ການນໍາໃຊ້ປັນຍາປະດິດໃນອຸດສາຫະກໍາອາຫານ

ຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບ AI ໃນອຸດສາຫະກໍາອາຫານ

ນອກເຫນືອຈາກການສະຫນອງໂອກາດໃນການແກ້ໄຂສິ່ງທ້າທາຍດ້ານອຸດສາຫະກໍາທີ່ສັບສົນ, AI ຍັງມີການປ່ຽນແປງພູມສັນຖານທຸລະກິດໂດຍລວມ. ບໍລິສັດກໍາລັງຕອບສະຫນອງແນວໂນ້ມຂອງຜູ້ບໍລິໂພກແລະນໍາເອົາຜະລິດຕະພັນໄປສູ່ຕະຫຼາດໄວກວ່າແຕ່ກ່ອນ, ແລະຜູ້ບໍລິໂພກກໍ່ເລີ່ມຄາດຫວັງເລື່ອງນີ້. ເພື່ອໃຫ້ທັນກັບແນວໂນ້ມແລະປະສົບຜົນສໍາເລັດໃນຍຸດທະສາດການຕະຫຼາດຂອງພວກເຂົາ, ນະວັດຕະກໍາຂອງຜະລິດຕະພັນຕ້ອງມີຄວາມໄວໄວກວ່າທີ່ເຄີຍເປັນ.

ຕາມປະເພນີ, ວົງຈອນການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນໃຫມ່ຂອງບໍລິສັດອາຫານຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນຈົນເຖິງຊັ້ນວາງໄດ້ຖືກ plagued ໂດຍຂໍ້ມູນຈໍາກັດແລະຂໍ້ມູນທີ່ແຕກແຍກ. ຄວາມສັບສົນນີ້ເກີດຂື້ນຈາກລັກສະນະທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງວົງຈອນຂະບວນການ, ລວມທັງການຕະຫຼາດ, ການຄົ້ນຄວ້າແລະການພັດທະນາ (R&D), ແລະການຂາຍ. ສິ່ງທ້າທາຍເຫຼົ່ານີ້ນໍາໄປສູ່ການຕັດສິນໃຈຊ້າໆແລະວົງຈອນການປະດິດສ້າງທີ່ຍາວນານ.

ດັ່ງນັ້ນມັນບໍ່ແປກໃຈທີ່ປະມານ 80% ຂອງການເປີດຕົວຜະລິດຕະພັນອາຫານລົ້ມເຫລວ, ສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນຍ້ອນການຂາດການຍອມຮັບຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ. AI ກໍາລັງຊ່ວຍແກ້ໄຂສິ່ງທ້າທາຍເຫຼົ່ານີ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບໂດຍການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບການທົດສອບຢ່າງກວ້າງຂວາງແລະສົ່ງເສີມການຮ່ວມມືລະຫວ່າງພະແນກໂດຍໃຊ້ເຄືອຂ່າຍຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ມັນສາມາດປັບປຸງຂະບວນການທັງຫມົດໂດຍການເພີ່ມປະສິດທິພາບການສ້າງຜະລິດຕະພັນ, ຕົວກໍານົດການຂະບວນການ, ແລະການວິເຄາະແນວໂນ້ມຂອງຕະຫຼາດ.

Miriam Überall, ອະດີດຜູ້ອໍານວຍການ R&D ຂອງ Kraft Heinz ແລະ Unilever ກ່າວວ່າ "ວາລະດິຈິຕອນທັງຫມົດແມ່ນມີຄວາມກ່ຽວຂ້ອງແລະຫນ້າຕື່ນເຕັ້ນເພາະວ່າ, ຖ້າເຮັດໄດ້ດີ, ມັນກໍ່ເລັ່ງສິ່ງຕ່າງໆ.

