Zastosowanie sztucznej inteligencji w przemyśle spożywczym

[reklama_1]

Potrzeba sztucznej inteligencji w przemyśle spożywczym

Oprócz oferowania możliwości rozwiązywania złożonych wyzwań branżowych, sztuczna inteligencja zmienia również cały krajobraz biznesowy. Firmy reagują na trendy konsumenckie i wprowadzają produkty na rynek szybciej niż kiedykolwiek wcześniej, a konsumenci zaczynają tego oczekiwać. Aby nadążać za trendami i odnosić sukcesy w strategiach wprowadzania produktów na rynek, innowacje produktowe muszą być szybsze niż kiedykolwiek.

*Inwestycje w sztuczną inteligencję w latach 2000–2023*

Tradycyjnie cykle rozwoju nowych produktów w firmach spożywczych, od koncepcji do wprowadzenia na rynek, były naznaczone ograniczoną ilością informacji i fragmentarycznymi danymi. Ta złożoność wynika z różnych aspektów cyklu, w tym marketingu, badań i rozwoju (B+R) oraz sprzedaży. Wyzwania te prowadzą do powolnego podejmowania decyzji i długich cykli innowacji.

Nic więc dziwnego, że około 80% wprowadzanych na rynek produktów spożywczych kończy się niepowodzeniem, głównie z powodu braku akceptacji konsumentów. Sztuczna inteligencja pomaga skutecznie sprostać tym wyzwaniom, ograniczając potrzebę przeprowadzania intensywnych testów i promując współpracę międzydziałową za pomocą wydajnych sieci danych. Może usprawnić cały proces poprzez optymalizację receptur produktów, parametrów procesu i analizę trendów rynkowych.

„Cała agenda cyfrowa jest istotna i ekscytująca, ponieważ, jeśli zostanie dobrze zrealizowana, naprawdę przyspiesza proces. Pozwala uniknąć wielu prób i błędów, z którymi borykają się tradycyjne organizacje badawczo-rozwojowe, i pozwala na szybsze przewidywanie” – mówi Miriam Überall, była dyrektor ds. badań i rozwoju w Kraft Heinz i Unilever.

Rola sztucznej inteligencji w napędzaniu cyklu innowacji w przemyśle spożywczym

Poszerz wiedzę o konsumentach i generuj pomysły . Sztuczna inteligencja zmienia sposób rozwoju nowych produktów, wykorzystując wielowymiarowe podejście oparte na danych.

Po pierwsze, sztuczna inteligencja interpretuje trendy w czasie rzeczywistym ze źródeł zewnętrznych, gromadząc informacje o opiniach i nastrojach konsumentów. Obejmuje to analizę mediów społecznościowych, śledzenie słów kluczowych, wykorzystanie chatbotów do ankiet oraz analizę obrazu.

Po drugie, sztuczna inteligencja obejmuje również czujniki Internetu Rzeczy (IoT), które gromadzą dane konsumentów na temat wyborów produktowych i preferencji kulinarnych. Co więcej, AI przeprowadza analizy, wykorzystując historyczne dane sprzedażowe i trendy rynkowe, aby precyzyjnie prognozować potrzeby i preferencje konsumentów, optymalizować terminy wprowadzania nowych produktów na rynek i dostosowywać się do zmian rynkowych.

*TasteGPT to generatywny program sztucznej inteligencji Tastewise, zaprojektowany, aby pomóc użytkownikom uzyskiwać spersonalizowane informacje szybciej niż kiedykolwiek.*

Startup Tastewise jest doskonałym przykładem wykorzystania sztucznej inteligencji do inspirowania rozwoju nowych produktów. Firma opracowała oprogramowanie, które gromadzi ogromne ilości danych z różnych źródeł (media społecznościowe, recenzje, menu, przepisy…), aby zrozumieć pojawiające się trendy kulinarne i gusta konsumentów.

Oprogramowanie to jest cennym narzędziem dla firm spożywczych, gdyż pomaga tworzyć produkty pożądane i preferowane przez konsumentów.

