkaufsdaten und Markttrends nutzt, um Verbraucherbedürfnisse und -präferenzen präzise vorherzusagen, Produkteinführungszeiten zu optimieren und sich an Marktveränderungen anzupassen.
Das Startup Tastewise ist ein Paradebeispiel dafür, wie KI die Entwicklung neuer Produkte anregen kann. Das Unternehmen hat eine Software entwickelt, die riesige Datenmengen aus verschiedensten Quellen (soziale Medien, Bewertungen, Speisekarten, Rezepte usw.) sammelt, um neue Food-Trends und Verbraucherpräferenzen zu erkennen.
Diese Software ist ein wertvolles Werkzeug für Lebensmittelunternehmen, da sie dabei hilft, Produkte zu entwickeln, die von den Verbrauchern gewünscht und bevorzugt werden.
Entdeckung neuer Lebensmittelzutaten . Im Produktentwicklungsprozess kann KI die Entdeckung neuer Lebensmittelzutaten beschleunigen und deren Screening und Charakterisierung verbessern. Startups weltweit forschen und entwickeln effiziente Algorithmen zur Unterstützung der Lebensmittelforschung. Ginkgo Bioworks und Arzeda beispielsweise kombinieren computergestütztes Design mit KI, um neue Proteine und Enzyme zu entwickeln. Amai Proteins nutzt KI, um neue Proteine zu designen, die für die Herstellung unterschiedlicher Eigenschaften und Aromen optimiert sind.
Forschung, Entwicklung und Optimierung . Künstliche Intelligenz spielt eine zentrale Rolle bei der Vorhersage und Verbesserung der Eigenschaften verschiedenster Lebensmittel. Sie schlägt Zutatenverhältnisse vor, die den Geschmacksprofilen entsprechen, und bietet gesündere Alternativen bei gleichbleibendem Geschmack.
Darüber hinaus unterstützt KI die Beurteilung der Textur von Lebensmitteln und stellt sicher, dass die Produkteigenschaften den Erwartungen entsprechen. Im Bereich der Nährwerte optimiert KI Rezepturen, um spezifische Ziele zu erreichen, sei es die Reduzierung des Zuckergehalts oder die Erhöhung des Proteingehalts, und prognostiziert gleichzeitig die Nährstoffzusammensetzung, um die Kennzeichnungsvorschriften zu erfüllen.
In letzter Zeit setzen Lebensmittelunternehmen KI in ihren Forschungs- und Entwicklungszyklen ein und verkürzen so die Produktentwicklungs- und Verarbeitungszeit von Monaten auf Tage. Unilever nutzte KI, um salzarme Produkte zu entwickeln und die Geschmacksanalyse von Monaten auf Tage zu beschleunigen. Kraft Heinz testete KI-Algorithmen zur Optimierung von Kosten, Zucker- und Salzgehalt und erzielte bemerkenswerte Ergebnisse. Die quantitative deskriptive Analyse erreichte eine Genauigkeit von 94 % bei der Reproduktion des ursprünglichen Tomatenprodukts.
Optimierung von Produktivität und Kosten . Nach der Entwicklung von Lebensmitteln im Labormaßstab stehen Lebensmittelunternehmen vor der Herausforderung, Maschinen und Produktionslinien für die Großproduktion auszustatten und gleichzeitig die Wettbewerbsfähigkeit und Produktqualität auf dem Niveau des Labormaßstabs zu gewährleisten. Künstliche Intelligenz (KI) bietet hier eine Lösung, indem sie Daten analysiert, um die optimalen Bedingungen für die Produktionsausweitung zu ermitteln.
Pionier-Startups wie Animal Alternative Technologies und Umami Bioworks sind führend in diesem Bereich und entwickeln mithilfe von Data Science geistiges Eigentum und skalierbare Technologien. Ein weiteres bemerkenswertes Startup ist Eternal, das KI und Robotik einsetzt, um die Prüfung, Analyse und Optimierung der Biomassefermentation zu automatisieren. Diese Fortschritte kommen auch großen Herstellern zugute, die nach einem praktikablen und nachhaltigen Weg zur großtechnischen Produktion alternativer Proteine suchen.
Herausforderungen für die Anwendung von KI in der Lebensmittelindustrie
Der Einsatz von KI in der Lebensmittelindustrie bietet viele Vorteile, darunter Kosteneffizienz, Geschwindigkeit, Individualisierung, Prognosefähigkeiten und datengestützte Erkenntnisse. Der Prozess steht jedoch auch vor einer Reihe von Herausforderungen.
