הצורך בבינה מלאכותית בתעשיית המזון
בנוסף למתן הזדמנויות לפתרון אתגרים מורכבים בתעשייה, בינה מלאכותית משנה גם את הנוף העסקי הכולל. חברות מגיבות למגמות צרכניות ומביאות מוצרים לשוק מהר יותר מאי פעם, והצרכנים מתחילים לצפות לכך. כדי לעמוד בקצב המגמות ולהצליח באסטרטגיות היציאה לשוק שלהם, חדשנות מוצרים צריכה להיות מהירה מאי פעם.
באופן מסורתי, מחזורי פיתוח מוצרים חדשים של חברות מזון, משלב הפתיחה ועד לשלב המכירה, סבלו ממידע מוגבל ונתונים מקוטעים. מורכבות זו נובעת מהיבטים שונים של מחזור התהליך, כולל שיווק, מחקר ופיתוח (מו"פ) ומכירות. אתגרים אלה מובילים לקבלת החלטות איטית ולמחזורי חדשנות ארוכים.
לכן אין זה מפתיע שכ-80% מהשקות מוצרי המזון נכשלות, בעיקר בשל חוסר קבלה מצד הצרכנים. בינה מלאכותית מסייעת להתמודד ביעילות עם אתגרים אלה על ידי הפחתת הצורך בבדיקות נרחבות וקידום שיתוף פעולה בין-מחלקתי באמצעות רשתות נתונים עוצמתיות. היא יכולה לייעל את התהליך כולו על ידי אופטימיזציה של פורמולציות מוצרים, פרמטרי תהליך וניתוח מגמות שוק.
"כל סדר היום הדיגיטלי רלוונטי ומרגש משום שאם הוא מבוצע היטב, הוא באמת מאיץ דברים. הוא מונע הרבה מהניסוי והטעייה שעושה ארגון מחקר ופיתוח מסורתי, ומאפשר חיזוי מהיר יותר", אומרת מרים אוברל, מנהלת מחקר ופיתוח לשעבר בקראפט היינץ ויוניליוור.
תפקידה של הבינה המלאכותית בהנעת מחזור החדשנות בתעשיית המזון
שיפור תובנות צרכנים ויצירת רעיונות . בינה מלאכותית מעצבת מחדש את פיתוח המוצרים החדשים על ידי מינוף גישה רב-ממדית מונחית נתונים.
ראשית, בינה מלאכותית מפרשת מגמות בזמן אמת ממקורות חיצוניים, אוספת מידע על דעות ורגשות צרכנים. זה כולל ניתוח מדיה חברתית, מעקב אחר מילות מפתח, שימוש בצ'אטבוטים לסקרים וניתוח תמונות.
שנית, בינה מלאכותית משתרעת גם על חיישני האינטרנט של הדברים (IoT), אשר אוספים נתוני צרכנים על בחירות מוצרים והעדפות בישול. יתר על כן, היא מבצעת ניתוחים, תוך מינוף נתוני מכירות היסטוריים ומגמות שוק כדי לחזות במדויק את צרכי הצרכנים והעדפותיהם, לייעל את זמני השקת מוצרים חדשים ולהסתגל לשינויים בשוק.
הסטארט-אפ Tastewise הוא דוגמה מצוינת לשימוש בבינה מלאכותית כדי לעורר פיתוח מוצרים חדשים. החברה פיתחה תוכנה שאוספת כמויות אדירות של נתונים ממגוון מקורות (מדיה חברתית, ביקורות, תפריטים, מתכונים...) כדי להבין מגמות מזון מתפתחות וטעמי צרכנים.
תוכנה זו היא כלי רב ערך עבור חברות מזון מכיוון שהיא מסייעת ליצור מוצרים רצויים ומועדפים על ידי הצרכנים.