Odkrywanie nowych składników żywności . W cyklu rozwoju nowych produktów, sztuczna inteligencja może również przyspieszyć odkrywanie nowych składników żywności, usprawnić ich przesiewanie i charakteryzację. Startupy na całym świecie badają i rozwijają wydajny algorytm wspomagający proces odkrywania żywności. Na przykład Ginkgo Bioworks i Arzeda wykorzystują połączenie projektowania obliczeniowego i sztucznej inteligencji do tworzenia nowych białek i enzymów. Z kolei Amai Proteins wykorzystuje sztuczną inteligencję do projektowania nowych białek, zoptymalizowanych pod kątem uzyskania różnych właściwości i smaków.

Badania, rozwój i optymalizacja . Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w przewidywaniu i ulepszaniu atrybutów różnorodnych produktów spożywczych. Sugeruje proporcje składników, aby dopasować je do profili smakowych i oferuje zdrowsze alternatywy, zachowując jednocześnie smak.

Ponadto sztuczna inteligencja wspomaga ocenę tekstury produktów spożywczych, zapewniając, że ich właściwości spełniają oczekiwania. W zakresie wartości odżywczych, sztuczna inteligencja optymalizuje receptury, aby osiągnąć określone cele, takie jak obniżenie zawartości cukru czy zwiększenie poziomu białka, a jednocześnie prognozuje skład składników odżywczych, aby spełnić wymagania dotyczące etykietowania.

Ostatnio firmy spożywcze wdrożyły sztuczną inteligencję (AI) w swoich cyklach badawczo-rozwojowych, skracając czas rozwoju i przetwarzania produktów z miesięcy do dni. Unilever wykorzystał AI do stworzenia produktów o niskiej zawartości soli, przyspieszając proces analizy smaku z miesięcy do dni. Kraft Heinz przetestował algorytmy AI w celu optymalizacji kosztów, cukru i soli, osiągając imponujące rezultaty. Ilościowa analiza opisowa osiągnęła 94% dokładność w odtworzeniu oryginalnego produktu pomidorowego.

Optymalizacja wydajności i kosztów . Po opracowaniu produktów spożywczych w skali laboratoryjnej, firmy spożywcze stoją przed wyzwaniem zaaranżowania maszyn i linii produkcyjnych na potrzeby produkcji na dużą skalę, przy jednoczesnym zapewnieniu konkurencyjności i jakości produktów na poziomie laboratoryjnym. Sztuczna inteligencja oferuje rozwiązanie poprzez analizę danych w celu określenia optymalnych warunków do zwiększenia skali produkcji.

Pionierskie startupy, takie jak Animal Alternative Technologies i Umami Bioworks, przewodzą w tej dziedzinie, rozwijając własność intelektualną i skalowalną technologię poprzez wykorzystanie analizy danych. Innym godnym uwagi startupem w tej dziedzinie jest Eternal, który wykorzystuje sztuczną inteligencję i robotykę do automatyzacji testów, analiz i optymalizacji fermentacji biomasy. Postępy te przynoszą również korzyści dużym producentom poszukującym realnej i zrównoważonej drogi do masowej produkcji alternatywnego białka.

Wyzwania dla zastosowań sztucznej inteligencji w przemyśle spożywczym

Zastosowanie sztucznej inteligencji (AI) w przemyśle spożywczym oferuje wiele korzyści, takich jak efektywność kosztowa, szybkość, personalizacja, możliwości predykcyjne i analiza danych. Jednak proces ten wiąże się również z szeregiem wyzwań.

Ograniczone dane historyczne : W rozwijającej się dziedzinie, takiej jak technologia żywności, brakuje danych historycznych, które mogłyby posłużyć do opracowania algorytmów, co utrudnia generowanie wiarygodnych wyników. Jeśli są dostępne, często występują w różnych, nieustrukturyzowanych i rozbieżnych formatach danych. Dlatego istnieje potrzeba rozwoju, aby istotne dane wejściowe były dostępne w bardziej rozpoznawalnej formie.

Wysokie koszty wdrożenia : Wdrożenie i utrzymanie systemu AI może być kosztowne, szczególnie dla małych firm. Z drugiej strony, obecne systemy dużych firm mogą nie być odporne na wyzwania przyszłości i dlatego wymagają znacznych inwestycji, aby móc się rozwijać.