Begrenzte historische Daten : In einem aufstrebenden Feld wie der Lebensmitteltechnologie mangelt es an historischen Daten für die Algorithmen, was die Generierung aussagekräftiger Ergebnisse erschwert. Sind Daten vorhanden, liegen sie oft in verschiedenen unstrukturierten und heterogenen Formaten vor. Daher besteht Entwicklungsbedarf, um relevante Eingangsdaten in ein besser erkennbares Format zu bringen.
Hohe Implementierungskosten : Die Einrichtung und Wartung eines KI-Systems kann teuer sein, insbesondere für kleine Unternehmen. Andererseits sind die bestehenden Systeme großer Unternehmen möglicherweise nicht zukunftssicher und erfordern daher erhebliche Investitionen, um weiter wachsen zu können.
Rechtliche und ethische Komplexität : Die zunehmende Komplexität von KI-Systemen, insbesondere in prädiktiven Anwendungen, wirft die Frage der Verantwortlichkeit aus rechtlicher und ethischer Sicht auf, um potenziellen KI-Fehlern und deren Folgen zu begegnen. Darüber hinaus ist die Bewertung der Auswirkungen von KI auf die traditionelle Esskultur entscheidend für das Verständnis ihrer Gesamtwirkung.
Datensicherheitsprobleme : Der Schutz firmeneigener Daten, wie beispielsweise geheimer Rezepte, bei gleichzeitiger Förderung des Datenaustauschs zur Optimierung von KI-Anwendungen stellt eine komplexe Herausforderung dar, die effektive Governance-Mechanismen erfordert. Darüber hinaus ist der Schutz vor digitalen Angriffen von entscheidender Bedeutung.
Sich ändernde Vorschriften : Lebensmittelgesetze ändern sich häufig, weshalb KI-Systeme mit diesen Anpassungen Schritt halten müssen. Zudem erfordern Vorschriften oft eine Auslegung, für die aktuelle KI möglicherweise nicht optimal geeignet ist.
Multidisziplinäre Zusammenarbeit und Kompetenzaustausch : Die Kombination von KI und Lebensmittelexpertise erfordert eine effektive Kommunikation zwischen Experten verschiedener Fachrichtungen (Lebensmittelwissenschaftler, Ingenieure und Datenwissenschaftler). Dies bedingt einen beschleunigten Kompetenzaustausch und die Entwicklung funktionsübergreifender Teams, um integrierte, datengestützte Entscheidungen zu ermöglichen.
Verbraucherakzeptanz : Um die Bedenken und Ängste der Verbraucher hinsichtlich KI-produzierter Lebensmittel auszuräumen, bedarf es gründlicher und umfassender Forschung. Es handelt sich um einen langen, aufwendigen und kostspieligen Forschungsprozess.
Umweltauswirkungen : Neben der Effizienz müssen die Umweltauswirkungen von KI berücksichtigt und gegen die Vorteile einer Reduzierung dieser Auswirkungen abgewogen werden. Die Bewältigung dieser Herausforderungen ist entscheidend, damit die Lebensmittelindustrie das Potenzial von KI ausschöpfen und gleichzeitig deren Grenzen und gesellschaftliche Folgen proaktiv angehen kann.
Perspektiven für den Einsatz von KI in der Lebensmittelindustrie
Seit Ende der 2010er-Jahre hat die Zahl der Startups, die sich auf KI-gestützte Lebensmittelproduktentwicklung spezialisieren, weltweit stark zugenommen. Im Kern geht es darum, KI-basierte Lösungen für Aufgaben wie Marktanalysen, Prognosen zum Verbraucherverhalten sowie prädiktive Modellierung von Produkt- und Prozessparametern bereitzustellen.
Startups fusionieren zunehmend mit Lebensmittelunternehmen, um Innovationen voranzutreiben – ein Trend, der sich in naher Zukunft voraussichtlich noch verstärken wird. Herausforderungen in Bezug auf Datenqualität, Rechenleistung und ethische Fragen zeichnen sich ab, doch KI-Anwendungen sind bereits tief in die Lebensmittelindustrie eingedrungen. Sobald ein harmonischer Anwendungsmechanismus gefunden ist, wird KI die Lebensmittelindustrie voraussichtlich revolutionieren.
Die starke Synergie zwischen KI und Lebensmitteltechnologie ist eine unabdingbare Voraussetzung, um der steigenden Nachfrage nach Lebensmitteln und den Anforderungen an Nachhaltigkeit gerecht zu werden. Von der Inspiration für neue Produktentwicklungen auf Basis von Verbraucherdaten bis hin zu Vorschlägen für neue Prozessparameter, die die Produktivität steigern und Kosten senken können, wird KI künftig jeden Schritt im Produktentwicklungszyklus der Lebensmittelindustrie optimieren.
(Laut peakbridge.vc, ieeexplore.ieee.org)
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