Η ανάγκη για Τεχνητή Νοημοσύνη στη Βιομηχανία Τροφίμων
Εκτός από την παροχή ευκαιριών για την επίλυση σύνθετων προκλήσεων του κλάδου, η Τεχνητή Νοημοσύνη αλλάζει επίσης το συνολικό επιχειρηματικό τοπίο. Οι εταιρείες ανταποκρίνονται στις τάσεις των καταναλωτών και φέρνουν τα προϊόντα στην αγορά ταχύτερα από ποτέ, και οι καταναλωτές αρχίζουν να το περιμένουν αυτό. Για να συμβαδίζουν με τις τάσεις και να επιτυγχάνουν στις στρατηγικές τους για την κυκλοφορία στην αγορά, η καινοτομία προϊόντων πρέπει να είναι ταχύτερη από ποτέ.
Παραδοσιακά, οι κύκλοι ανάπτυξης νέων προϊόντων των εταιρειών τροφίμων, από την έναρξη έως την ημερομηνία λήξης, μαστίζονται από περιορισμένες πληροφορίες και αποσπασματικά δεδομένα. Αυτή η πολυπλοκότητα προκύπτει από διαφορετικές πτυχές του κύκλου της διαδικασίας, συμπεριλαμβανομένου του μάρκετινγκ, της έρευνας και ανάπτυξης (Ε&Α) και των πωλήσεων. Αυτές οι προκλήσεις οδηγούν σε αργή λήψη αποφάσεων και μακροχρόνιους κύκλους καινοτομίας.
Δεν αποτελεί επομένως έκπληξη το γεγονός ότι περίπου το 80% των κυκλοφοριών προϊόντων τροφίμων αποτυγχάνουν, κυρίως λόγω έλλειψης αποδοχής από τους καταναλωτές. Η Τεχνητή Νοημοσύνη συμβάλλει στην αποτελεσματική αντιμετώπιση αυτών των προκλήσεων μειώνοντας την ανάγκη για εκτεταμένες δοκιμές και προωθώντας τη διατμηματική συνεργασία χρησιμοποιώντας ισχυρά δίκτυα δεδομένων. Μπορεί να βελτιστοποιήσει ολόκληρη τη διαδικασία βελτιστοποιώντας τις συνθέσεις προϊόντων, τις παραμέτρους της διαδικασίας και αναλύοντας τις τάσεις της αγοράς.
«Ολόκληρη η ψηφιακή ατζέντα είναι σχετική και συναρπαστική, επειδή, αν γίνει σωστά, επιταχύνει πραγματικά τα πράγματα. Αποφεύγει πολλές από τις δοκιμές και τα λάθη που κάνει ένας παραδοσιακός οργανισμός Έρευνας και Ανάπτυξης και επιτρέπει ταχύτερες προβλέψεις», λέει η Miriam Überall, πρώην διευθύντρια Έρευνας και Ανάπτυξης στην Kraft Heinz και την Unilever.
Ο ρόλος της Τεχνητής Νοημοσύνης στην προώθηση του κύκλου καινοτομίας στη βιομηχανία τροφίμων
Βελτιώστε τις γνώσεις των καταναλωτών και τη δημιουργία ιδεών . Η Τεχνητή Νοημοσύνη αναδιαμορφώνει την ανάπτυξη νέων προϊόντων αξιοποιώντας μια πολυδιάστατη προσέγγιση που βασίζεται σε δεδομένα.
Καταρχάς, η Τεχνητή Νοημοσύνη ερμηνεύει τάσεις σε πραγματικό χρόνο από εξωτερικές πηγές, συλλέγοντας πληροφορίες σχετικά με τις απόψεις και τα συναισθήματα των καταναλωτών. Αυτό περιλαμβάνει την ανάλυση των μέσων κοινωνικής δικτύωσης, την παρακολούθηση λέξεων-κλειδιών, τη χρήση chatbots για έρευνες και την ανάλυση εικόνων.
Δεύτερον, η Τεχνητή Νοημοσύνη επεκτείνεται και στους αισθητήρες του Διαδικτύου των Πραγμάτων (IoT), οι οποίοι συλλέγουν δεδομένα καταναλωτών σχετικά με τις επιλογές προϊόντων και τις προτιμήσεις μαγειρέματος. Επιπλέον, διεξάγει αναλύσεις, αξιοποιώντας ιστορικά δεδομένα πωλήσεων και τάσεις της αγοράς για την ακριβή πρόβλεψη των αναγκών και των προτιμήσεων των καταναλωτών, τη βελτιστοποίηση των χρόνων κυκλοφορίας νέων προϊόντων και την προσαρμογή στις αλλαγές της αγοράς.
