A mesterséges intelligencia alkalmazása az élelmiszeriparban

[hirdetés_1]

A mesterséges intelligencia szükségessége az élelmiszeriparban

Amellett, hogy lehetőségeket kínál az összetett iparági kihívások megoldására, a mesterséges intelligencia az általános üzleti környezetet is megváltoztatja. A vállalatok reagálnak a fogyasztói trendekre, és minden eddiginél gyorsabban hozzák piacra termékeiket, a fogyasztók pedig kezdik ezt elvárni. Ahhoz, hogy lépést tartsanak a trendekkel és sikeresek legyenek a piacra lépési stratégiáikban, a termékinnovációnak minden eddiginél gyorsabb üteműnek kell lennie.

*Mesterséges intelligenciába történő beruházások a 2000–2023 közötti időszakban*

Az élelmiszeripari vállalatok új termékfejlesztési ciklusait a kezdetektől a polcokra kerülésig hagyományosan korlátozott információk és töredezett adatok jellemezték. Ez a komplexitás a folyamatciklus különböző aspektusaiból fakad, beleértve a marketinget, a kutatás-fejlesztést (K+F), valamint az értékesítést. Ezek a kihívások lassú döntéshozatalhoz és hosszú innovációs ciklusokhoz vezetnek.

Ezért nem meglepő, hogy az élelmiszeripari termékek bevezetésének körülbelül 80%-a kudarcot vall, nagyrészt a fogyasztói elfogadottság hiánya miatt. A mesterséges intelligencia segít hatékonyan kezelni ezeket a kihívásokat azáltal, hogy csökkenti a kiterjedt tesztelés szükségességét, és nagy teljesítményű adathálózatok segítségével elősegíti a részlegek közötti együttműködést. A mesterséges intelligencia a termékösszetételek, a folyamatparaméterek optimalizálásával és a piaci trendek elemzésével egyszerűsítheti a teljes folyamatot.

„A teljes digitális menetrend releváns és izgalmas, mert ha jól csinálják, valóban felgyorsítja a dolgokat. Sok próbálkozást és hibát elkerül, amit egy hagyományos K+F szervezet elkövet, és gyorsabb előrejelzést tesz lehetővé” – mondja Miriam Überall, a Kraft Heinz és az Unilever korábbi K+F igazgatója.

A mesterséges intelligencia szerepe az élelmiszeripari innovációs ciklus előmozdításában

A fogyasztói információk és az ötletgenerálás javítása . A mesterséges intelligencia átalakítja az új termékfejlesztést egy többdimenziós, adatvezérelt megközelítés kihasználásával.

Először is, a mesterséges intelligencia valós idejű trendeket értelmez külső forrásokból, információkat gyűjtve a fogyasztói véleményekről és hangulatokról. Ez magában foglalja a közösségi média elemzését, a kulcsszókövetést, a chatbotok használatát felmérésekhez és a képelemzést.

Másodszor, a mesterséges intelligencia kiterjed a dolgok internetének (IoT) érzékelőire is, amelyek fogyasztói adatokat gyűjtenek a termékválasztásokról és a főzési preferenciákról. Továbbá elemzéseket végez, felhasználva a korábbi értékesítési adatokat és a piaci trendeket, hogy pontosan előre jelezze a fogyasztói igényeket és preferenciákat, optimalizálja az új termékek bevezetésének időpontját, és alkalmazkodjon a piaci változásokhoz.

*A TasteGPT a Tastewise generatív mesterséges intelligencia programja, amelynek célja, hogy a felhasználók minden eddiginél gyorsabban kapjanak személyre szabott információkat.*

A Tastewise startup kiváló példa arra, hogyan lehet mesterséges intelligenciát használni az új termékek fejlesztésének inspirálására. A cég olyan szoftvert fejlesztett ki, amely hatalmas mennyiségű adatot gyűjt különféle forrásokból (közösségi média, vélemények, étlapok, receptek…), hogy megértse a felmerülő élelmiszer-trendeket és a fogyasztói ízlést.

Ez a szoftver értékes eszköz az élelmiszeripari vállalatok számára, mivel segít olyan termékek létrehozásában, amelyeket a fogyasztók kívánnak és előnyben részesítenek.

