Behovet for AI i næringsmiddelindustrien
I tillegg til å gi muligheter til å løse komplekse bransjeutfordringer, endrer AI også det generelle forretningslandskapet. Bedrifter reagerer på forbrukertrender og bringer produkter til markedet raskere enn noen gang før, og forbrukerne begynner å forvente dette. For å holde tritt med trendene og lykkes med sine markedsstrategier, må produktinnovasjon skje raskere enn noen gang.
Tradisjonelt har matvareselskapers produktutviklingssykluser fra oppstart til lager vært plaget av begrenset informasjon og fragmenterte data. Denne kompleksiteten oppstår fra ulike aspekter av prosessyklusen, inkludert markedsføring, forskning og utvikling (FoU) og salg. Disse utfordringene fører til langsom beslutningstaking og lange innovasjonssykluser.
Det er derfor ingen overraskelse at rundt 80 % av lanseringene av matvarer mislykkes, hovedsakelig på grunn av manglende forbrukeraksept. KI bidrar til å håndtere disse utfordringene effektivt ved å redusere behovet for omfattende testing og fremme tverrfaglig samarbeid ved hjelp av kraftige datanettverk. KI kan effektivisere hele prosessen ved å optimalisere produktformuleringer, prosessparametere og analysere markedstrender.
«Hele den digitale agendaen er relevant og spennende fordi den, hvis den gjøres riktig, virkelig akselererer ting. Den unngår mye av prøvingen og feilingen som en tradisjonell FoU-organisasjon gjør, og den gir mulighet for raskere prediksjon», sier Miriam Überall, tidligere FoU-direktør i Kraft Heinz og Unilever.
AIs rolle i å drive innovasjonssyklusen i matindustrien
Forbedre forbrukerinnsikt og idégenerering . AI omformer ny produktutvikling ved å utnytte en flerdimensjonal datadrevet tilnærming.
For det første tolker AI sanntidstrender fra eksterne kilder, og samler inn informasjon om forbrukernes meninger og følelser. Dette inkluderer analyse av sosiale medier, sporing av søkeord, bruk av chatboter for spørreundersøkelser og bildeanalyse.
For det andre omfatter AI også sensorer for tingenes internett (IoT), som samler inn forbrukerdata om produktvalg og matlagingspreferanser. Videre utfører den analyser, og utnytter historiske salgsdata og markedstrender for å nøyaktig forutsi forbrukernes behov og preferanser, optimalisere lanseringstider for nye produkter og tilpasse seg endringer i markedet.
Oppstartsbedriften Tastewise er et godt eksempel på bruk av kunstig intelligens for å inspirere ny produktutvikling. Selskapet har utviklet programvare som samler inn enorme mengder data fra en rekke kilder (sosiale medier, anmeldelser, menyer, oppskrifter…) for å forstå nye mattrender og forbrukernes smak.
Denne programvaren er et verdifullt verktøy for matbedrifter, ettersom den bidrar til å lage produkter som er ønsket og foretrukket av forbrukerne.
Oppdagelse av nye matingredienser . I den nye produktutviklingssyklusen kan AI også akselerere oppdagelsen av nye matingredienser, forbedre screening og karakterisering av ingredienser. Oppstartsbedrifter over hele verden forsker på og utvikler en effektiv algoritme for å støtte matoppdagelsesprosessen. Ginkgo Bioworks og Arzeda bruker for eksempel en kombinasjon av beregningsdesign og AI for å lage nye proteiner og enzymer. Samtidig bruker Amai Proteins AI til å designe nye proteiner som er optimalisert for å produsere forskjellige egenskaper og smaker.
Forskning, utvikling og optimalisering . AI spiller en sentral rolle i å forutsi og forbedre egenskaper for en rekke matvarer. Den foreslår ingrediensforhold som matcher smaksprofiler og tilbyr sunnere alternativer samtidig som smaken bevares.
I tillegg hjelper AI med å vurdere tekstur av matvarer, og sørge for at produktegenskapene oppfyller forventningene. På ernæringsfronten optimaliserer AI oppskrifter for å oppnå spesifikke mål, enten det er å redusere sukkerinnholdet eller øke proteinnivået, samtidig som den forutsier næringsstoffsammensetningen for å oppfylle merkingskrav.
Nylig har matvareselskaper tatt i bruk kunstig intelligens i sine FoU-sykluser, noe som reduserer produktutviklings- og prosesseringstiden fra måneder til dager. Unilever brukte kunstig intelligens til å lage produkter med lavt saltinnhold, noe som fremskyndet smaksanalyseprosessen fra måneder til dager. Kraft Heinz testet kunstig intelligens-algoritmer for å optimalisere kostnader, sukker og salt, og oppnådde bemerkelsesverdige resultater. Kvantitativ beskrivende analyse oppnådde 94 % nøyaktighet i reproduksjonen av det originale tomatproduktet.