Η νεοσύστατη εταιρεία Tastewise αποτελεί ένα χαρακτηριστικό παράδειγμα χρήσης της Τεχνητής Νοημοσύνης για την έμπνευση για την ανάπτυξη νέων προϊόντων. Η εταιρεία έχει αναπτύξει λογισμικό που συλλέγει τεράστιες ποσότητες δεδομένων από μια ποικιλία πηγών (μέσα κοινωνικής δικτύωσης, κριτικές, μενού, συνταγές...) για να κατανοήσει τις αναδυόμενες τάσεις στα τρόφιμα και τις προτιμήσεις των καταναλωτών.
Αυτό το λογισμικό είναι ένα πολύτιμο εργαλείο για τις εταιρείες τροφίμων, καθώς βοηθά στη δημιουργία προϊόντων που είναι επιθυμητά και προτιμώμενα από τους καταναλωτές.
Ανακάλυψη νέων συστατικών τροφίμων . Στον νέο κύκλο ανάπτυξης προϊόντων, η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί επίσης να επιταχύνει την ανακάλυψη νέων συστατικών τροφίμων, να βελτιώσει τον έλεγχο και τον χαρακτηρισμό των συστατικών. Νεοσύστατες επιχειρήσεις σε όλο τον κόσμο ερευνούν και αναπτύσσουν έναν αποτελεσματικό αλγόριθμο για την υποστήριξη της διαδικασίας ανακάλυψης τροφίμων. Οι Ginkgo Bioworks και Arzeda, για παράδειγμα, χρησιμοποιούν έναν συνδυασμό υπολογιστικού σχεδιασμού και Τεχνητής Νοημοσύνης για τη δημιουργία νέων πρωτεϊνών και ενζύμων. Εν τω μεταξύ, η Amai Proteins χρησιμοποιεί την Τεχνητή Νοημοσύνη για να σχεδιάσει νέες πρωτεΐνες που είναι βελτιστοποιημένες για να παράγουν διαφορετικά χαρακτηριστικά και γεύσεις.
Έρευνα, ανάπτυξη και βελτιστοποίηση . Η Τεχνητή Νοημοσύνη παίζει κεντρικό ρόλο στην πρόβλεψη και βελτίωση των χαρακτηριστικών για μια ποικιλία τροφίμων. Προτείνει αναλογίες συστατικών που ταιριάζουν με τα προφίλ γεύσης και προσφέρει πιο υγιεινές εναλλακτικές λύσεις διατηρώντας παράλληλα τη γεύση.
Επιπλέον, η Τεχνητή Νοημοσύνη βοηθά στην αξιολόγηση της υφής των τροφίμων, διασφαλίζοντας ότι τα χαρακτηριστικά των προϊόντων ανταποκρίνονται στις προσδοκίες. Στο διατροφικό επίπεδο, η Τεχνητή Νοημοσύνη βελτιστοποιεί τις συνταγές για την επίτευξη συγκεκριμένων στόχων, είτε πρόκειται για τη μείωση της περιεκτικότητας σε ζάχαρη είτε για την αύξηση των επιπέδων πρωτεΐνης, ενώ παράλληλα προβλέπει τη σύνθεση των θρεπτικών συστατικών ώστε να πληρούνται οι απαιτήσεις της ετικέτας.
Πρόσφατα, οι εταιρείες τροφίμων εφάρμοσαν την Τεχνητή Νοημοσύνη στους κύκλους Έρευνας και Ανάπτυξης (R&D), μειώνοντας τον χρόνο ανάπτυξης και επεξεργασίας προϊόντων από μήνες σε ημέρες. Η Unilever χρησιμοποίησε την Τεχνητή Νοημοσύνη για να δημιουργήσει προϊόντα χαμηλής περιεκτικότητας σε αλάτι, επιταχύνοντας τη διαδικασία ανάλυσης γεύσης από μήνες σε ημέρες. Η Kraft Heinz δοκίμασε αλγόριθμους Τεχνητής Νοημοσύνης για τη βελτιστοποίηση του κόστους, της ζάχαρης και του αλατιού, επιτυγχάνοντας αξιοσημείωτα αποτελέσματα. Η ποσοτική περιγραφική ανάλυση πέτυχε ακρίβεια 94% στην αναπαραγωγή του αρχικού προϊόντος ντομάτας.