Új élelmiszer-összetevők felfedezése . Az új termékfejlesztési ciklusban a mesterséges intelligencia felgyorsíthatja az új élelmiszer-összetevők felfedezését, javíthatja az összetevők szűrését és jellemzését. A világ minden táján induló vállalkozások hatékony algoritmusokat kutatnak és fejlesztenek az élelmiszer-felfedezési folyamat támogatására. A Ginkgo Bioworks és az Arzeda például a számítógépes tervezés és a mesterséges intelligencia kombinációját használja új fehérjék és enzimek létrehozására. Eközben az Amai Proteins mesterséges intelligenciát használ új fehérjék tervezésére, amelyek optimalizálva vannak a különböző tulajdonságok és ízek előállítására.

Kutatás, fejlesztés és optimalizálás . A mesterséges intelligencia központi szerepet játszik a különféle élelmiszerek tulajdonságainak előrejelzésében és javításában. Az ízprofiloknak megfelelő összetevőarányokat javasol, és egészségesebb alternatívákat kínál, miközben megőrzi az ízt.

Ezenkívül a mesterséges intelligencia segít az élelmiszerek textúrájának felmérésében, biztosítva, hogy a termék jellemzői megfeleljenek az elvárásoknak. A tápérték tekintetében a mesterséges intelligencia optimalizálja a recepteket a konkrét célok elérése érdekében, legyen szó akár a cukortartalom csökkentéséről, akár a fehérjetartalom növeléséről, miközben a tápanyag-összetételt is előrejelzi a címkézési követelményeknek való megfelelés érdekében.

Az utóbbi időben az élelmiszeripari vállalatok mesterséges intelligenciát alkalmaztak kutatás-fejlesztési ciklusaikban, hónapokról napokra csökkentve a termékfejlesztési és feldolgozási időt. Az Unilever mesterséges intelligenciát használt alacsony sótartalmú termékek előállításához, hónapokról napokra felgyorsítva az ízelemzési folyamatot. A Kraft Heinz mesterséges intelligencia algoritmusokat tesztelt a költségek, a cukor és a só optimalizálására, figyelemre méltó eredményeket elérve. A kvantitatív leíró elemzés 94%-os pontosságot ért el az eredeti paradicsomtermék reprodukálásában.

A termelékenység és a költségek optimalizálása . Miután laboratóriumi méretekben fejlesztették ki az élelmiszeripari termékeket, az élelmiszeripari vállalatoknak azzal a kihívással kell szembenézniük, hogy a nagyméretű termeléshez szükséges gépeket és gyártósorokat úgy alakítsák ki, hogy közben továbbra is biztosítsák a termékek versenyképességét és minőségét, mint laboratóriumi méretekben. A mesterséges intelligencia megoldást kínál az adatok elemzésével, hogy meghatározza a termelés fokozásának optimális feltételeit.

Az olyan úttörő startupok, mint az Animal Alternative Technologies és az Umami Bioworks, élen járnak ezen a területen, szellemi tulajdont és skálázható technológiákat fejlesztve az adattudomány felhasználásával. Egy másik figyelemre méltó startup ezen a területen az Eternal, amely mesterséges intelligenciát és robotikát használ a biomassza-fermentáció tesztelésének, elemzésének és optimalizálásának automatizálására. Ezek az előrelépések a nagy gyártóknak is előnyösek, akik életképes és fenntartható utat keresnek a nagyméretű alternatív fehérjetermeléshez.

A mesterséges intelligencia alkalmazásának kihívásai az élelmiszeriparban

A mesterséges intelligencia alkalmazása az élelmiszeriparban számos előnnyel jár, beleértve a költséghatékonyságot, a sebességet, a testreszabhatóságot, az előrejelző képességeket és az adatvezérelt elemzéseket. A folyamat azonban számos kihívással is szembesül.

Korlátozott historikus adatok : Egy feltörekvő területen, mint például az élelmiszertechnológia, hiányoznak a historikus adatok az algoritmusok betáplálásához, ami megnehezíti az értelmes eredmények generálását. Ha rendelkezésre állnak is, gyakran különféle strukturálatlan és eltérő adatformátumokban találhatók. Ezért fejlesztésre van szükség a releváns bemeneti adatok felismerhetőbb formában történő közzétételéhez.