גילוי מרכיבי מזון חדשים . במחזור פיתוח מוצרים חדשים, בינה מלאכותית יכולה גם להאיץ את גילוי מרכיבי מזון חדשים, לשפר את הסינון והאפיון של מרכיבים. סטארט-אפים ברחבי העולם חוקרים ומפתחים אלגוריתם יעיל לתמיכה בתהליך גילוי מזון. Ginkgo Bioworks ו-Arzeda, לדוגמה, משתמשות בשילוב של עיצוב חישובי ובינה מלאכותית כדי ליצור חלבונים ואנזימים חדשים. בינתיים, Amai Proteins משתמשת בבינה מלאכותית כדי לתכנן חלבונים חדשים המותאמים לייצר מאפיינים וטעמים שונים.
מחקר, פיתוח ואופטימיזציה . בינה מלאכותית ממלאת תפקיד מרכזי בחיזוי ושיפור תכונות של מגוון מוצרי מזון. היא מציעה יחסי רכיבים התואמים לפרופילי הטעם ומציעה חלופות בריאות יותר תוך שמירה על הטעם.
בנוסף, בינה מלאכותית מסייעת בהערכת מרקם מוצרי מזון, תוך הבטחת עמידה במאפייני המוצר בציפיות. מבחינה תזונתית, בינה מלאכותית ממטבת מתכונים להשגת מטרות ספציפיות, בין אם מדובר בהפחתת תכולת הסוכר או בהגדלת רמות החלבון, תוך חיזוי הרכב החומרים המזינים כדי לעמוד בדרישות התיוג.
לאחרונה, חברות מזון יישמו בינה מלאכותית במחזורי המחקר והפיתוח שלהן, וצמצמו את זמן הפיתוח והעיבוד של מוצרים מחודשים לימים. יוניליוור השתמשה בבינה מלאכותית כדי ליצור מוצרים דלי מלח, והאיצה את תהליך ניתוח הטעמים מחודשים לימים. קראפט היינץ בדקה אלגוריתמים של בינה מלאכותית כדי לייעל את העלות, הסוכר והמלח, והשיגו תוצאות יוצאות דופן. ניתוח תיאורי כמותי השיג דיוק של 94% בשחזור מוצר העגבנייה המקורי.
אופטימיזציה של פרודוקטיביות ועלויות . לאחר פיתוח מוצרי מזון בקנה מידה מעבדתי, חברות מזון מתמודדות עם האתגר של ארגון מכונות וקווים לייצור בקנה מידה גדול, תוך הבטחת התחרותיות ואיכות המוצרים בקנה מידה מעבדתי. בינה מלאכותית מספקת פתרון על ידי ניתוח נתונים כדי לקבוע את התנאים האופטימליים להגדלת הייצור.
סטארט-אפים חלוצים כמו Animal Alternative Technologies ו-Umami Bioworks מובילים את הדרך בתחום זה, מפתחים קניין רוחני וטכנולוגיות ניתנות להרחבה על ידי מינוף מדעי הנתונים. סטארט-אפ בולט נוסף בתחום זה הוא Eternal, המשתמש בבינה מלאכותית וברובוטיקה כדי להפוך בדיקות, ניתוח ואופטימיזציה של תסיסת ביומסה לאוטומטיות. התקדמויות אלו מועילות גם ליצרנים גדולים המחפשים נתיב בר-קיימא ובר-קיימא לייצור חלבונים אלטרנטיביים בקנה מידה גדול.
אתגרים ליישומי בינה מלאכותית בתעשיית המזון
יישום הבינה המלאכותית בתעשיית המזון מציע יתרונות רבים, כולל יעילות עלויות, מהירות, התאמה אישית, יכולות חיזוי ותובנות מבוססות נתונים. עם זאת, התהליך ניצב גם בפני מספר אתגרים.
נתונים היסטוריים מוגבלים : תחום מתפתח כמו טכנולוגיית מזון חסר נתונים היסטוריים כדי להזין אלגוריתמים, מה שמקשה על יצירת תוצאות משמעותיות. אם הם זמינים, הם נמצאים לעתים קרובות בפורמטים שונים של נתונים לא מובנים ומגוונים. לכן, יש צורך בפיתוח כדי להפוך את נתוני הקלט הרלוונטיים בצורה מוכרת יותר.
עלויות הטמעה גבוהות : הקמה ותחזוקה של מערכת בינה מלאכותית יכולות להיות יקרות, במיוחד עבור חברות קטנות. מצד שני, המערכות הנוכחיות של חברות גדולות עשויות לא להיות עתידיות ולכן דורשות השקעה משמעותית כדי להמשיך לצמוח.
