Penerapan kecerdasan buatan dalam industri makanan

[iklan_1]

Kebutuhan AI dalam Industri Makanan

Selain memberikan peluang untuk memecahkan tantangan industri yang kompleks, AI juga mengubah lanskap bisnis secara keseluruhan. Perusahaan merespons tren konsumen dan meluncurkan produk ke pasar lebih cepat dari sebelumnya, dan konsumen mulai mengharapkan hal ini. Untuk mengikuti tren dan berhasil dalam strategi pemasaran mereka, inovasi produk harus bergerak lebih cepat dari sebelumnya.

*Investasi dalam AI selama periode 2000-2023*

Secara tradisional, siklus pengembangan produk baru perusahaan makanan, dari awal hingga siap dipasarkan, dibebani oleh keterbatasan informasi dan data yang terfragmentasi. Kompleksitas ini muncul dari berbagai aspek siklus proses, termasuk pemasaran, penelitian dan pengembangan (R&D), dan penjualan. Tantangan-tantangan ini menyebabkan pengambilan keputusan yang lambat dan siklus inovasi yang panjang.

Oleh karena itu, tidak mengherankan jika sekitar 80% peluncuran produk makanan gagal, sebagian besar disebabkan oleh kurangnya penerimaan konsumen. AI membantu mengatasi tantangan ini secara efektif dengan mengurangi kebutuhan pengujian ekstensif dan mendorong kolaborasi lintas departemen menggunakan jaringan data yang canggih. AI dapat menyederhanakan seluruh proses dengan mengoptimalkan formulasi produk, parameter proses, dan menganalisis tren pasar.

"Seluruh agenda digital relevan dan menarik karena, jika dijalankan dengan baik, akan mempercepat segalanya. Agenda ini menghindari banyak proses coba-coba yang dilakukan organisasi R&D tradisional, dan memungkinkan prediksi yang lebih cepat," ujar Miriam Überall, mantan direktur R&D di Kraft Heinz dan Unilever.

Peran AI dalam Mendorong Siklus Inovasi Industri Pangan

Tingkatkan wawasan konsumen dan pembangkitan ide . AI membentuk kembali pengembangan produk baru dengan memanfaatkan pendekatan berbasis data multidimensi.

Pertama, AI menafsirkan tren real-time dari sumber eksternal, mengumpulkan informasi tentang opini dan sentimen konsumen. Ini mencakup analisis media sosial, pelacakan kata kunci, penggunaan chatbot untuk survei, dan analisis gambar.

Kedua, AI juga meluas ke sensor Internet of Things (IoT), yang mengumpulkan data konsumen tentang pilihan produk dan preferensi memasak. Lebih lanjut, AI melakukan analitik, memanfaatkan data penjualan historis dan tren pasar untuk memprediksi kebutuhan dan preferensi konsumen secara akurat, mengoptimalkan waktu peluncuran produk baru, dan beradaptasi dengan perubahan pasar.

*TasteGPT adalah program AI generatif Tastewise yang dirancang untuk membantu pengguna mendapatkan wawasan yang dipersonalisasi lebih cepat dari sebelumnya.*

Startup Tastewise adalah contoh utama pemanfaatan AI untuk menginspirasi pengembangan produk baru. Perusahaan ini telah mengembangkan perangkat lunak yang mengumpulkan data dalam jumlah besar dari berbagai sumber (media sosial, ulasan, menu, resep, dll.) untuk memahami tren makanan yang sedang berkembang dan selera konsumen.

Perangkat lunak ini merupakan alat yang berharga bagi perusahaan makanan karena membantu menciptakan produk yang diinginkan dan disukai konsumen.

Menemukan bahan makanan baru . Dalam siklus pengembangan produk baru, AI juga dapat mempercepat penemuan bahan makanan baru, meningkatkan penyaringan dan karakterisasi bahan. Perusahaan rintisan di seluruh dunia sedang meneliti dan mengembangkan algoritma yang efisien untuk mendukung proses penemuan makanan. Ginkgo Bioworks dan Arzeda, misalnya, menggunakan kombinasi desain komputasional dan AI untuk menciptakan protein dan enzim baru. Sementara itu, Amai Proteins menggunakan AI untuk merancang protein baru yang dioptimalkan untuk menghasilkan berbagai karakteristik dan rasa.

Riset, pengembangan, dan optimasi . AI memainkan peran penting dalam memprediksi dan meningkatkan atribut berbagai produk pangan. AI menyarankan rasio bahan yang sesuai dengan profil rasa dan menawarkan alternatif yang lebih sehat dengan tetap mempertahankan rasa.

Selain itu, AI membantu menilai tekstur produk makanan, memastikan karakteristik produk memenuhi harapan. Dari segi nutrisi, AI mengoptimalkan resep untuk mencapai tujuan tertentu, baik itu mengurangi kadar gula maupun meningkatkan kadar protein, sekaligus memprediksi komposisi nutrisi agar sesuai dengan persyaratan label.

Baru-baru ini, perusahaan makanan telah menerapkan AI dalam siklus R&D mereka, mengurangi waktu pengembangan dan pemrosesan produk dari hitungan bulan menjadi hitungan hari. Unilever menggunakan AI untuk menciptakan produk rendah garam, mempercepat proses analisis rasa dari hitungan bulan menjadi hitungan hari. Kraft Heinz menguji algoritma AI untuk mengoptimalkan biaya, gula, dan garam, dan mencapai hasil yang luar biasa. Analisis deskriptif kuantitatif mencapai akurasi 94% dalam mereproduksi produk tomat asli.

