Anwendung künstlicher Intelligenz in der Lebensmittelindustrie

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Der Bedarf an KI in der Lebensmittelindustrie

KI bietet nicht nur Möglichkeiten zur Lösung komplexer Branchenherausforderungen, sondern verändert auch die gesamte Geschäftslandschaft. Unternehmen reagieren auf Verbrauchertrends und bringen Produkte schneller auf den Markt als je zuvor, und die Verbraucher erwarten dies zunehmend. Um mit den Trends Schritt zu halten und ihre Markteinführungsstrategien erfolgreich umzusetzen, müssen Produktinnovationen schneller denn je voranschreiten.

Der Produktentwicklungszyklus von Lebensmittelunternehmen – von der Idee bis zum Verkauf – ist traditionell durch Informationsmangel und fragmentierte Daten geprägt. Diese Komplexität ergibt sich aus verschiedenen Aspekten des Prozesszyklus, darunter Marketing, Forschung und Entwicklung (F&E) und Vertrieb. Diese Herausforderungen führen zu langsamen Entscheidungen und langen Innovationszyklen.

Es ist daher nicht verwunderlich, dass rund 80 % der Markteinführungen von Lebensmittelprodukten scheitern, vor allem aufgrund mangelnder Akzeptanz bei den Verbrauchern. KI trägt dazu bei, diese Herausforderungen effektiv zu bewältigen, indem sie den Bedarf an umfangreichen Tests reduziert und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit durch leistungsstarke Datennetzwerke fördert. Sie kann den gesamten Prozess rationalisieren, indem sie Produktformulierungen, Prozessparameter und die Analyse von Markttrends optimiert.

„Die gesamte digitale Agenda ist relevant und spannend, denn wenn sie gut umgesetzt wird, beschleunigt sie die Dinge deutlich“, sagt Miriam Überall, ehemalige Forschungs- und Entwicklungsleiterin bei Kraft Heinz und Unilever. „Vermeiden Sie das Ausprobieren, das in traditionellen Forschungs- und Entwicklungsorganisationen üblich ist, und gehen Sie vorausschauender vor.“

Die Rolle der KI im Innovationszyklus der Lebensmittelindustrie

Verbessern Sie die Erkenntnisse über Verbraucher und die Ideenfindung . KI gestaltet den Entwicklungsprozess neuer Produkte durch die Nutzung eines mehrdimensionalen, datengesteuerten Ansatzes neu.

Zunächst interpretiert KI Echtzeittrends aus externen Quellen und sammelt Informationen über die Meinungen und Stimmungen der Verbraucher. Dazu gehören Social-Media-Analysen, Keyword-Tracking, der Einsatz von Chatbots für Umfragen und Bildanalysen.

Zweitens erstreckt sich KI auch auf Sensoren des Internets der Dinge (IoT), die Verbraucherdaten zu Produktauswahl und Kochvorlieben erfassen. Darüber hinaus führt sie Analysen durch und nutzt historische Verkaufsdaten und Markttrends, um Verbraucherbedürfnisse und -präferenzen präzise vorherzusagen, den Zeitpunkt der Produkteinführung zu optimieren und sich an Marktveränderungen anzupassen.

*TasteGPT ist ein allgemeines KI-Programm von Tastewise, das Benutzern dabei helfen soll, schneller als je zuvor personalisierte Erkenntnisse zu gewinnen.*

Das Startup Tastewise ist ein Paradebeispiel für den Einsatz von KI zur Inspiration neuer Produktentwicklungen. Das Unternehmen hat eine Software entwickelt, die riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen (soziale Medien, Bewertungen, Speisekarten, Rezepte usw.) sammelt, um neue Food-Trends und Verbrauchergeschmäcker zu verstehen.