ບົດບາດຂອງ AI ໃນການຂັບເຄື່ອນວົງຈອນການປະດິດສ້າງອຸດສາຫະກໍາອາຫານ

ປັບປຸງຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ ແລະການສ້າງແນວຄວາມຄິດ . AI ກໍາລັງປ່ຽນແປງການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນໃຫມ່ໂດຍການໃຊ້ວິທີການຂັບເຄື່ອນຂໍ້ມູນຫຼາຍມິຕິ.

ທໍາອິດ, AI ຕີຄວາມຫມາຍແນວໂນ້ມໃນເວລາທີ່ແທ້ຈິງຈາກແຫຼ່ງພາຍນອກ, ລວບລວມຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບຄວາມຄິດເຫັນແລະຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ. ນີ້ປະກອບມີການວິເຄາະສື່ມວນຊົນສັງຄົມ, ການຕິດຕາມຄໍາຫລັກ, ການນໍາໃຊ້ chatbots ສໍາລັບການສໍາຫຼວດ, ແລະການວິເຄາະຮູບພາບ.

ອັນທີສອງ, AI ຍັງຂະຫຍາຍໄປຍັງເຊັນເຊີອິນເຕີເນັດຂອງສິ່ງຕ່າງໆ (IoT), ເຊິ່ງເກັບກໍາຂໍ້ມູນຜູ້ບໍລິໂພກກ່ຽວກັບການເລືອກຜະລິດຕະພັນແລະຄວາມມັກການປຸງແຕ່ງອາຫານ. ນອກຈາກນັ້ນ, ມັນດໍາເນີນການວິເຄາະ, ນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນການຂາຍປະຫວັດສາດແລະແນວໂນ້ມຂອງຕະຫຼາດເພື່ອຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການແລະຄວາມມັກຂອງຜູ້ບໍລິໂພກຢ່າງຖືກຕ້ອງ, ເພີ່ມປະສິດທິພາບເວລາເປີດຕົວຜະລິດຕະພັນໃຫມ່, ແລະປັບຕົວເຂົ້າກັບການປ່ຽນແປງຂອງຕະຫຼາດ.

TasteGPT ແມ່ນໂຄງການ AI ທົ່ວໄປຂອງ Tastewise ທີ່ຖືກອອກແບບມາເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ໄດ້ຮັບຄວາມເຂົ້າໃຈສ່ວນຕົວໄວກວ່າທີ່ເຄີຍມີມາ.

ການເລີ່ມຕົ້ນ Tastewise ເປັນຕົວຢ່າງຫຼັກຂອງການໃຊ້ AI ເພື່ອສ້າງແຮງບັນດານໃຈໃນການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນໃໝ່. ບໍລິສັດໄດ້ພັດທະນາຊອບແວທີ່ເກັບກໍາຂໍ້ມູນຈໍານວນຫລາຍຈາກແຫຼ່ງຕ່າງໆ (ສື່ມວນຊົນສັງຄົມ, ການທົບທວນຄືນ, ເມນູ, ສູດອາຫານ ... ) ເພື່ອເຂົ້າໃຈແນວໂນ້ມອາຫານທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນແລະລົດຊາດຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ.

ຊອບແວນີ້ແມ່ນເຄື່ອງມືທີ່ມີຄຸນຄ່າສໍາລັບບໍລິສັດອາຫານຍ້ອນວ່າມັນຊ່ວຍສ້າງຜະລິດຕະພັນທີ່ຕ້ອງການແລະມັກຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ.

