Aplicarea inteligenței artificiale în industria alimentară

Nevoia de inteligență artificială în industria alimentară

Pe lângă faptul că oferă oportunități de a rezolva provocări complexe din industrie, inteligența artificială schimbă și peisajul general al afacerilor. Companiile răspund tendințelor consumatorilor și lansează produse pe piață mai rapid ca niciodată, iar consumatorii încep să se aștepte la acest lucru. Pentru a ține pasul cu tendințele și a reuși în strategiile lor de lansare pe piață, inovarea produselor trebuie să fie mai rapidă ca niciodată.

*Investiții în IA în perioada 2000-2023*

În mod tradițional, ciclurile de dezvoltare a noilor produse ale companiilor alimentare, de la început până la comercializare, au fost afectate de informații limitate și date fragmentate. Această complexitate provine din diferite aspecte ale ciclului de proces, inclusiv marketing, cercetare și dezvoltare (C&D) și vânzări. Aceste provocări duc la o luare a deciziilor lentă și la cicluri lungi de inovare.

Prin urmare, nu este surprinzător faptul că aproximativ 80% din lansările de produse alimentare eșuează, în mare parte din cauza lipsei de acceptare din partea consumatorilor. IA ajută la abordarea eficientă a acestor provocări prin reducerea nevoii de teste extinse și promovarea colaborării interdepartamentale folosind rețele de date puternice. Aceasta poate eficientiza întregul proces prin optimizarea formulelor produselor, a parametrilor de proces și analizarea tendințelor pieței.

„Întreaga agendă digitală este relevantă și interesantă deoarece, dacă este bine realizată, accelerează cu adevărat lucrurile. Evită o mare parte din încercările și erorile pe care le face o organizație tradițională de cercetare și dezvoltare și permite o predicție mai rapidă”, spune Miriam Überall, fost director de cercetare și dezvoltare la Kraft Heinz și Unilever.

Rolul inteligenței artificiale în impulsionarea ciclului de inovare din industria alimentară

Îmbunătățiți perspectivele consumatorilor și generarea de idei . Inteligența artificială remodelează dezvoltarea de noi produse prin valorificarea unei abordări multidimensionale bazate pe date.

În primul rând, inteligența artificială interpretează tendințele în timp real din surse externe, colectând informații despre opiniile și sentimentele consumatorilor. Aceasta include analiza rețelelor sociale, urmărirea cuvintelor cheie, utilizarea chatbot-urilor pentru sondaje și analiza imaginilor.

În al doilea rând, inteligența artificială se extinde și la senzorii Internet of Things (IoT), care colectează date ale consumatorilor privind alegerile de produse și preferințele culinare. În plus, aceasta efectuează analize, utilizând datele istorice ale vânzărilor și tendințele pieței pentru a prognoza cu precizie nevoile și preferințele consumatorilor, a optimiza timpii de lansare a noilor produse și a se adapta la schimbările pieței.

*TasteGPT este programul de inteligență artificială generativă al Tastewise, conceput pentru a ajuta utilizatorii să obțină informații personalizate mai rapid ca niciodată.*

Startup-ul Tastewise este un exemplu excelent de utilizare a inteligenței artificiale pentru a inspira dezvoltarea de noi produse. Compania a dezvoltat un software care colectează cantități masive de date dintr-o varietate de surse (rețele sociale, recenzii, meniuri, rețete...) pentru a înțelege tendințele alimentare emergente și gusturile consumatorilor.

Acest software este un instrument valoros pentru companiile alimentare, deoarece ajută la crearea de produse dorite și preferate de consumatori.

Descoperirea de noi ingrediente alimentare . În ciclul de dezvoltare a noilor produse, inteligența artificială poate, de asemenea, accelera descoperirea de noi ingrediente alimentare, poate îmbunătăți screening-ul și caracterizarea ingredientelor. Startup-urile din întreaga lume cercetează și dezvoltă un algoritm eficient pentru a sprijini procesul de descoperire a alimentelor. Ginkgo Bioworks și Arzeda, de exemplu, utilizează o combinație de design computațional și inteligență artificială pentru a crea noi proteine și enzime. Între timp, Amai Proteins folosește inteligența artificială pentru a proiecta noi proteine optimizate pentru a produce caracteristici și arome diferite.

Cercetare, dezvoltare și optimizare . Inteligența artificială joacă un rol central în prezicerea și îmbunătățirea atributelor pentru o varietate de produse alimentare. Aceasta sugerează proporții de ingrediente pentru a se potrivi profilurilor de aromă și oferă alternative mai sănătoase, menținând în același timp aroma.

În plus, inteligența artificială ajută la evaluarea texturii produselor alimentare, asigurându-se că caracteristicile produsului îndeplinesc așteptările. Pe plan nutrițional, inteligența artificială optimizează rețetele pentru a atinge obiective specifice, fie că este vorba de reducerea conținutului de zahăr sau de creșterea nivelului de proteine, în timp ce prezice compoziția nutrienților pentru a îndeplini cerințele de etichetare.

Recent, companiile alimentare au aplicat inteligența artificială în ciclurile lor de cercetare și dezvoltare, reducând timpul de dezvoltare și procesare a produselor de la luni la zile. Unilever a folosit inteligența artificială pentru a crea produse cu conținut scăzut de sare, accelerând procesul de analiză a aromei de la luni la zile. Kraft Heinz a testat algoritmi de inteligență artificială pentru a optimiza costurile, zahărul și sarea, obținând rezultate remarcabile. Analiza descriptivă cantitativă a atins o precizie de 94% în reproducerea produsului original din roșii.

