खाद्य उद्योग में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अनुप्रयोग

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खाद्य उद्योग में एआई की आवश्यकता

जटिल उद्योग चुनौतियों के समाधान के अवसर प्रदान करने के अलावा, एआई समग्र व्यावसायिक परिदृश्य को भी बदल रहा है। कंपनियाँ उपभोक्ता रुझानों के अनुसार प्रतिक्रिया दे रही हैं और उत्पादों को पहले से कहीं अधिक तेज़ी से बाज़ार में ला रही हैं, और उपभोक्ता भी इसकी अपेक्षा करने लगे हैं। रुझानों के साथ बने रहने और अपनी बाज़ार-प्रवेश रणनीतियों में सफल होने के लिए, उत्पाद नवाचार को पहले से कहीं अधिक तेज़ गति से आगे बढ़ाने की आवश्यकता है।

*2000-2023 की अवधि के दौरान एआई में निवेश*

परंपरागत रूप से, खाद्य कंपनियों के नए उत्पाद विकास चक्र, शुरुआत से लेकर शेल्फ तक, सीमित जानकारी और खंडित आंकड़ों से ग्रस्त रहे हैं। यह जटिलता प्रक्रिया चक्र के विभिन्न पहलुओं, जैसे विपणन, अनुसंधान एवं विकास (आरएंडडी), और बिक्री, से उत्पन्न होती है। इन चुनौतियों के कारण निर्णय लेने में देरी और नवाचार चक्र लंबा होता है।

इसलिए, यह कोई आश्चर्य की बात नहीं है कि लगभग 80% खाद्य उत्पाद लॉन्च मुख्यतः उपभोक्ता स्वीकृति की कमी के कारण विफल हो जाते हैं। एआई व्यापक परीक्षण की आवश्यकता को कम करके और शक्तिशाली डेटा नेटवर्क का उपयोग करके विभागों के बीच सहयोग को बढ़ावा देकर इन चुनौतियों का प्रभावी ढंग से समाधान करने में मदद कर रहा है। यह उत्पाद निर्माण, प्रक्रिया मापदंडों को अनुकूलित करके और बाजार के रुझानों का विश्लेषण करके पूरी प्रक्रिया को सुव्यवस्थित कर सकता है।

"पूरा डिजिटल एजेंडा प्रासंगिक और रोमांचक है क्योंकि अगर इसे सही तरीके से किया जाए, तो यह वाकई तेज़ी से काम करता है। यह पारंपरिक अनुसंधान एवं विकास संगठनों द्वारा किए जाने वाले कई परीक्षण और त्रुटियों से बचाता है, और तेज़ पूर्वानुमान लगाने की सुविधा देता है," क्राफ्ट हाइन्ज़ और यूनिलीवर की पूर्व अनुसंधान एवं विकास निदेशक मिरियम उबरॉल कहती हैं।

खाद्य उद्योग नवाचार चक्र को आगे बढ़ाने में एआई की भूमिका

उपभोक्ता अंतर्दृष्टि और विचार सृजन को बढ़ावा देना । AI बहुआयामी डेटा-संचालित दृष्टिकोण का लाभ उठाकर नए उत्पाद विकास को नया रूप दे रहा है।

सबसे पहले, एआई बाहरी स्रोतों से वास्तविक समय के रुझानों की व्याख्या करता है, उपभोक्ताओं की राय और भावनाओं के बारे में जानकारी एकत्र करता है। इसमें सोशल मीडिया विश्लेषण, कीवर्ड ट्रैकिंग, सर्वेक्षणों के लिए चैटबॉट का उपयोग और छवि विश्लेषण शामिल हैं।

दूसरा, एआई इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) सेंसर तक भी फैला हुआ है, जो उत्पाद विकल्पों और खाना पकाने की प्राथमिकताओं पर उपभोक्ता डेटा एकत्र करता है। इसके अलावा, यह उपभोक्ताओं की ज़रूरतों और प्राथमिकताओं का सटीक अनुमान लगाने, नए उत्पादों के लॉन्च के समय को अनुकूलित करने और बाज़ार में बदलावों के अनुकूल ढलने के लिए ऐतिहासिक बिक्री डेटा और बाज़ार के रुझानों का लाभ उठाते हुए विश्लेषण करता है।