ຄົ້ນພົບ ສ່ວນປະກອບອາຫານໃໝ່ . ໃນວົງຈອນການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນໃຫມ່, AI ຍັງສາມາດເລັ່ງການຄົ້ນພົບສ່ວນປະກອບອາຫານໃຫມ່, ປັບປຸງການກວດກາແລະລັກສະນະຂອງສ່ວນປະກອບ. Startups ທົ່ວ ໂລກ ກຳລັງຄົ້ນຄວ້າ ແລະພັດທະນາລະບົບປະສິດຕິພາບເພື່ອສະໜັບສະໜູນຂະບວນການຄົ້ນພົບອາຫານ. Ginkgo Bioworks ແລະ Arzeda, ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ກໍາລັງໃຊ້ການປະສົມປະສານຂອງການອອກແບບຄອມພິວເຕີ້ແລະ AI ເພື່ອສ້າງໂປຣຕີນແລະເອນໄຊໃຫມ່. ໃນຂະນະດຽວກັນ, Amai Proteins ໃຊ້ AI ເພື່ອອອກແບບທາດໂປຼຕີນໃຫມ່ທີ່ມີການເພີ່ມປະສິດທິພາບເພື່ອຜະລິດຄຸນລັກສະນະແລະລົດຊາດທີ່ແຕກຕ່າງກັນ.

ການຄົ້ນຄວ້າ, ການພັດທະນາແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບ . AI ມີບົດບາດເປັນໃຈກາງໃນການຄາດຄະເນແລະເສີມຂະຫຍາຍຄຸນລັກສະນະຂອງຜະລິດຕະພັນອາຫານທີ່ຫລາກຫລາຍ. ມັນແນະນໍາອັດຕາສ່ວນສ່ວນປະກອບເພື່ອໃຫ້ກົງກັບຮູບແບບລົດຊາດແລະສະເຫນີທາງເລືອກທີ່ມີສຸຂະພາບດີໃນຂະນະທີ່ຮັກສາລົດຊາດ.

ນອກຈາກນັ້ນ, AI ຊ່ວຍໃນການປະເມີນໂຄງສ້າງຂອງຜະລິດຕະພັນອາຫານ, ຮັບປະກັນຄຸນລັກສະນະຂອງຜະລິດຕະພັນຕາມຄວາມຄາດຫວັງ. ໃນດ້ານໂພຊະນາການ, AI ປັບປຸງສູດອາຫານເພື່ອບັນລຸເປົ້າຫມາຍສະເພາະ, ບໍ່ວ່າຈະເປັນການຫຼຸດຜ່ອນປະລິມານນໍ້າຕານຫຼືການເພີ່ມລະດັບທາດໂປຼຕີນ, ໃນຂະນະທີ່ຍັງຄາດຄະເນອົງປະກອບຂອງທາດອາຫານເພື່ອຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການຂອງການຕິດສະຫລາກ.

ບໍ່ດົນມານີ້, ບໍລິສັດອາຫານໄດ້ນໍາໃຊ້ AI ໃນວົງຈອນ R & D ຂອງພວກເຂົາ, ຫຼຸດຜ່ອນການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນແລະເວລາການປຸງແຕ່ງຈາກຫຼາຍເດືອນໄປຫຼາຍມື້. Unilever ໃຊ້ AI ເພື່ອສ້າງຜະລິດຕະພັນທີ່ມີເກືອຕ່ໍາ, ເລັ່ງຂະບວນການວິເຄາະລົດຊາດຈາກຫຼາຍເດືອນ. Kraft Heinz ໄດ້ທົດສອບ AI algorithms ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ້ໍາຕານ, ແລະເກືອ, ບັນລຸຜົນໄດ້ຮັບທີ່ໂດດເດັ່ນ. ການວິເຄາະແບບອະທິບາຍປະລິມານໄດ້ບັນລຸຄວາມຖືກຕ້ອງ 94% ໃນການຜະລິດຜະລິດຕະພັນຫມາກເລັ່ນຕົ້ນສະບັບ.

