کاربرد هوش مصنوعی در صنایع غذایی

ضرورت استفاده از هوش مصنوعی در صنایع غذایی

هوش مصنوعی علاوه بر فراهم کردن فرصت‌هایی برای حل چالش‌های پیچیده صنعت، چشم‌انداز کلی کسب‌وکار را نیز تغییر می‌دهد. شرکت‌ها به روندهای مصرف‌کننده پاسخ می‌دهند و محصولات را سریع‌تر از همیشه به بازار عرضه می‌کنند و مصرف‌کنندگان نیز انتظار چنین چیزی را دارند. برای همگام شدن با روندها و موفقیت در استراتژی‌های ورود به بازار، نوآوری در محصول باید سریع‌تر از همیشه باشد.

*سرمایه‌گذاری در هوش مصنوعی طی دوره ۲۰۰۰-۲۰۲۳*

به طور سنتی، چرخه‌های توسعه محصولات جدید شرکت‌های غذایی از آغاز تا عرضه به قفسه فروشگاه‌ها، با اطلاعات محدود و داده‌های پراکنده مواجه بوده است. این پیچیدگی از جنبه‌های مختلف چرخه فرآیند، از جمله بازاریابی، تحقیق و توسعه (R&D) و فروش ناشی می‌شود. این چالش‌ها منجر به تصمیم‌گیری کند و چرخه‌های نوآوری طولانی می‌شود.

بنابراین جای تعجب نیست که حدود ۸۰ درصد از عرضه محصولات غذایی با شکست مواجه می‌شوند، که عمدتاً به دلیل عدم پذیرش مصرف‌کننده است. هوش مصنوعی با کاهش نیاز به آزمایش‌های گسترده و ارتقای همکاری بین بخشی با استفاده از شبکه‌های داده قدرتمند، به رفع مؤثر این چالش‌ها کمک می‌کند. هوش مصنوعی می‌تواند با بهینه‌سازی فرمولاسیون محصول، پارامترهای فرآیند و تجزیه و تحلیل روندهای بازار، کل فرآیند را ساده کند.

میریام اوبرال، مدیر سابق تحقیق و توسعه در کرافت هاینز و یونیلیور، می‌گوید: «کل دستور کار دیجیتال مرتبط و هیجان‌انگیز است، زیرا اگر به خوبی انجام شود، واقعاً به کارها سرعت می‌بخشد. از بسیاری از آزمون و خطاهایی که یک سازمان تحقیق و توسعه سنتی انجام می‌دهد، جلوگیری می‌کند و امکان پیش‌بینی سریع‌تر را فراهم می‌کند.»

نقش هوش مصنوعی در پیشبرد چرخه نوآوری در صنعت غذا

افزایش بینش مصرف‌کننده و ایده‌پردازی . هوش مصنوعی با بهره‌گیری از یک رویکرد چندبعدی مبتنی بر داده، در حال تغییر شکل توسعه محصولات جدید است.

اول، هوش مصنوعی روندهای لحظه‌ای را از منابع خارجی تفسیر می‌کند و اطلاعاتی در مورد نظرات و احساسات مصرف‌کنندگان جمع‌آوری می‌کند. این شامل تجزیه و تحلیل رسانه‌های اجتماعی، ردیابی کلمات کلیدی، استفاده از چت‌بات‌ها برای نظرسنجی‌ها و تجزیه و تحلیل تصویر می‌شود.

دوم، هوش مصنوعی به حسگرهای اینترنت اشیا (IoT) نیز گسترش می‌یابد که داده‌های مصرف‌کننده را در مورد انتخاب محصول و ترجیحات آشپزی جمع‌آوری می‌کنند. علاوه بر این، هوش مصنوعی با استفاده از داده‌های فروش تاریخی و روندهای بازار، تجزیه و تحلیل انجام می‌دهد تا نیازها و ترجیحات مصرف‌کننده را به طور دقیق پیش‌بینی کند، زمان عرضه محصولات جدید را بهینه کند و با تغییرات بازار سازگار شود.

TasteGPT برنامه هوش مصنوعی تولیدی Tastewise است که برای کمک به کاربران در دستیابی به بینش‌های شخصی‌سازی‌شده سریع‌تر از همیشه طراحی شده است.

استارت‌آپ Tastewise نمونه بارزی از استفاده از هوش مصنوعی برای الهام بخشیدن به توسعه محصولات جدید است. این شرکت نرم‌افزاری توسعه داده است که حجم عظیمی از داده‌ها را از منابع مختلف (رسانه‌های اجتماعی، نظرات، منوها، دستور پخت‌ها و ...) جمع‌آوری می‌کند تا روندهای غذایی نوظهور و سلیقه مصرف‌کنندگان را درک کند.

این نرم‌افزار ابزاری ارزشمند برای شرکت‌های مواد غذایی است زیرا به ایجاد محصولاتی که مورد نظر و ترجیح مصرف‌کنندگان هستند، کمک می‌کند.

