Keperluan AI dalam Industri Makanan
Selain menyediakan peluang untuk menyelesaikan cabaran industri yang kompleks, AI juga mengubah landskap perniagaan secara keseluruhan. Syarikat bertindak balas terhadap trend pengguna dan membawa produk ke pasaran lebih pantas berbanding sebelum ini, dan pengguna mula menjangkakan perkara ini. Untuk mengikuti aliran dan berjaya dalam strategi pergi ke pasaran mereka, inovasi produk perlu lebih pantas berbanding sebelum ini.
Secara tradisinya, kitaran pembangunan produk baharu syarikat makanan dari permulaan hingga ke peringkat telah dibelenggu oleh maklumat terhad dan data yang berpecah-belah. Kerumitan ini timbul daripada pelbagai aspek kitaran proses, termasuk pemasaran, penyelidikan dan pembangunan (R&D), dan jualan. Cabaran ini membawa kepada pembuatan keputusan yang perlahan dan kitaran inovasi yang panjang.
Oleh itu, tidak menghairankan bahawa kira-kira 80% pelancaran produk makanan gagal, sebahagian besarnya disebabkan oleh kurangnya penerimaan pengguna. AI membantu menangani cabaran ini dengan berkesan dengan mengurangkan keperluan untuk ujian yang meluas dan mempromosikan kerjasama merentas jabatan menggunakan rangkaian data yang berkuasa. Ia boleh menyelaraskan keseluruhan proses dengan mengoptimumkan formulasi produk, parameter proses dan menganalisis arah aliran pasaran.
"Seluruh agenda digital adalah relevan dan menarik kerana, jika dilakukan dengan baik, ia benar-benar mempercepatkan perkara. Ia mengelakkan banyak percubaan dan kesilapan yang dilakukan oleh organisasi R&D tradisional, dan ia membolehkan ramalan yang lebih pantas," kata Miriam Überall, bekas pengarah R&D di Kraft Heinz dan Unilever.
Peranan AI dalam Memacu Kitaran Inovasi Industri Makanan
Tingkatkan pandangan pengguna dan penjanaan idea . AI sedang membentuk semula pembangunan produk baharu dengan memanfaatkan pendekatan dipacu data berbilang dimensi.
Pertama, AI mentafsir arah aliran masa nyata daripada sumber luaran, mengumpulkan maklumat tentang pendapat dan sentimen pengguna. Ini termasuk analisis media sosial, penjejakan kata kunci, menggunakan chatbots untuk tinjauan dan analisis imej.
Kedua, AI juga meluas ke penderia Internet of Things (IoT), yang mengumpul data pengguna tentang pilihan produk dan pilihan masakan. Selain itu, ia menjalankan analisis, memanfaatkan data jualan sejarah dan arah aliran pasaran untuk meramalkan keperluan dan pilihan pengguna dengan tepat, mengoptimumkan masa pelancaran produk baharu dan menyesuaikan diri dengan perubahan pasaran.
Tastewise permulaan ialah contoh utama menggunakan AI untuk memberi inspirasi kepada pembangunan produk baharu. Syarikat itu telah membangunkan perisian yang mengumpul sejumlah besar data daripada pelbagai sumber (media sosial, ulasan, menu, resipi…) untuk memahami trend makanan dan cita rasa pengguna yang muncul.
Perisian ini adalah alat yang berharga untuk syarikat makanan kerana ia membantu mencipta produk yang diingini dan disukai oleh pengguna.
Menemui bahan makanan baharu . Dalam kitaran pembangunan produk baharu, AI juga boleh mempercepatkan penemuan bahan makanan baharu, meningkatkan penyaringan dan pencirian bahan. Pemula di seluruh dunia sedang menyelidik dan membangunkan algoritma yang cekap untuk menyokong proses penemuan makanan. Ginkgo Bioworks dan Arzeda, contohnya, menggunakan gabungan reka bentuk pengiraan dan AI untuk mencipta protein dan enzim baharu. Sementara itu, Amai Proteins menggunakan AI untuk mereka bentuk protein baharu yang dioptimumkan untuk menghasilkan ciri dan rasa yang berbeza.
Penyelidikan, pembangunan dan pengoptimuman . AI memainkan peranan penting dalam meramal dan meningkatkan atribut untuk pelbagai produk makanan. Ia mencadangkan nisbah ramuan untuk memadankan profil rasa dan menawarkan alternatif yang lebih sihat sambil mengekalkan rasa.
Selain itu, AI membantu dalam menilai tekstur produk makanan, memastikan ciri produk memenuhi jangkaan. Dari segi pemakanan, AI mengoptimumkan resipi untuk mencapai matlamat tertentu, sama ada mengurangkan kandungan gula atau meningkatkan tahap protein, sambil turut meramalkan komposisi nutrien untuk memenuhi keperluan pelabelan.
Baru-baru ini, syarikat makanan telah menggunakan AI dalam kitaran R&D mereka, mengurangkan masa pembangunan dan pemprosesan produk dari bulan ke hari. Unilever menggunakan AI untuk mencipta produk rendah garam, mempercepatkan proses analisis rasa dari bulan ke hari. Kraft Heinz menguji algoritma AI untuk mengoptimumkan kos, gula dan garam, mencapai hasil yang luar biasa. Analisis deskriptif kuantitatif mencapai ketepatan 94% dalam menghasilkan semula produk tomato asal.