ການເພີ່ມປະສິດທິພາບການຜະລິດແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ . ຫຼັງຈາກການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນສະບຽງອາຫານໃນລະດັບຫ້ອງທົດລອງ, ບໍລິສັດອາຫານປະເຊີນກັບສິ່ງທ້າທາຍໃນການຈັດລຽງເຄື່ອງຈັກແລະສາຍສໍາລັບການຜະລິດຂະຫນາດໃຫຍ່ໃນຂະນະທີ່ຍັງຮັບປະກັນການແຂ່ງຂັນແລະຄຸນນະພາບຂອງຜະລິດຕະພັນໃນລະດັບຫ້ອງທົດລອງ. AI ສະຫນອງການແກ້ໄຂໂດຍການວິເຄາະຂໍ້ມູນເພື່ອກໍານົດເງື່ອນໄຂທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບການຂະຫຍາຍການຜະລິດ.

ການເລີ່ມຕົ້ນທີ່ເປັນຜູ້ບຸກເບີກເຊັ່ນ Animal Alternative Technologies ແລະ Umami Bioworks ກໍາລັງນໍາພາທາງໃນຊ່ອງນີ້, ພັດທະນາຊັບສິນທາງປັນຍາ ແລະເຕັກໂນໂລຊີທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ໂດຍການໃຊ້ ວິທະຍາສາດ ຂໍ້ມູນ. ການເລີ່ມຕົ້ນທີ່ໂດດເດັ່ນອີກອັນໜຶ່ງໃນອະວະກາດນີ້ແມ່ນ Eternal, ເຊິ່ງໃຊ້ AI ແລະຫຸ່ນຍົນເພື່ອເຮັດການທົດສອບ, ການວິເຄາະ, ແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງການໝັກຊີວະມວນໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ຄວາມກ້າວຫນ້າເຫຼົ່ານີ້ຍັງໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກຜູ້ຜະລິດຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ຊອກຫາເສັ້ນທາງທີ່ມີຄວາມຍືນຍົງແລະຍືນຍົງໃນການຜະລິດທາດໂປຼຕີນທາງເລືອກຂະຫນາດໃຫຍ່.

ສິ່ງທ້າທາຍຕໍ່ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ໃນອຸດສາຫະກໍາອາຫານ

ການນໍາໃຊ້ AI ໃນອຸດສາຫະກໍາສະບຽງອາຫານສະຫນອງຜົນປະໂຫຍດຈໍານວນຫຼາຍ, ລວມທັງປະສິດທິພາບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ຄວາມໄວ, ການປັບແຕ່ງ, ຄວາມສາມາດທີ່ຄາດຄະເນແລະຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງຂໍ້ມູນ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຂະບວນການດັ່ງກ່າວຍັງປະສົບກັບຄວາມຫຍຸ້ງຍາກຫຼາຍຢ່າງ.

ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດຈໍາກັດ : ຂົງເຂດທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນເຊັ່ນເຕັກໂນໂລຊີອາຫານຂາດຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດເພື່ອໃຫ້ອາຫານວິທີການ, ເຮັດໃຫ້ມັນຍາກກວ່າທີ່ຈະສ້າງຜົນໄດ້ຮັບທີ່ມີຄວາມຫມາຍ. ຖ້າມີ, ມັນມັກຈະພົບເຫັນຢູ່ໃນຮູບແບບຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ມີໂຄງສ້າງແລະແຕກຕ່າງກັນ. ດັ່ງນັ້ນ, ຕ້ອງມີການພັດທະນາເພື່ອເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໃນຮູບແບບທີ່ຮັບຮູ້ໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນ.

ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການປະຕິບັດສູງ : ການສ້າງຕັ້ງແລະການຮັກສາລະບົບ AI ສາມາດມີລາຄາແພງ, ໂດຍສະເພາະແມ່ນສໍາລັບບໍລິສັດຂະຫນາດນ້ອຍ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ລະບົບປະຈຸບັນຂອງບໍລິສັດຂະຫນາດໃຫຍ່ອາດຈະບໍ່ເປັນຫຼັກຖານໃນອະນາຄົດແລະດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງຕ້ອງການການລົງທຶນທີ່ສໍາຄັນເພື່ອສືບຕໍ່ຂະຫຍາຍຕົວ.