Złożoność prawna i etyczna : Rosnąca złożoność systemów sztucznej inteligencji (AI), zwłaszcza w zastosowaniach predykcyjnych, stwarza wyzwanie w zakresie odpowiedzialności prawnej i etycznej za potencjalne błędy i konsekwencje AI. Ponadto ocena wpływu AI na tradycyjną kulturę kulinarną ma kluczowe znaczenie dla zrozumienia jej ogólnego wpływu.

Kwestie bezpieczeństwa danych : Ochrona danych zastrzeżonych, takich jak tajne receptury, przy jednoczesnym promowaniu udostępniania danych w celu optymalizacji aplikacji AI to złożone wyzwanie, które wymaga skutecznych mechanizmów zarządzania. Ponadto kluczowa jest ochrona przed atakami cyfrowymi.

Zmieniające się przepisy : Przepisy dotyczące żywności często się zmieniają, co wymaga od systemów sztucznej inteligencji nadążania za tymi zmianami. Ponadto przepisy często wymagają interpretacji, do której obecna sztuczna inteligencja może nie być dobrze przystosowana.

Współpraca interdyscyplinarna i dzielenie się umiejętnościami : Połączenie sztucznej inteligencji i wiedzy o żywności wymaga skutecznej komunikacji między ekspertami z różnych dziedzin (naukowcami zajmującymi się żywnością, inżynierami i analitykami danych). Wymaga to przyspieszonego dzielenia się umiejętnościami i budowania międzyfunkcyjnych struktur, aby podejmować zintegrowane decyzje oparte na danych.

Akceptacja konsumentów : Rozproszenie obaw i obaw konsumentów dotyczących żywności produkowanej przy użyciu sztucznej inteligencji wymaga rygorystycznych, dogłębnych badań. To długi, rygorystyczny i kosztowny proces badawczy.

Wpływ na środowisko : Oprócz efektywności, należy wziąć pod uwagę wpływ sztucznej inteligencji na środowisko i porównać go z korzyściami płynącymi z jego ograniczenia. Sprostanie tym wyzwaniom ma kluczowe znaczenie dla przemysłu spożywczego, aby wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, jednocześnie proaktywnie reagując na jej ograniczenia i implikacje społeczne.

Perspektywy zastosowania sztucznej inteligencji w przemyśle spożywczym

Od końca lat 2010. na świecie obserwuje się gwałtowny wzrost liczby startupów specjalizujących się w rozwoju produktów spożywczych opartych na sztucznej inteligencji. Sedno sprawy leży w dostarczaniu rozwiązań opartych na sztucznej inteligencji do zadań takich jak analiza rynku, prognozowanie zachowań konsumentów, a także modelowanie predykcyjne parametrów produktów i procesów.

Ekosystem startupów branży spożywczej oparty na sztucznej inteligencji.

Startupy coraz częściej łączą się z firmami spożywczymi, aby napędzać innowacje – trend, który prawdopodobnie nabierze jeszcze większego rozpędu w najbliższej przyszłości. Pojawiają się wyzwania związane z jakością danych, mocą obliczeniową i etyką, jednak zastosowania sztucznej inteligencji (AI) głęboko zakorzeniły się w przemyśle spożywczym. Dlatego oczekuje się, że po opracowaniu harmonijnego mechanizmu aplikacji, AI zrewolucjonizuje branżę spożywczą.

Silna synergia między sztuczną inteligencją a technologią żywności jest nieuniknionym ogniwem, które pozwoli sprostać rosnącemu zapotrzebowaniu na żywność i wymogom zrównoważonego rozwoju. Od inspiracji projektowych dla nowych produktów w oparciu o dane dotyczące popytu konsumentów, po sugerowanie nowych parametrów procesu, które mogą poprawić wydajność i obniżyć koszty, sztuczna inteligencja przyczyni się do optymalizacji każdego etapu cyklu rozwoju nowych produktów w przemyśle spożywczym w nadchodzącym czasie.

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

Źródło