TasteGPT, Tastewise का जनरेटिव AI प्रोग्राम है, जिसे उपयोगकर्ताओं को पहले से कहीं अधिक तेजी से व्यक्तिगत जानकारी प्राप्त करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

स्टार्टअप Tastewise नए उत्पाद विकास को प्रेरित करने के लिए AI के इस्तेमाल का एक बेहतरीन उदाहरण है। कंपनी ने एक ऐसा सॉफ्टवेयर विकसित किया है जो उभरते खाद्य रुझानों और उपभोक्ताओं के स्वाद को समझने के लिए विभिन्न स्रोतों (सोशल मीडिया, समीक्षाएं, मेनू, रेसिपी...) से भारी मात्रा में डेटा एकत्र करता है।

यह सॉफ्टवेयर खाद्य कंपनियों के लिए एक मूल्यवान उपकरण है क्योंकि यह उपभोक्ताओं द्वारा वांछित और पसंद किए जाने वाले उत्पाद बनाने में मदद करता है।

नए खाद्य पदार्थों की खोज । नए उत्पाद विकास चक्र में, AI नए खाद्य पदार्थों की खोज में तेज़ी ला सकता है, और अवयवों की जाँच और लक्षण-निर्धारण में सुधार कर सकता है। दुनिया भर के स्टार्टअप खाद्य पदार्थों की खोज प्रक्रिया का समर्थन करने के लिए एक कुशल एल्गोरिदम पर शोध और विकास कर रहे हैं। उदाहरण के लिए, जिन्कगो बायोवर्क्स और अर्ज़ेडा नए प्रोटीन और एंजाइम बनाने के लिए कम्प्यूटेशनल डिज़ाइन और AI के संयोजन का उपयोग कर रहे हैं। इस बीच, Amai Proteins नए प्रोटीन डिज़ाइन करने के लिए AI का उपयोग करता है जो विभिन्न विशेषताओं और स्वादों को उत्पन्न करने के लिए अनुकूलित होते हैं।

अनुसंधान, विकास और अनुकूलन । विभिन्न प्रकार के खाद्य उत्पादों के गुणों का पूर्वानुमान लगाने और उन्हें बेहतर बनाने में एआई की केंद्रीय भूमिका है। यह स्वाद के अनुरूप सामग्री के अनुपात का सुझाव देता है और स्वाद को बनाए रखते हुए स्वास्थ्यवर्धक विकल्प प्रदान करता है।

इसके अतिरिक्त, AI खाद्य उत्पादों की बनावट का आकलन करने में सहायता करता है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि उत्पाद की विशेषताएँ अपेक्षाओं के अनुरूप हों। पोषण संबंधी मोर्चे पर, AI विशिष्ट लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए व्यंजनों को अनुकूलित करता है, चाहे वह चीनी की मात्रा कम करना हो या प्रोटीन का स्तर बढ़ाना हो, साथ ही लेबलिंग आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए पोषक तत्वों की संरचना का भी अनुमान लगाता है।

हाल ही में, खाद्य कंपनियों ने अपने अनुसंधान एवं विकास चक्रों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का प्रयोग किया है, जिससे उत्पाद विकास और प्रसंस्करण का समय महीनों से घटकर कुछ ही दिनों में रह गया है। यूनिलीवर ने कम नमक वाले उत्पाद बनाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का प्रयोग किया है, जिससे स्वाद विश्लेषण की प्रक्रिया महीनों से घटकर कुछ ही दिनों में हो गई है। क्राफ्ट हाइन्ज़ ने लागत, चीनी और नमक को अनुकूलित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एल्गोरिदम का परीक्षण किया और उल्लेखनीय परिणाम प्राप्त किए। मात्रात्मक वर्णनात्मक विश्लेषण ने मूल टमाटर उत्पाद के पुनरुत्पादन में 94% सटीकता प्राप्त की।