Βελτιστοποίηση της παραγωγικότητας και του κόστους . Μετά την ανάπτυξη προϊόντων τροφίμων σε εργαστηριακή κλίμακα, οι εταιρείες τροφίμων αντιμετωπίζουν την πρόκληση της διευθέτησης μηχανημάτων και γραμμών για παραγωγή μεγάλης κλίμακας, διασφαλίζοντας παράλληλα την ανταγωνιστικότητα και την ποιότητα των προϊόντων σε εργαστηριακή κλίμακα. Η Τεχνητή Νοημοσύνη παρέχει μια λύση αναλύοντας δεδομένα για να προσδιορίσει τις βέλτιστες συνθήκες για την κλιμάκωση της παραγωγής.
Πρωτοποριακές νεοσύστατες επιχειρήσεις όπως οι Animal Alternative Technologies και Umami Bioworks πρωτοστατούν σε αυτόν τον χώρο, αναπτύσσοντας πνευματική ιδιοκτησία και κλιμακωτή τεχνολογία αξιοποιώντας την επιστήμη δεδομένων. Μια άλλη αξιοσημείωτη νεοσύστατη επιχείρηση σε αυτόν τον χώρο είναι η Eternal, η οποία χρησιμοποιεί Τεχνητή Νοημοσύνη και ρομποτική για την αυτοματοποίηση των δοκιμών, της ανάλυσης και της βελτιστοποίησης της ζύμωσης βιομάζας. Αυτές οι εξελίξεις ωφελούν επίσης τους μεγάλους κατασκευαστές που αναζητούν μια βιώσιμη και βιώσιμη πορεία προς την παραγωγή εναλλακτικών πρωτεϊνών σε μεγάλη κλίμακα.
Προκλήσεις στην εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης στη Βιομηχανία Τροφίμων
Η εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης στη βιομηχανία τροφίμων προσφέρει πολλά οφέλη, όπως η οικονομική αποδοτικότητα, η ταχύτητα, η προσαρμογή, οι δυνατότητες πρόβλεψης και οι πληροφορίες που βασίζονται σε δεδομένα. Ωστόσο, η διαδικασία αντιμετωπίζει επίσης μια σειρά από προκλήσεις.
Περιορισμένα ιστορικά δεδομένα : Ένας αναδυόμενος τομέας όπως η τεχνολογία τροφίμων δεν διαθέτει ιστορικά δεδομένα για την τροφοδότηση αλγορίθμων, γεγονός που καθιστά πιο δύσκολη την παραγωγή ουσιαστικών αποτελεσμάτων. Εάν είναι διαθέσιμα, συχνά βρίσκονται σε διάφορες μη δομημένες και ανόμοιες μορφές δεδομένων. Επομένως, υπάρχει ανάγκη για ανάπτυξη, ώστε τα σχετικά δεδομένα εισόδου να καταστούν πιο αναγνωρίσιμα.
Υψηλό κόστος υλοποίησης : Η εγκατάσταση και η συντήρηση ενός συστήματος Τεχνητής Νοημοσύνης μπορεί να είναι δαπανηρή, ειδικά για τις μικρές εταιρείες. Από την άλλη πλευρά, τα τρέχοντα συστήματα των μεγάλων εταιρειών ενδέχεται να μην είναι ανθεκτικά στο μέλλον και ως εκ τούτου απαιτούν σημαντικές επενδύσεις για να συνεχίσουν να αναπτύσσονται.
Νομική και Ηθική Πολυπλοκότητα : Η αυξανόμενη πολυπλοκότητα των συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης, ιδίως στις εφαρμογές πρόβλεψης, εγείρει την πρόκληση της λογοδοσίας από νομική και ηθική άποψη για την αντιμετώπιση πιθανών σφαλμάτων και συνεπειών της Τεχνητής Νοημοσύνης. Επιπλέον, η αξιολόγηση του αντίκτυπου της Τεχνητής Νοημοσύνης στην παραδοσιακή κουλτούρα τροφίμων είναι ζωτικής σημασίας για την κατανόηση του συνολικού της αντίκτυπου.
Ζητήματα ασφάλειας δεδομένων : Η προστασία ιδιόκτητων δεδομένων, όπως μυστικές συνταγές, με παράλληλη προώθηση της κοινής χρήσης δεδομένων για τη βελτιστοποίηση εφαρμογών Τεχνητής Νοημοσύνης αποτελεί μια σύνθετη πρόκληση που απαιτεί αποτελεσματικούς μηχανισμούς διακυβέρνησης. Επιπλέον, η προστασία από ψηφιακές επιθέσεις είναι ζωτικής σημασίας.