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 Entwicklungszyklus neuer Produkte kann KI die Entdeckung neuer Lebensmittelzutaten beschleunigen und deren Screening und Charakterisierung verbessern. Start-ups weltweit erforschen und entwickeln effiziente Algorithmen zur Unterstützung der Lebensmittelentdeckung. Ginkgo Bioworks und Arzeda beispielsweise nutzen eine Kombination aus computergestütztem Design und KI, um neue Proteine und Enzyme zu entwickeln. Amai Proteins wiederum nutzt KI, um neue Proteine zu entwickeln, die für unterschiedliche Eigenschaften und Geschmacksrichtungen optimiert sind.

Forschung, Entwicklung und Optimierung . KI spielt eine zentrale Rolle bei der Vorhersage und Verbesserung der Eigenschaften verschiedener Lebensmittel. Sie schlägt Zutatenverhältnisse vor, die zu Geschmacksprofilen passen, 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 Ernährung optimiert KI Rezepte, um bestimmte Ziele zu erreichen, sei es die Reduzierung des Zuckergehalts oder die Erhöhung des Proteingehalts. Gleichzeitig prognostiziert sie den Nährstoffgehalt, um die Kennzeichnungsanforderungen zu erfüllen.

Lebensmittelunternehmen setzen KI seit Kurzem in ihren Forschungs- und Entwicklungszyklen ein und verkürzen so die Produktentwicklungs- und -verarbeitungszeit von Monaten auf Tage. Unilever nutzte KI zur Entwicklung salzarmer Produkte und beschleunigte so den Geschmacksanalyseprozess von Monaten auf Tage. Kraft Heinz testete KI-Algorithmen zur Kosten-, Zucker- und Salzoptimierung und erzielte bemerkenswerte Ergebnisse. Die quantitative deskriptive Analyse erreichte eine Genauigkeit von 94 % bei der Reproduktion des ursprünglichen Tomatenprodukts.

Produktivität und Kosten optimieren . Nach der Entwicklung von Lebensmitteln im Labormaßstab stehen Lebensmittelunternehmen vor der Herausforderung, Maschinen und Produktionslinien für die Großproduktion einzurichten und dabei die gleiche Wettbewerbsfähigkeit und Qualität wie im Labormaßstab aufrechtzuerhalten. KI bietet eine Lösung, indem sie Daten analysiert, um die optimalen Bedingungen für die Produktionsausweitung zu ermitteln.

Bahnbrechende Startups wie Animal Alternative Technologies und Umami Bioworks sind in diesem Bereich führend und entwickeln skalierbares geistiges Eigentum und Technologien durch datenwissenschaftliche Optimierung. Ein weiteres namhaftes Startup in diesem Bereich ist Eternal, das KI und Robotik nutzt, um Tests, Analysen und Optimierungen der Biomassefermentation zu automatisieren. Diese Fortschritte kommen auch großen Herstellern zugute, die einen tragfähigen und nachhaltigen Weg zur groß angelegten Produktion alternativer Proteine suchen.

Herausforderungen der KI-Anwendung in der Lebensmittelindustrie

Der Einsatz von KI in der Lebensmittelindustrie bietet viele Vorteile, darunter Kosteneffizienz, Geschwindigkeit, individuelle Anpassung, Prognosefähigkeit und datenbasierte Erkenntnisse. Der Prozess ist jedoch auch mit einer Reihe von Herausforderungen verbunden.

Begrenzte historische Daten : In einem aufstrebenden Bereich wie der Lebensmitteltechnologie fehlen historische Daten für Algorithmen, was die Generierung aussagekräftiger Ergebnisse erschwert. Sofern verfügbar, liegen diese oft in verschiedenen unstrukturierten und unterschiedlichen Datenformaten vor. Daher besteht Entwicklungsbedarf, um relevante Eingabedaten in eine besser verständliche Form zu bringen.

Hohe Implementierungskosten : Die Einrichtung und Wartung eines KI-Systems kann insbesondere für kleine Unternehmen kostspielig sein. Andererseits sind die aktuellen Systeme großer Unternehmen möglicherweise nicht zukunftssicher und erfordern daher erhebliche Investitionen, um weiter zu wachsen.