کشف مواد اولیه جدید غذایی . در چرخه توسعه محصول جدید، هوش مصنوعی همچنین می‌تواند کشف مواد اولیه جدید غذایی را تسریع کند، غربالگری و توصیف مواد اولیه را بهبود بخشد. استارت‌آپ‌ها در سراسر جهان در حال تحقیق و توسعه یک الگوریتم کارآمد برای پشتیبانی از فرآیند کشف مواد غذایی هستند. به عنوان مثال، Ginkgo Bioworks و Arzeda از ترکیبی از طراحی محاسباتی و هوش مصنوعی برای ایجاد پروتئین‌ها و آنزیم‌های جدید استفاده می‌کنند. در همین حال، Amai Proteins از هوش مصنوعی برای طراحی پروتئین‌های جدیدی استفاده می‌کند که برای تولید ویژگی‌ها و طعم‌های مختلف بهینه شده‌اند.

تحقیق، توسعه و بهینه‌سازی . هوش مصنوعی نقش محوری در پیش‌بینی و بهبود ویژگی‌های انواع محصولات غذایی ایفا می‌کند. این فناوری نسبت‌های مواد تشکیل‌دهنده را برای مطابقت با طعم‌ها پیشنهاد می‌دهد و جایگزین‌های سالم‌تری را با حفظ طعم ارائه می‌دهد.

علاوه بر این، هوش مصنوعی در ارزیابی بافت محصول غذایی کمک می‌کند و تضمین می‌کند که ویژگی‌های محصول مطابق با انتظارات باشد. در حوزه تغذیه، هوش مصنوعی دستور العمل‌ها را برای دستیابی به اهداف خاص، چه کاهش میزان قند یا افزایش سطح پروتئین، بهینه می‌کند، ضمن اینکه ترکیب مواد مغذی را نیز برای برآورده کردن الزامات برچسب‌گذاری پیش‌بینی می‌کند.

اخیراً، شرکت‌های غذایی از هوش مصنوعی در چرخه‌های تحقیق و توسعه خود استفاده کرده‌اند و زمان توسعه و پردازش محصول را از ماه‌ها به روزها کاهش داده‌اند. یونیلیور از هوش مصنوعی برای تولید محصولات کم‌نمک استفاده کرده و فرآیند تجزیه و تحلیل طعم را از ماه‌ها به روزها سرعت بخشیده است. کرافت هاینز الگوریتم‌های هوش مصنوعی را برای بهینه‌سازی هزینه، قند و نمک آزمایش کرد و به نتایج قابل توجهی دست یافت. تجزیه و تحلیل توصیفی کمی در بازتولید محصول گوجه‌فرنگی اصلی به دقت ۹۴٪ دست یافت.

بهینه‌سازی بهره‌وری و هزینه‌ها . پس از توسعه محصولات غذایی در مقیاس آزمایشگاهی، شرکت‌های غذایی با چالش چیدمان ماشین‌آلات و خطوط تولید برای تولید در مقیاس بزرگ و در عین حال تضمین رقابت‌پذیری و کیفیت محصولات در مقیاس آزمایشگاهی مواجه هستند. هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل داده‌ها برای تعیین شرایط بهینه برای افزایش تولید، راه‌حلی ارائه می‌دهد.

استارت‌آپ‌های پیشگامی مانند Animal Alternative Technologies و Umami Bioworks در این حوزه پیشرو هستند و با بهره‌گیری از علم داده، مالکیت معنوی و فناوری مقیاس‌پذیر را توسعه می‌دهند. یکی دیگر از استارت‌آپ‌های قابل توجه در این حوزه، Eternal است که از هوش مصنوعی و رباتیک برای خودکارسازی آزمایش، تجزیه و تحلیل و بهینه‌سازی تخمیر زیست‌توده استفاده می‌کند. این پیشرفت‌ها همچنین به تولیدکنندگان بزرگی که به دنبال مسیری پایدار و قابل اجرا برای تولید پروتئین جایگزین در مقیاس بزرگ هستند، سود می‌رساند.

چالش‌های کاربرد هوش مصنوعی در صنایع غذایی

کاربرد هوش مصنوعی در صنایع غذایی مزایای بسیاری از جمله بهره‌وری هزینه، سرعت، سفارشی‌سازی، قابلیت‌های پیش‌بینی و بینش‌های مبتنی بر داده را ارائه می‌دهد. با این حال، این فرآیند با چالش‌های متعددی نیز روبرو است.

داده‌های تاریخی محدود : حوزه نوظهوری مانند فناوری مواد غذایی فاقد داده‌های تاریخی برای تغذیه الگوریتم‌ها است و این امر تولید نتایج معنادار را دشوارتر می‌کند. در صورت وجود، این داده‌ها اغلب در قالب‌های مختلف داده بدون ساختار و متفاوت یافت می‌شوند. بنابراین، نیاز به توسعه برای تبدیل داده‌های ورودی مرتبط به شکلی قابل تشخیص‌تر وجود دارد.