Optimizarea productivității și a costurilor . După dezvoltarea produselor alimentare la scară de laborator, companiile alimentare se confruntă cu provocarea de a amenaja utilaje și linii pentru producția la scară largă, asigurând în același timp competitivitatea și calitatea produselor la scară de laborator. Inteligența artificială oferă o soluție prin analizarea datelor pentru a determina condițiile optime pentru creșterea producției.

Startup-uri pioniere precum Animal Alternative Technologies și Umami Bioworks sunt lideri în acest domeniu, dezvoltând proprietate intelectuală și tehnologie scalabilă prin valorificarea științei datelor. Un alt startup notabil în acest domeniu este Eternal, care utilizează inteligența artificială și robotica pentru a automatiza testarea, analiza și optimizarea fermentării biomasei. Aceste progrese sunt în beneficiul și al marilor producători care caută o cale viabilă și sustenabilă către producția de proteine alternative la scară largă.

Provocări ale aplicării inteligenței artificiale în industria alimentară

Aplicarea inteligenței artificiale în industria alimentară oferă numeroase beneficii, inclusiv eficiența costurilor, viteza, personalizarea, capacitățile predictive și informațiile bazate pe date. Cu toate acestea, procesul se confruntă și cu o serie de provocări.

Date istorice limitate : Un domeniu emergent, precum tehnologia alimentară, duce lipsă de date istorice pentru a alimenta algoritmii, ceea ce face mai dificilă generarea de rezultate semnificative. Dacă sunt disponibile, acestea se găsesc adesea în diverse formate de date nestructurate și disparate. Prin urmare, este nevoie de dezvoltare pentru a transforma datele de intrare relevante într-o formă mai ușor de recunoscut.

Costuri ridicate de implementare : Configurarea și întreținerea unui sistem de inteligență artificială pot fi costisitoare, în special pentru companiile mici. Pe de altă parte, sistemele actuale ale companiilor mari pot să nu fie pregătite pentru viitor și, prin urmare, necesită investiții semnificative pentru a continua să crească.

Complexitate juridică și etică : Complexitatea tot mai mare a sistemelor de inteligență artificială, în special în aplicațiile predictive, ridică provocarea responsabilității dintr-o perspectivă juridică și etică pentru a aborda potențialele erori și consecințe ale inteligenței artificiale. În plus, evaluarea impactului inteligenței artificiale asupra culturii alimentare tradiționale este crucială pentru înțelegerea impactului său general.

Probleme de securitate a datelor : Protejarea datelor confidențiale, cum ar fi rețetele secrete, promovând în același timp partajarea datelor pentru optimizarea aplicațiilor de inteligență artificială, reprezintă o provocare complexă care necesită mecanisme eficiente de guvernanță. În plus, protejarea împotriva atacurilor digitale este crucială.

Reglementări în schimbare : Legislația alimentară se schimbă frecvent, ceea ce impune sistemelor de inteligență artificială să țină pasul cu aceste ajustări. În plus, reglementările necesită adesea interpretare, pentru care inteligența artificială actuală poate să nu fie potrivită.

Colaborare multidisciplinară și partajare a competențelor : Combinarea inteligenței artificiale cu expertiza alimentară necesită o comunicare eficientă între experți din diferite domenii (oameni de știință din domeniul alimentar, ingineri și oameni de știință din domeniul datelor). Acest lucru necesită partajarea accelerată a competențelor și dezvoltarea interfuncțională pentru a lua decizii integrate, bazate pe date.

Acceptarea consumatorilor : Atenuarea preocupărilor și temerilor consumatorilor cu privire la alimentele produse prin inteligență artificială necesită cercetări riguroase și aprofundate. Este un proces de cercetare lung, riguros și costisitor.

Impactul asupra mediului : Pe lângă eficiență, impactul IA asupra mediului trebuie luat în considerare și evaluat în raport cu beneficiile reducerii impactului asupra mediului. Abordarea acestor provocări este crucială pentru a ajuta industria alimentară să valorifice potențialul IA, abordând în același timp proactiv limitele și implicațiile societale ale acesteia.

Perspectivele aplicării IA în industria alimentară

De la sfârșitul anilor 2010, lumea a cunoscut o creștere a numărului de startup-uri specializate în dezvoltarea de produse alimentare bazate pe inteligență artificială. Esența problemei constă în furnizarea de soluții bazate pe inteligență artificială pentru sarcini precum analiza pieței, prognoza informațiilor despre consumatori, precum și modelarea predictivă a parametrilor de produs și proces.

Ecosistem de startup-uri pentru industria alimentară bazat pe inteligență artificială.

Startup-urile fuzionează din ce în ce mai mult cu companiile alimentare pentru a stimula inovația – o tendință care se așteaptă să capete și mai mult avânt în viitorul apropiat. Apar provocări legate de calitatea datelor, puterea de procesare și etica, însă aplicațiile IA au pătruns profund în industria alimentară. Prin urmare, odată ce se va determina un mecanism de aplicare armonios, se așteaptă ca IA să revoluționeze industria alimentară.

Sinergia puternică dintre inteligența artificială și tehnologia alimentară este o legătură inevitabilă pentru a răspunde cererii tot mai mari de alimente și cerințelor de sustenabilitate. De la inspirația pentru designul de produse noi bazată pe datele privind cererea consumatorilor, până la sugestii de noi parametri de proces care pot îmbunătăți productivitatea și reduce costurile, inteligența artificială va contribui la optimizarea fiecărei etape din ciclul de dezvoltare a noilor produse din industria alimentară în viitor.

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

Sursă