Optimalisering av produktivitet og kostnader . Etter å ha utviklet matvarer i laboratorieskala, står matvarebedrifter overfor utfordringen med å tilrettelegge maskiner og linjer for storskalaproduksjon, samtidig som de sikrer konkurranseevnen og kvaliteten på produktene i laboratorieskala. AI gir en løsning ved å analysere data for å bestemme de optimale forholdene for å skalere opp produksjonen.
Banebrytende oppstartsbedrifter som Animal Alternative Technologies og Umami Bioworks leder an på dette området, og utvikler intellektuell eiendom og skalerbar teknologi ved å utnytte datavitenskap . En annen bemerkelsesverdig oppstartsbedrift på dette området er Eternal, som bruker AI og robotikk for å automatisere testing, analyse og optimalisering av biomassefermentering. Disse fremskrittene kommer også store produsenter til gode som leter etter en levedyktig og bærekraftig vei til storskala alternativ proteinproduksjon.
Utfordringer med AI-applikasjoner i næringsmiddelindustrien
Bruken av AI i næringsmiddelindustrien gir mange fordeler, inkludert kostnadseffektivitet, hastighet, tilpasning, prediktive muligheter og datadrevet innsikt. Prosessen står imidlertid også overfor en rekke utfordringer.
Begrensede historiske data : Et fremvoksende felt som matteknologi mangler historiske data for å mate algoritmer, noe som gjør det vanskeligere å generere meningsfulle resultater. Hvis de er tilgjengelige, finnes de ofte i ulike ustrukturerte og ulike dataformater. Derfor er det behov for utvikling for å gjøre relevante inndata i en mer gjenkjennelig form.
Høye implementeringskostnader : Det kan være dyrt å sette opp og vedlikeholde et AI-system, spesielt for små bedrifter. På den annen side er det ikke sikkert at store bedrifters nåværende systemer er fremtidssikre og krever derfor betydelige investeringer for å fortsette å vokse.
Juridisk og etisk kompleksitet : Den økende kompleksiteten til KI-systemer, spesielt i prediktive applikasjoner, reiser utfordringen med ansvarlighet fra et juridisk og etisk perspektiv for å håndtere potensielle KI-feil og konsekvenser. I tillegg er det avgjørende å vurdere virkningen av KI på tradisjonell matkultur for å forstå dens samlede innvirkning.
Datasikkerhetsproblemer : Å beskytte proprietære data, som hemmelige oppskrifter, samtidig som man fremmer datadeling for å optimalisere AI-applikasjoner, er en kompleks utfordring som krever effektive styringsmekanismer. I tillegg er det avgjørende å beskytte mot digitale angrep.
Endrede forskrifter : Matlover endres ofte, noe som krever at AI-systemer holder tritt med disse justeringene. I tillegg krever forskrifter ofte tolkning, noe dagens AI kanskje ikke er godt egnet til.
Tverrfaglig samarbeid og kompetansedeling : Å kombinere AI og matekspertise krever effektiv kommunikasjon mellom eksperter fra ulike felt (matforskere, ingeniører og dataforskere). Dette krever akselerert kompetansedeling og tverrfaglig bygging for å ta integrerte, datadrevne beslutninger.
Forbrukeraksept : Å dempe forbrukernes bekymringer og frykt for mat produsert av kunstig intelligens krever grundig og grundig forskning. Det er en lang, grundig og kostbar forskningsprosess.
Miljøpåvirkning : I tillegg til effektivitet må miljøpåvirkningen av AI vurderes og veies mot fordelene ved å redusere miljøpåvirkningen. Å håndtere disse utfordringene er avgjørende for å hjelpe næringsmiddelindustrien med å utnytte potensialet til AI, samtidig som man proaktivt håndterer dens begrensninger og samfunnsmessige implikasjoner.
Muligheter for bruk av kunstig intelligens i næringsmiddelindustrien
Siden slutten av 2010-tallet har verden sett en økning i oppstartsbedrifter som spesialiserer seg på AI-basert matproduktutvikling. Kjernen i saken ligger i å tilby AI-baserte løsninger for oppgaver som markedsanalyse, forbrukerinnsikt, prognoser og prediktiv modellering for produkt- og prosessparametere.
Oppstartsbedrifter slår seg i økende grad sammen med matvareselskaper for å drive innovasjon – en trend som forventes å få mer momentum i nær fremtid. Utfordringer innen datakvalitet, prosessorkraft og etikk dukker opp, men AI-applikasjoner har trengt dypt inn i næringsmiddelindustrien. Når en harmonisk applikasjonsmekanisme er bestemt, forventes det derfor at AI vil revolusjonere næringsmiddelindustrien.
Den kraftige synergien mellom AI og matteknologi er en uunngåelig kobling for å møte økende etterspørsel etter mat og bærekraftskrav. Fra inspirasjon til ny produktdesign basert på data om forbrukernes etterspørsel, til foreslåtte nye prosessparametere som kan forbedre produktiviteten og redusere kostnader, vil AI bidra til å optimalisere hvert trinn i den nye produktutviklingssyklusen i matindustrien i tiden som kommer.
(Ifølge peakbridge.vc, ieeexplore.ieee.org)
[annonse_2]
Kilde
Kommentar (0)