Αλλαγή κανονισμών : Οι νόμοι περί τροφίμων αλλάζουν συχνά, απαιτώντας από τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης να συμβαδίζουν με αυτές τις προσαρμογές. Επιπλέον, οι κανονισμοί συχνά απαιτούν ερμηνεία, κάτι για το οποίο η τρέχουσα τεχνητή νοημοσύνη ενδέχεται να μην είναι κατάλληλη.
Πολυεπιστημονική συνεργασία και ανταλλαγή δεξιοτήτων : Ο συνδυασμός της Τεχνητής Νοημοσύνης και της εμπειρογνωμοσύνης στον τομέα των τροφίμων απαιτεί αποτελεσματική επικοινωνία μεταξύ εμπειρογνωμόνων από διαφορετικούς τομείς (επιστημόνους τροφίμων, μηχανικούς και επιστήμονες δεδομένων). Αυτό απαιτεί ταχεία ανταλλαγή δεξιοτήτων και διαλειτουργική ανάπτυξη για τη λήψη ολοκληρωμένων, βασισμένων σε δεδομένα αποφάσεων.
Αποδοχή από τους καταναλωτές : Η άμβλυνση των ανησυχιών και των φόβων των καταναλωτών σχετικά με τα τρόφιμα που παράγονται με τεχνητή νοημοσύνη απαιτεί αυστηρή και εις βάθος έρευνα. Πρόκειται για μια μακρά, αυστηρή και δαπανηρή ερευνητική διαδικασία.
Περιβαλλοντικός αντίκτυπος : Εκτός από την αποτελεσματικότητα, ο περιβαλλοντικός αντίκτυπος της Τεχνητής Νοημοσύνης πρέπει να λαμβάνεται υπόψη και να σταθμίζεται σε σχέση με τα οφέλη της μείωσης του περιβαλλοντικού αντίκτυπου. Η αντιμετώπιση αυτών των προκλήσεων είναι ζωτικής σημασίας για να βοηθηθεί η βιομηχανία τροφίμων να αξιοποιήσει τις δυνατότητες της Τεχνητής Νοημοσύνης, αντιμετωπίζοντας παράλληλα προληπτικά τους περιορισμούς και τις κοινωνικές επιπτώσεις της.
Προοπτικές εφαρμογής της Τεχνητής Νοημοσύνης στη βιομηχανία τροφίμων
Από τα τέλη της δεκαετίας του 2010, ο κόσμος έχει δει μια αύξηση στις νεοσύστατες επιχειρήσεις που ειδικεύονται στην ανάπτυξη προϊόντων τροφίμων με βάση την Τεχνητή Νοημοσύνη. Η ουσία του ζητήματος έγκειται στην παροχή λύσεων που βασίζονται στην Τεχνητή Νοημοσύνη για εργασίες όπως η ανάλυση αγοράς, η πρόβλεψη πληροφοριών για τους καταναλωτές, καθώς και η προγνωστική μοντελοποίηση για παραμέτρους προϊόντων και διαδικασιών.
Οι νεοσύστατες επιχειρήσεις συγχωνεύονται ολοένα και περισσότερο με εταιρείες τροφίμων για να προωθήσουν την καινοτομία - μια τάση που αναμένεται να αποκτήσει μεγαλύτερη δυναμική στο εγγύς μέλλον. Αναδύονται προκλήσεις στην ποιότητα των δεδομένων, την επεξεργαστική ισχύ και την ηθική, ωστόσο, οι εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης έχουν διεισδύσει βαθιά στη βιομηχανία τροφίμων. Επομένως, μόλις καθοριστεί ένας αρμονικός μηχανισμός εφαρμογής, η Τεχνητή Νοημοσύνη αναμένεται να φέρει επανάσταση στη βιομηχανία τροφίμων.
Η ισχυρή συνέργεια μεταξύ της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) και της τεχνολογίας τροφίμων αποτελεί αναπόφευκτο συνδετικό κρίκο για την αντιμετώπιση της αυξανόμενης ζήτησης τροφίμων και των απαιτήσεων βιωσιμότητας. Από την έμπνευση για νέο σχεδιασμό προϊόντων με βάση τα δεδομένα καταναλωτικής ζήτησης, έως τις προτεινόμενες νέες παραμέτρους διεργασιών που μπορούν να βελτιώσουν την παραγωγικότητα και να μειώσουν το κόστος, η ΤΝ θα συμβάλει στη βελτιστοποίηση κάθε βήματος στον κύκλο ανάπτυξης νέων προϊόντων της βιομηχανίας τροφίμων στο μέλλον.
(Σύμφωνα με το peakbridge.vc, ieeexplore.ieee.org)
[διαφήμιση_2]
Πηγή
Σχόλιο (0)