هزینه‌های بالای پیاده‌سازی : راه‌اندازی و نگهداری یک سیستم هوش مصنوعی می‌تواند پرهزینه باشد، به‌خصوص برای شرکت‌های کوچک. از سوی دیگر، سیستم‌های فعلی شرکت‌های بزرگ ممکن است برای آینده مناسب نباشند و بنابراین برای ادامه رشد به سرمایه‌گذاری قابل توجهی نیاز دارند.

پیچیدگی قانونی و اخلاقی : پیچیدگی روزافزون سیستم‌های هوش مصنوعی، به ویژه در کاربردهای پیش‌بینی، چالش پاسخگویی از منظر قانونی و اخلاقی را برای رسیدگی به خطاها و پیامدهای احتمالی هوش مصنوعی افزایش می‌دهد. علاوه بر این، ارزیابی تأثیر هوش مصنوعی بر فرهنگ غذایی سنتی برای درک تأثیر کلی آن بسیار مهم است.

مسائل مربوط به امنیت داده‌ها : محافظت از داده‌های اختصاصی، مانند دستور العمل‌های مخفی، در عین حال ترویج اشتراک‌گذاری داده‌ها برای بهینه‌سازی برنامه‌های هوش مصنوعی، چالشی پیچیده است که نیاز به سازوکارهای مدیریتی مؤثر دارد. علاوه بر این، محافظت در برابر حملات دیجیتال بسیار مهم است.

تغییر مقررات : قوانین غذایی مرتباً تغییر می‌کنند و سیستم‌های هوش مصنوعی را ملزم به همگام شدن با این تغییرات می‌کنند. علاوه بر این، مقررات اغلب نیاز به تفسیر دارند که هوش مصنوعی فعلی ممکن است برای آن مناسب نباشد.

همکاری چندرشته‌ای و اشتراک‌گذاری مهارت : ترکیب هوش مصنوعی و تخصص غذایی نیازمند ارتباط مؤثر بین متخصصان رشته‌های مختلف (دانشمندان علوم غذایی، مهندسان و دانشمندان داده) است. این امر مستلزم اشتراک‌گذاری سریع مهارت‌ها و ایجاد ساختارهای بین‌رشته‌ای برای تصمیم‌گیری‌های یکپارچه و مبتنی بر داده است.

پذیرش مصرف‌کننده : کاهش نگرانی‌ها و ترس‌های مصرف‌کنندگان در مورد مواد غذایی تولید شده توسط هوش مصنوعی نیازمند تحقیقات دقیق و عمیق است. این یک فرآیند تحقیقاتی طولانی، دقیق و پرهزینه است.

تأثیر زیست‌محیطی : علاوه بر بهره‌وری، تأثیر زیست‌محیطی هوش مصنوعی باید در نظر گرفته شود و در مقابل مزایای کاهش تأثیر زیست‌محیطی سنجیده شود. پرداختن به این چالش‌ها برای کمک به صنایع غذایی جهت بهره‌برداری از پتانسیل هوش مصنوعی، ضمن پرداختن پیشگیرانه به محدودیت‌ها و پیامدهای اجتماعی آن، بسیار مهم است.

چشم‌انداز کاربرد هوش مصنوعی در صنایع غذایی

از اواخر دهه ۲۰۱۰، جهان شاهد افزایش استارتاپ‌های متخصص در توسعه محصولات غذایی مبتنی بر هوش مصنوعی بوده است. نکته اصلی در ارائه راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای کارهایی مانند تجزیه و تحلیل بازار، پیش‌بینی بینش مصرف‌کننده و همچنین مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای پارامترهای محصول و فرآیند نهفته است.

اکوسیستم استارتاپی صنایع غذایی مبتنی بر هوش مصنوعی

استارت‌آپ‌ها به طور فزاینده‌ای با شرکت‌های غذایی ادغام می‌شوند تا نوآوری را هدایت کنند - روندی که انتظار می‌رود در آینده نزدیک شتاب بیشتری بگیرد. چالش‌هایی در کیفیت داده‌ها، قدرت پردازش و اخلاق در حال ظهور است، با این حال، کاربردهای هوش مصنوعی عمیقاً در صنعت غذا نفوذ کرده‌اند. بنابراین، هنگامی که یک مکانیسم کاربردی هماهنگ تعیین شود، انتظار می‌رود هوش مصنوعی صنعت غذا را متحول کند.

هم‌افزایی قدرتمند بین هوش مصنوعی و فناوری غذایی، پیوندی اجتناب‌ناپذیر برای رسیدگی به تقاضای رو به رشد مواد غذایی و الزامات پایداری است. از الهام‌بخشی به طراحی محصولات جدید بر اساس داده‌های تقاضای مصرف‌کننده گرفته تا پارامترهای فرآیند پیشنهادی جدید که می‌توانند بهره‌وری را بهبود بخشیده و هزینه‌ها را کاهش دهند، هوش مصنوعی در آینده به بهینه‌سازی هر مرحله از چرخه توسعه محصول جدید صنعت مواد غذایی کمک خواهد کرد.

(طبق peakbridge.vc، ieeexplore.ieee.org)

منبع