ຄວາມຊັບຊ້ອນທາງດ້ານກົດໝາຍ ແລະ ຈັນຍາບັນ : ຄວາມຊັບຊ້ອນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຂອງລະບົບ AI, ໂດຍສະເພາະໃນການນຳໃຊ້ການພະຍາກອນ, ສ້າງຄວາມທ້າທາຍດ້ານຄວາມຮັບຜິດຊອບຈາກທັດສະນະທາງດ້ານກົດໝາຍ ແລະ ຈັນຍາບັນ ເພື່ອແກ້ໄຂຄວາມຜິດພາດ ແລະ ຜົນສະທ້ອນຂອງ AI ທີ່ອາດຈະເກີດຂຶ້ນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ການປະເມີນຜົນກະທົບຂອງ AI ຕໍ່ວັດທະນະທໍາອາຫານພື້ນເມືອງແມ່ນສໍາຄັນຕໍ່ການເຂົ້າໃຈຜົນກະທົບໂດຍລວມຂອງມັນ.

ບັນຫາຄວາມປອດໄພຂອງຂໍ້ມູນ : ການປົກປ້ອງຂໍ້ມູນທີ່ເປັນກຳມະສິດ, ເຊັ່ນ: ສູດລັບ, ໃນຂະນະທີ່ການສົ່ງເສີມການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງແອັບພລິເຄຊັນ AI ແມ່ນສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສັບສົນທີ່ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີກົນໄກການປົກຄອງທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ນອກຈາກນັ້ນ, ການປ້ອງກັນການໂຈມຕີທາງດິຈິຕອນແມ່ນສໍາຄັນ.

ການປ່ຽນແປງກົດລະບຽບ : ກົດຫມາຍອາຫານມີການປ່ຽນແປງເລື້ອຍໆ, ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ລະບົບ AI ຕິດຕາມການປັບຕົວເຫຼົ່ານີ້. ນອກຈາກນັ້ນ, ກົດລະບຽບມັກຈະຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການຕີຄວາມ, ເຊິ່ງ AI ໃນປະຈຸບັນອາດຈະບໍ່ເຫມາະສົມກັບ.

ການຮ່ວມມືຫຼາຍດ້ານ ແລະການແບ່ງປັນທັກສະ : ການສົມທົບກັບ AI ແລະຄວາມຊ່ຽວຊານດ້ານອາຫານຕ້ອງການການສື່ສານທີ່ມີປະສິດທິພາບລະຫວ່າງຜູ້ຊ່ຽວຊານຈາກສາຂາຕ່າງໆ (ນັກວິທະຍາສາດອາຫານ, ວິສະວະກອນ, ແລະນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ). ນີ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການແບ່ງປັນທັກສະທີ່ເລັ່ງລັດແລະການກໍ່ສ້າງຂ້າມຫນ້າທີ່ເພື່ອເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈປະສົມປະສານ, ຂັບເຄື່ອນໂດຍຂໍ້ມູນ.

ການຍອມຮັບຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ : ການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມກັງວົນຂອງຜູ້ບໍລິໂພກແລະຄວາມຢ້ານກົວກ່ຽວກັບອາຫານທີ່ຜະລິດໂດຍ AI ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການຄົ້ນຄວ້າຢ່າງເຂັ້ມງວດ, ເລິກເຊິ່ງ. ມັນເປັນຂະບວນການຄົ້ນຄ້ວາທີ່ຍາວນານ, ເຄັ່ງຄັດ, ແລະລາຄາແພງ.