उत्पादकता और लागत का अनुकूलन । प्रयोगशाला स्तर पर खाद्य उत्पाद विकसित करने के बाद, खाद्य कंपनियों को बड़े पैमाने पर उत्पादन के लिए मशीनरी और लाइनों की व्यवस्था करने की चुनौती का सामना करना पड़ता है, साथ ही प्रयोगशाला स्तर पर उत्पादों की प्रतिस्पर्धात्मकता और गुणवत्ता भी सुनिश्चित करनी होती है। एआई उत्पादन बढ़ाने के लिए इष्टतम परिस्थितियों का निर्धारण करने हेतु डेटा का विश्लेषण करके एक समाधान प्रदान करता है।

एनिमल अल्टरनेटिव टेक्नोलॉजीज और उमामी बायोवर्क्स जैसे अग्रणी स्टार्टअप इस क्षेत्र में अग्रणी भूमिका निभा रहे हैं, जो डेटा साइंस का लाभ उठाकर बौद्धिक संपदा और स्केलेबल तकनीक विकसित कर रहे हैं। इस क्षेत्र का एक और उल्लेखनीय स्टार्टअप इटरनल है, जो बायोमास किण्वन के परीक्षण, विश्लेषण और अनुकूलन को स्वचालित करने के लिए एआई और रोबोटिक्स का उपयोग करता है। ये प्रगति बड़े पैमाने पर वैकल्पिक प्रोटीन उत्पादन के लिए एक व्यवहार्य और टिकाऊ रास्ता तलाश रहे बड़े निर्माताओं को भी लाभान्वित कर रही है।

खाद्य उद्योग में एआई अनुप्रयोग की चुनौतियाँ

खाद्य उद्योग में एआई के अनुप्रयोग से लागत-कुशलता, गति, अनुकूलन, पूर्वानुमान क्षमताएँ और डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि सहित कई लाभ मिलते हैं। हालाँकि, इस प्रक्रिया को कई चुनौतियों का भी सामना करना पड़ रहा है।

सीमित ऐतिहासिक डेटा : खाद्य प्रौद्योगिकी जैसे उभरते क्षेत्र में एल्गोरिदम को खिलाने के लिए ऐतिहासिक डेटा का अभाव है, जिससे सार्थक परिणाम प्राप्त करना अधिक कठिन हो जाता है। यदि उपलब्ध भी है, तो वह अक्सर विभिन्न असंरचित और असंगत डेटा स्वरूपों में पाया जाता है। इसलिए, प्रासंगिक इनपुट डेटा को अधिक पहचान योग्य रूप में विकसित करने की आवश्यकता है।

उच्च कार्यान्वयन लागत : एआई सिस्टम स्थापित करना और उसका रखरखाव करना महंगा हो सकता है, खासकर छोटी कंपनियों के लिए। दूसरी ओर, बड़ी कंपनियों के मौजूदा सिस्टम भविष्य के लिए उपयुक्त नहीं हो सकते हैं और इसलिए उन्हें आगे बढ़ने के लिए महत्वपूर्ण निवेश की आवश्यकता होती है।

कानूनी और नैतिक जटिलता : एआई प्रणालियों की बढ़ती जटिलता, विशेष रूप से पूर्वानुमानित अनुप्रयोगों में, संभावित एआई त्रुटियों और परिणामों से निपटने के लिए कानूनी और नैतिक दृष्टिकोण से जवाबदेही की चुनौती को जन्म देती है। इसके अतिरिक्त, पारंपरिक खाद्य संस्कृति पर एआई के प्रभाव का आकलन इसके समग्र प्रभाव को समझने के लिए महत्वपूर्ण है।

डेटा सुरक्षा के मुद्दे : एआई अनुप्रयोगों को अनुकूलित करने के लिए डेटा साझाकरण को बढ़ावा देते हुए, गुप्त रेसिपी जैसे स्वामित्व वाले डेटा की सुरक्षा एक जटिल चुनौती है जिसके लिए प्रभावी शासन तंत्र की आवश्यकता होती है। इसके अतिरिक्त, डिजिटल हमलों से सुरक्षा भी महत्वपूर्ण है।