מורכבות משפטית ואתית : המורכבות הגוברת של מערכות בינה מלאכותית, במיוחד ביישומי חיזוי, מעלה את אתגר האחריותיות מנקודת מבט משפטית ואתית כדי להתמודד עם שגיאות בינה מלאכותית וההשלכות האפשריות שלה. בנוסף, הערכת השפעת הבינה המלאכותית על תרבות המזון המסורתית היא קריטית להבנת השפעתה הכוללת.
סוגיות אבטחת מידע : הגנה על נתונים קנייניים, כגון מתכונים סודיים, תוך קידום שיתוף נתונים לצורך אופטימיזציה של יישומי בינה מלאכותית, היא אתגר מורכב הדורש מנגנוני ממשל יעילים. בנוסף, הגנה מפני התקפות דיגיטליות היא קריטית.
שינוי תקנות : חוקי המזון משתנים לעתים קרובות, מה שמחייב מערכות בינה מלאכותית לעמוד בקצב ההתאמות הללו. בנוסף, תקנות דורשות לעתים קרובות פרשנות, שבינה מלאכותית עכשווית עשויה לא להתאים לה.
שיתוף פעולה רב-תחומי ושיתוף מיומנויות : שילוב של בינה מלאכותית ומומחיות בתחום המזון דורש תקשורת יעילה בין מומחים מתחומים שונים (מדעני מזון, מהנדסים ומדעני נתונים). הדבר דורש שיתוף מיומנויות מואץ ובנייה חוצת-פונקציות כדי לקבל החלטות משולבות ומונעות-נתונים.
קבלת הצרכנים : הפגת חששות ופחדים של צרכנים בנוגע למזון המיוצר באמצעות בינה מלאכותית דורשת מחקר מעמיק וקפדני. זהו תהליך מחקר ארוך, קפדני ויקר.
השפעה סביבתית : בנוסף ליעילות, יש לשקול את ההשפעה הסביבתית של בינה מלאכותית ולשקול אותה מול היתרונות של הפחתת ההשפעה הסביבתית. התמודדות עם אתגרים אלה היא קריטית כדי לסייע לתעשיית המזון למנף את הפוטנציאל של הבינה המלאכותית, תוך התמודדות יזומה עם מגבלותיה והשלכותיה החברתיות.
סיכויי יישום בינה מלאכותית בתעשיית המזון
מאז סוף שנות ה-2010, העולם חווה גל של סטארט-אפים המתמחים בפיתוח מוצרי מזון מבוססי בינה מלאכותית. לב העניין טמון במתן פתרונות מבוססי בינה מלאכותית למשימות כגון ניתוח שוק, חיזוי תובנות צרכנים, וכן מודלים ניבוייים עבור פרמטרי מוצר ותהליך.
סטארט-אפים מתמזגים יותר ויותר עם חברות מזון כדי לקדם חדשנות - מגמה שצפויה לצבור תאוצה בעתיד הקרוב. אתגרים באיכות הנתונים, כוח העיבוד והאתיקה צצים, אולם יישומי בינה מלאכותית חדרו עמוק לתעשיית המזון. לכן, לאחר שייקבע מנגנון יישום הרמוני, בינה מלאכותית צפויה לחולל מהפכה בתעשיית המזון.
הסינרגיה העוצמתית בין בינה מלאכותית לטכנולוגיית מזון היא קשר בלתי נמנע להתמודדות עם הביקוש הגובר למזון ודרישות הקיימות. החל מהשראה לעיצוב מוצרים חדשים המבוססת על נתוני ביקוש צרכנים, ועד להצעות לפרמטרים חדשים של תהליך שיכולים לשפר את הפרודוקטיביות ולהפחית עלויות, בינה מלאכותית תתרום לאופטימיזציה של כל שלב במחזור פיתוח המוצרים החדשים של תעשיית המזון בתקופה הקרובה.
(לפי peakbridge.vc, ieeexplore.ieee.org)
[מודעה_2]
מָקוֹר
תגובה (0)