Magas bevezetési költségek : Egy mesterséges intelligenciarendszer létrehozása és karbantartása költséges lehet, különösen a kisvállalatok számára. Másrészt a nagyvállalatok jelenlegi rendszerei esetleg nem jövőállóak, ezért jelentős beruházásokat igényelnek a további növekedéshez.

Jogi és etikai komplexitás : A mesterséges intelligencia rendszereinek növekvő komplexitása, különösen a prediktív alkalmazásokban, jogi és etikai szempontból is kihívást jelent az elszámoltathatóság terén a potenciális mesterséges intelligencia hibák és következmények kezelése érdekében. Ezenkívül a mesterséges intelligencia hagyományos étkezési kultúrára gyakorolt hatásának felmérése kulcsfontosságú az átfogó hatásának megértéséhez.

Adatbiztonsági kérdések : A védett adatok, például a titkos receptek védelme, miközben elősegíti az adatmegosztást a mesterséges intelligencia alkalmazások optimalizálása érdekében, összetett kihívás, amely hatékony irányítási mechanizmusokat igényel. Emellett a digitális támadások elleni védelem is kulcsfontosságú.

Változó szabályozások : Az élelmiszertörvények gyakran változnak, így a mesterséges intelligencia rendszereinek lépést kell tartaniuk ezekkel a kiigazításokkal. Ezenkívül a szabályozások gyakran értelmezést igényelnek, amihez a jelenlegi mesterséges intelligencia nem feltétlenül alkalmas.

Multidiszciplináris együttműködés és készségmegosztás : A mesterséges intelligencia és az élelmiszer-szakértelem ötvözése hatékony kommunikációt igényel a különböző területek szakértői (élelmiszertudósok, mérnökök és adatkutatók) között. Ehhez felgyorsult készségmegosztás és funkciókon átívelő fejlesztés szükséges az integrált, adatvezérelt döntések meghozatalához.

Fogyasztói elfogadottság : A mesterséges intelligencia által előállított élelmiszerekkel kapcsolatos fogyasztói aggodalmak és félelmek enyhítése szigorú, mélyreható kutatást igényel. Ez egy hosszú, alapos és költséges kutatási folyamat.

Környezeti hatás : A hatékonyság mellett a mesterséges intelligencia környezeti hatását is figyelembe kell venni, és mérlegelni kell a környezeti hatások csökkentésének előnyeivel szemben. Ezen kihívások kezelése kulcsfontosságú ahhoz, hogy az élelmiszeripar kiaknázza a mesterséges intelligencia lehetőségeit, miközben proaktívan kezeli annak korlátait és társadalmi következményeit.

A mesterséges intelligencia alkalmazásának kilátásai az élelmiszeriparban

A 2010-es évek vége óta világszerte megnőtt a mesterséges intelligencia alapú élelmiszer-termékfejlesztésre szakosodott startupok száma. A lényeg az, hogy mesterséges intelligencia alapú megoldásokat kínáljanak olyan feladatokra, mint a piacelemzés, a fogyasztói információk előrejelzése, valamint a termék- és folyamatparaméterek prediktív modellezése.

Mesterséges intelligencia alapú élelmiszeripari startup ökoszisztéma.

Az induló vállalkozások egyre inkább egyesülnek az élelmiszeripari vállalatokkal az innováció előmozdítása érdekében – ez a trend várhatóan a közeljövőben még nagyobb lendületet vesz. Az adatminőség, a feldolgozási teljesítmény és az etika terén kihívások merülnek fel, azonban a mesterséges intelligencia alkalmazásai mélyen behatoltak az élelmiszeriparba. Ezért, amint meghatároznak egy harmonikus alkalmazási mechanizmust, a mesterséges intelligencia várhatóan forradalmasítja az élelmiszeripart.

A mesterséges intelligencia és az élelmiszer-technológia közötti erőteljes szinergia elkerülhetetlen kapocs a növekvő élelmiszer-kereslet és a fenntarthatósági követelmények kielégítéséhez. A fogyasztói keresleti adatokon alapuló új terméktervezési inspirációtól kezdve a termelékenységet javító és költségeket csökkentő javasolt új folyamatparaméterekig a mesterséges intelligencia hozzá fog járulni az élelmiszeripar új termékfejlesztési ciklusának minden lépésének optimalizálásához az elkövetkező időszakban.

(A peakbridge.vc és az ieeexplore.ieee.org szerint)

[hirdetés_2]
Forrás