Rechtliche und ethische Komplexität : Die zunehmende Komplexität von KI-Systemen, insbesondere in prädiktiven Anwendungen, stellt die rechtliche und ethische Verantwortung für potenzielle KI-Fehler und -Folgen in den Vordergrund. Darüber hinaus ist die Bewertung der Auswirkungen von KI auf die traditionelle Esskultur entscheidend, um ihre Gesamtwirkung zu verstehen.

Datensicherheitsprobleme : Der Schutz proprietärer Daten, wie beispielsweise geheimer Rezepte, bei gleichzeitiger Förderung des Datenaustauschs zur Optimierung von KI-Anwendungen ist eine komplexe Herausforderung, die effektive Governance-Mechanismen erfordert. Darüber hinaus ist der Schutz vor digitalen Angriffen von entscheidender Bedeutung.

Veränderte Vorschriften : Lebensmittelgesetze ändern sich häufig, sodass KI-Systeme mit diesen Anpassungen Schritt halten müssen. Darüber hinaus erfordern Vorschriften oft eine Auslegung, für die aktuelle KI möglicherweise nicht gut geeignet ist.

Multidisziplinäre Zusammenarbeit und Kompetenzaustausch : Die Kombination von KI und Lebensmittelexpertise erfordert eine effektive Kommunikation zwischen Experten aus verschiedenen Bereichen (Lebensmittelwissenschaftler, Ingenieure und Datenwissenschaftler). Dies erfordert einen beschleunigten Kompetenzaustausch und funktionsübergreifenden Aufbau, um integrierte, datenbasierte Entscheidungen zu treffen.

Verbraucherakzeptanz : Um die Bedenken und Ängste der Verbraucher gegenüber KI-produzierten Lebensmitteln zu zerstreuen, bedarf es gründlicher und gründlicher Forschung. Es ist ein langer, anspruchsvoller und teurer Forschungsprozess.

Umweltauswirkungen : Neben der Effizienz müssen auch die Umweltauswirkungen von KI berücksichtigt und gegen die Vorteile einer geringeren Umweltbelastung abgewogen werden. Die Bewältigung dieser Herausforderungen ist entscheidend, damit die Lebensmittelindustrie das Potenzial von KI voll ausschöpfen und gleichzeitig proaktiv auf ihre Grenzen und gesellschaftlichen Auswirkungen reagieren kann.

Perspektiven der KI-Anwendung in der Lebensmittelindustrie

Seit Ende der 2010er Jahre gibt es weltweit einen starken Anstieg an Startups, die sich auf die KI-basierte Entwicklung von Lebensmittelprodukten spezialisieren. Der Kern der Sache liegt in der Bereitstellung KI-basierter Lösungen für Aufgaben wie Marktanalysen, die Prognose von Verbrauchererkenntnissen sowie die prädiktive Modellierung von Produkt- und Prozessparametern.

KI-gestütztes Startup-Ökosystem für die Lebensmittelindustrie.

Startups fusionieren zunehmend mit Lebensmittelunternehmen, um Innovationen voranzutreiben – ein Trend, der in naher Zukunft voraussichtlich an Dynamik gewinnen wird. Es ergeben sich Herausforderungen hinsichtlich Datenqualität, Rechenleistung und Ethik, doch KI-Anwendungen sind bereits tief in der Lebensmittelindustrie angekommen. Sobald ein harmonisierter Anwendungsmechanismus gefunden ist, wird KI die Lebensmittelindustrie voraussichtlich revolutionieren.

Die starke Synergie zwischen KI und Lebensmitteltechnologie ist eine unabdingbare Verbindung, um der wachsenden Nachfrage nach Lebensmitteln und den Nachhaltigkeitsanforderungen gerecht zu werden. Von der Inspiration für neues Produktdesign auf Basis von Verbrauchernachfragedaten bis hin zu Vorschlägen für neue Prozessparameter, die die Produktivität steigern und Kosten senken können, wird KI in Zukunft dazu beitragen, jeden Schritt im Produktentwicklungszyklus der Lebensmittelindustrie zu optimieren.

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

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Quelle