ຜົນກະທົບດ້ານສິ່ງແວດລ້ອມ : ນອກຈາກປະສິດທິພາບແລ້ວ, ຜົນກະທົບດ້ານສິ່ງແວດລ້ອມຂອງ AI ຕ້ອງໄດ້ພິຈາລະນາ ແລະ ຊັ່ງນໍ້າໜັກຕໍ່ກັບຜົນປະໂຫຍດຂອງການຫຼຸດຜ່ອນຜົນກະທົບຕໍ່ສິ່ງແວດລ້ອມ. ການແກ້ໄຂສິ່ງທ້າທາຍເຫຼົ່ານີ້ເປັນສິ່ງສຳຄັນທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ອຸດສາຫະກຳສະບຽງອາຫານໝູນໃຊ້ທ່າແຮງຂອງ AI, ພ້ອມທັງແກ້ໄຂຂໍ້ຈຳກັດແລະຜົນກະທົບຂອງສັງຄົມຢ່າງຕັ້ງໜ້າ.

ຄວາມສົດໃສດ້ານຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ໃນອຸດສາຫະກໍາອາຫານ

ນັບຕັ້ງແຕ່ທ້າຍຊຸມປີ 2010, ໂລກໄດ້ມີການຂະຫຍາຍຕົວໃນການເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຊ່ຽວຊານໃນການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນອາຫານທີ່ອີງໃສ່ AI. ຈຸດສໍາຄັນຂອງເລື່ອງແມ່ນຢູ່ໃນການສະຫນອງການແກ້ໄຂໂດຍອີງໃສ່ AI ສໍາລັບວຽກງານເຊັ່ນ: ການວິເຄາະຕະຫຼາດ, ການຄາດຄະເນຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບການສ້າງແບບຈໍາລອງການຄາດເດົາສໍາລັບຕົວກໍານົດການຜະລິດຕະພັນແລະຂະບວນການ.

ລະບົບນິເວດການເລີ່ມຕົ້ນອຸດສາຫະກໍາອາຫານທີ່ອີງໃສ່ AI.

ການເລີ່ມທຸລະກິດນັບມື້ນັບຫຼາຍຂຶ້ນກັບບໍລິສັດອາຫານເພື່ອຊຸກຍູ້ການປະດິດສ້າງ - ທ່າອ່ຽງທີ່ຄາດວ່າຈະໄດ້ຮັບແຮງບັນດານໃຈຫຼາຍຂຶ້ນໃນອະນາຄົດອັນໃກ້ນີ້. ສິ່ງທ້າທາຍໃນຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນ, ພະລັງງານການປຸງແຕ່ງແລະຈັນຍາບັນແມ່ນເກີດຂື້ນ, ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ໄດ້ເຂົ້າໄປໃນອຸດສາຫະກໍາອາຫານຢ່າງເລິກເຊິ່ງ. ດັ່ງນັ້ນ, ເມື່ອກົນໄກການສະຫມັກປະສົມກົມກຽວຖືກກໍານົດ, AI ຄາດວ່າຈະປະຕິວັດອຸດສາຫະກໍາອາຫານ.

ການປະສົມປະສານທີ່ມີປະສິດທິພາບລະຫວ່າງ AI ແລະເຕັກໂນໂລຢີອາຫານແມ່ນການເຊື່ອມໂຍງທີ່ບໍ່ສາມາດຫຼີກລ່ຽງໄດ້ເພື່ອແກ້ໄຂຄວາມຕ້ອງການອາຫານທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນແລະຄວາມຍືນຍົງ. ຈາກການດົນໃຈໃນການອອກແບບຜະລິດຕະພັນໃຫມ່ໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນຄວາມຕ້ອງການຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ, ເພື່ອແນະນໍາຕົວກໍານົດການຂະບວນການໃຫມ່ທີ່ສາມາດປັບປຸງການຜະລິດແລະຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, AI ຈະປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການເພີ່ມປະສິດທິພາບທຸກໆຂັ້ນຕອນໃນວົງຈອນການພັດທະນາຜະລິດຕະພັນໃຫມ່ຂອງອຸດສາຫະກໍາອາຫານໃນເວລາຕໍ່ໄປ.

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

ທີ່ມາ