Mengoptimalkan produktivitas dan biaya . Setelah mengembangkan produk makanan pada skala laboratorium, perusahaan makanan menghadapi tantangan dalam mengatur mesin dan lini produksi untuk produksi skala besar, sekaligus memastikan daya saing dan kualitas produk seperti pada skala laboratorium. AI memberikan solusi dengan menganalisis data untuk menentukan kondisi optimal guna meningkatkan skala produksi.

Startup pionir seperti Animal Alternative Technologies dan Umami Bioworks memimpin di bidang ini, mengembangkan kekayaan intelektual dan teknologi yang skalabel dengan memanfaatkan ilmu data. Startup terkemuka lainnya di bidang ini adalah Eternal, yang menggunakan AI dan robotika untuk mengotomatiskan pengujian, analisis, dan optimalisasi fermentasi biomassa. Kemajuan ini juga menguntungkan produsen besar yang mencari jalur yang layak dan berkelanjutan menuju produksi protein alternatif skala besar.

Tantangan Penerapan AI dalam Industri Pangan

Penerapan AI dalam industri makanan menawarkan banyak manfaat, termasuk efisiensi biaya, kecepatan, kustomisasi, kemampuan prediktif, dan wawasan berbasis data. Namun, prosesnya juga menghadapi sejumlah tantangan.

Data historis terbatas : Bidang yang sedang berkembang seperti teknologi pangan kekurangan data historis untuk mendukung algoritma, sehingga sulit menghasilkan hasil yang bermakna. Jika tersedia, data tersebut seringkali ditemukan dalam berbagai format data yang tidak terstruktur dan berbeda. Oleh karena itu, diperlukan pengembangan untuk membuat data masukan yang relevan dalam bentuk yang lebih mudah dipahami.

Biaya implementasi tinggi : Menyiapkan dan memelihara sistem AI bisa mahal, terutama bagi perusahaan kecil. Di sisi lain, sistem perusahaan besar saat ini mungkin tidak tahan terhadap perubahan di masa depan dan oleh karena itu membutuhkan investasi yang signifikan untuk terus berkembang.

Kompleksitas Hukum dan Etika : Meningkatnya kompleksitas sistem AI, terutama dalam aplikasi prediktif, menimbulkan tantangan akuntabilitas dari perspektif hukum dan etika untuk mengatasi potensi kesalahan dan konsekuensi AI. Selain itu, menilai dampak AI terhadap budaya pangan tradisional sangat penting untuk memahami dampaknya secara keseluruhan.

Masalah keamanan data : Melindungi data kepemilikan, seperti resep rahasia, sekaligus mendorong pembagian data untuk mengoptimalkan aplikasi AI merupakan tantangan kompleks yang membutuhkan mekanisme tata kelola yang efektif. Selain itu, perlindungan terhadap serangan digital sangatlah penting.

Peraturan yang terus berubah : Undang-undang pangan sering berubah, sehingga sistem AI harus menyesuaikan diri dengan perubahan tersebut. Selain itu, peraturan seringkali memerlukan interpretasi, yang mungkin belum sesuai dengan AI saat ini.

Kolaborasi multidisiplin dan berbagi keahlian : Menggabungkan AI dan keahlian pangan membutuhkan komunikasi yang efektif antar pakar dari berbagai bidang (ilmuwan pangan, insinyur, dan ilmuwan data). Hal ini membutuhkan percepatan berbagi keahlian dan pengembangan lintas fungsi untuk membuat keputusan yang terintegrasi dan berbasis data.

Penerimaan Konsumen : Mengurangi kekhawatiran dan ketakutan konsumen tentang makanan yang diproduksi AI membutuhkan penelitian yang ketat dan mendalam. Proses penelitian ini panjang, ketat, dan mahal.

Dampak Lingkungan : Selain efisiensi, dampak lingkungan AI perlu dipertimbangkan dan ditimbang terhadap manfaat pengurangan dampak lingkungan. Mengatasi tantangan-tantangan ini sangat penting untuk membantu industri pangan memaksimalkan potensi AI, sekaligus secara proaktif mengatasi keterbatasan dan implikasi sosialnya.

Prospek penerapan AI dalam industri makanan

Sejak akhir 2010-an, dunia telah menyaksikan lonjakan jumlah perusahaan rintisan yang berspesialisasi dalam pengembangan produk pangan berbasis AI. Inti permasalahannya terletak pada penyediaan solusi berbasis AI untuk tugas-tugas seperti analitik pasar, peramalan wawasan konsumen, serta pemodelan prediktif untuk parameter produk dan proses.

Ekosistem startup industri makanan berbasis AI.

Perusahaan rintisan semakin banyak yang bergabung dengan perusahaan makanan untuk mendorong inovasi – sebuah tren yang diperkirakan akan semakin menguat dalam waktu dekat. Tantangan dalam kualitas data, daya pemrosesan, dan etika pun bermunculan, namun aplikasi AI telah merambah jauh ke dalam industri makanan. Oleh karena itu, setelah mekanisme aplikasi yang harmonis ditentukan, AI diharapkan dapat merevolusi industri makanan.

Sinergi yang kuat antara AI dan teknologi pangan merupakan hubungan yang tak terelakkan untuk memenuhi permintaan pangan dan persyaratan keberlanjutan yang terus meningkat. Mulai dari inspirasi desain produk baru berdasarkan data permintaan konsumen, hingga saran parameter proses baru yang dapat meningkatkan produktivitas dan mengurangi biaya, AI akan berkontribusi dalam mengoptimalkan setiap langkah dalam siklus pengembangan produk baru di industri pangan di masa mendatang.

(Menurut peakbridge.vc, ieeexplore.ieee.org)

[iklan_2]
Sumber