Mengoptimumkan produktiviti dan kos . Selepas membangunkan produk makanan pada skala makmal, syarikat makanan menghadapi cabaran untuk menyusun jentera dan barisan untuk pengeluaran berskala besar sambil tetap memastikan daya saing dan kualiti produk pada skala makmal. AI menyediakan penyelesaian dengan menganalisis data untuk menentukan keadaan optimum untuk meningkatkan pengeluaran.
Perintis permulaan seperti Animal Alternative Technologies dan Umami Bioworks menerajui ruang ini, membangunkan harta intelek dan teknologi boleh skala dengan memanfaatkan sains data . Satu lagi permulaan yang terkenal dalam ruang ini ialah Eternal, yang menggunakan AI dan robotik untuk mengautomasikan ujian, analisis dan pengoptimuman penapaian biojisim. Kemajuan ini juga memberi manfaat kepada pengeluar besar yang mencari laluan yang berdaya maju dan mampan kepada pengeluaran protein alternatif berskala besar.
Cabaran kepada Aplikasi AI dalam Industri Makanan
Aplikasi AI dalam industri makanan menawarkan banyak faedah, termasuk kecekapan kos, kelajuan, penyesuaian, keupayaan ramalan dan cerapan dipacu data. Walau bagaimanapun, proses itu juga menghadapi beberapa cabaran.
Data sejarah terhad : Bidang baru muncul seperti teknologi makanan kekurangan data sejarah untuk menyuap algoritma, menjadikannya lebih sukar untuk menjana hasil yang bermakna. Jika tersedia, ia sering ditemui dalam pelbagai format data yang tidak berstruktur dan berbeza. Oleh itu, terdapat keperluan untuk pembangunan untuk menjadikan data input yang relevan dalam bentuk yang lebih dikenali.
Kos pelaksanaan yang tinggi : Menyediakan dan menyelenggara sistem AI boleh menjadi mahal, terutamanya untuk syarikat kecil. Sebaliknya, sistem semasa syarikat besar mungkin tidak tahan pada masa hadapan dan oleh itu memerlukan pelaburan yang besar untuk terus berkembang.
Kerumitan Perundangan dan Etika : Kerumitan sistem AI yang semakin meningkat, terutamanya dalam aplikasi ramalan, menimbulkan cabaran akauntabiliti daripada perspektif undang-undang dan etika untuk menangani kemungkinan ralat dan akibat AI. Selain itu, menilai kesan AI terhadap budaya makanan tradisional adalah penting untuk memahami kesan keseluruhannya.
Isu keselamatan data : Melindungi data proprietari, seperti resipi rahsia, sambil mempromosikan perkongsian data untuk mengoptimumkan aplikasi AI ialah cabaran kompleks yang memerlukan mekanisme tadbir urus yang berkesan. Selain itu, melindungi daripada serangan digital adalah penting.
Mengubah peraturan : Undang-undang makanan kerap berubah, memerlukan sistem AI untuk mengikuti pelarasan ini. Selain itu, peraturan sering memerlukan tafsiran, yang AI semasa mungkin tidak sesuai untuknya.
Kerjasama pelbagai disiplin dan perkongsian kemahiran : Menggabungkan AI dan kepakaran makanan memerlukan komunikasi yang berkesan antara pakar dari pelbagai bidang (saintis makanan, jurutera dan saintis data). Ini memerlukan perkongsian kemahiran yang dipercepatkan dan pembinaan merentas fungsi untuk membuat keputusan bersepadu yang dipacu data.
Penerimaan Pengguna : Mengurangkan kebimbangan dan kebimbangan pengguna tentang makanan yang dihasilkan AI memerlukan penyelidikan yang teliti dan mendalam. Ia adalah proses penyelidikan yang panjang, ketat dan mahal.
Kesan Alam Sekitar : Selain kecekapan, kesan alam sekitar AI perlu dipertimbangkan dan ditimbang dengan faedah mengurangkan kesan alam sekitar. Menangani cabaran ini adalah penting untuk membantu industri makanan memanfaatkan potensi AI, sambil secara proaktif menangani batasan dan implikasi masyarakatnya.
Prospek aplikasi AI dalam industri makanan
Sejak akhir 2010-an, dunia telah menyaksikan lonjakan dalam syarikat permulaan yang mengkhusus dalam pembangunan produk makanan berasaskan AI. Inti dari perkara ini terletak pada menyediakan penyelesaian berasaskan AI untuk tugasan seperti analisis pasaran, ramalan cerapan pengguna, serta pemodelan ramalan untuk parameter produk dan proses.
Startups semakin bergabung dengan syarikat makanan untuk memacu inovasi - satu trend yang dijangka mendapat lebih banyak momentum dalam masa terdekat. Cabaran dalam kualiti data, kuasa pemprosesan dan etika muncul, bagaimanapun, aplikasi AI telah menembusi secara mendalam ke dalam industri makanan. Oleh itu, sebaik sahaja mekanisme aplikasi yang harmoni ditentukan, AI dijangka merevolusikan industri makanan.
Sinergi yang kuat antara AI dan teknologi makanan adalah pautan yang tidak dapat dielakkan untuk menangani permintaan makanan yang semakin meningkat dan keperluan kemampanan. Daripada inspirasi reka bentuk produk baharu berdasarkan data permintaan pengguna, kepada parameter proses baharu yang dicadangkan yang boleh meningkatkan produktiviti dan mengurangkan kos, AI akan menyumbang kepada mengoptimumkan setiap langkah dalam kitaran pembangunan produk baharu industri makanan pada masa akan datang.
(Menurut peakbridge.vc, ieeexplore.ieee.org)
Sumber
Komen (0)