बदलते नियम : खाद्य कानून अक्सर बदलते रहते हैं, इसलिए एआई प्रणालियों को इन बदलावों के साथ तालमेल बिठाना ज़रूरी होता है। इसके अलावा, नियमों में अक्सर व्याख्या की आवश्यकता होती है, जिसके लिए वर्तमान एआई शायद उपयुक्त न हो।

बहु-विषयक सहयोग और कौशल साझाकरण : एआई और खाद्य विशेषज्ञता के संयोजन के लिए विभिन्न क्षेत्रों के विशेषज्ञों (खाद्य वैज्ञानिकों, इंजीनियरों और डेटा वैज्ञानिकों) के बीच प्रभावी संचार आवश्यक है। इसके लिए एकीकृत, डेटा-संचालित निर्णय लेने हेतु त्वरित कौशल साझाकरण और अंतर-कार्यात्मक निर्माण की आवश्यकता है।

उपभोक्ता स्वीकृति : कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) द्वारा उत्पादित खाद्य पदार्थों के बारे में उपभोक्ताओं की चिंताओं और आशंकाओं को दूर करने के लिए कठोर और गहन शोध की आवश्यकता है। यह एक लंबी, कठोर और महंगी शोध प्रक्रिया है।

पर्यावरणीय प्रभाव : दक्षता के अलावा, एआई के पर्यावरणीय प्रभाव पर भी विचार किया जाना चाहिए और पर्यावरणीय प्रभाव को कम करने के लाभों के साथ उसका मूल्यांकन किया जाना चाहिए। इन चुनौतियों का समाधान खाद्य उद्योग को एआई की क्षमता का लाभ उठाने में मदद करने के लिए महत्वपूर्ण है, साथ ही इसकी सीमाओं और सामाजिक प्रभावों को भी सक्रिय रूप से संबोधित करना होगा।

खाद्य उद्योग में एआई अनुप्रयोग की संभावनाएँ

2010 के दशक के उत्तरार्ध से, दुनिया भर में एआई-आधारित खाद्य उत्पाद विकास में विशेषज्ञता वाले स्टार्टअप्स में उछाल देखा गया है। इसका मूल उद्देश्य बाज़ार विश्लेषण, उपभोक्ता अंतर्दृष्टि पूर्वानुमान, और उत्पाद एवं प्रक्रिया मापदंडों के लिए पूर्वानुमानात्मक मॉडलिंग जैसे कार्यों के लिए एआई-आधारित समाधान प्रदान करना है।

एआई-आधारित खाद्य उद्योग स्टार्टअप पारिस्थितिकी तंत्र।

नवाचार को बढ़ावा देने के लिए स्टार्टअप्स खाद्य कंपनियों के साथ तेज़ी से विलय कर रहे हैं - एक ऐसा चलन जिसके निकट भविष्य में और तेज़ी से बढ़ने की उम्मीद है। डेटा की गुणवत्ता, प्रसंस्करण क्षमता और नैतिकता से जुड़ी चुनौतियाँ उभर रही हैं, हालाँकि, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के अनुप्रयोग खाद्य उद्योग में गहराई से पैठ बना चुके हैं। इसलिए, एक सामंजस्यपूर्ण अनुप्रयोग तंत्र स्थापित हो जाने के बाद, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) से खाद्य उद्योग में क्रांति आने की उम्मीद है।

बढ़ती खाद्य मांग और स्थिरता संबंधी आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए एआई और खाद्य प्रौद्योगिकी के बीच शक्तिशाली तालमेल एक अनिवार्य कड़ी है। उपभोक्ता मांग के आंकड़ों पर आधारित नए उत्पाद डिज़ाइन की प्रेरणा से लेकर उत्पादकता में सुधार और लागत कम करने वाले नए प्रक्रिया मानकों के सुझाव तक, एआई आने वाले समय में खाद्य उद्योग के नए उत्पाद विकास चक्र के हर चरण को अनुकूलित करने में योगदान देगा।

(पीकब्रिज.वीसी, ieeexplore.ieee.org के अनुसार)

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स्रोत