Применение искусственного интеллекта в пищевой промышленности

Необходимость ИИ в пищевой промышленности

Помимо предоставления возможностей для решения сложных отраслевых задач, ИИ также меняет общую бизнес-среду. Компании реагируют на потребительские тенденции и выводят продукцию на рынок быстрее, чем когда-либо прежде, и потребители начинают ожидать этого. Чтобы идти в ногу с тенденциями и добиться успеха в стратегиях выхода на рынок, необходимо внедрять инновации быстрее, чем когда-либо.

Традиционно цикл разработки новых продуктов компаниями, занимающимися продуктами питания, от замысла до появления на полках магазинов был осложнен ограниченностью информации и фрагментарностью данных. Эта сложность возникает из-за различных аспектов технологического цикла, включая маркетинг, исследования и разработки (НИОКР) и продажи. Эти проблемы приводят к медленному принятию решений и длительным циклам инноваций.

Поэтому неудивительно, что около 80% запусков продуктов питания терпят неудачу, в основном из-за отсутствия признания со стороны потребителей. ИИ помогает эффективно решать эти проблемы, сокращая необходимость в обширном тестировании и способствуя межведомственному сотрудничеству с использованием мощных сетей передачи данных. Он может оптимизировать весь процесс за счет оптимизации рецептур продуктов, параметров процесса и анализа рыночных тенденций.

«Вся цифровая повестка дня актуальна и интересна, потому что, если она реализована правильно, она действительно ускоряет процессы», — говорит Мириам Юбералл, бывший директор по исследованиям и разработкам в Kraft Heinz и Unilever. «Избегайте большого количества проб и ошибок, свойственных традиционным организациям НИОКР, и будьте более предусмотрительны».

Роль ИИ в развитии инновационного цикла в пищевой промышленности

Повысить уровень понимания потребителями и генерировать идеи . ИИ меняет процесс разработки новых продуктов, используя подход, основанный на многомерных данных.

Во-первых, ИИ интерпретирует тенденции в реальном времени из внешних источников, собирая информацию о мнениях и настроениях потребителей. Сюда входит аналитика социальных сетей, отслеживание ключевых слов, использование чат-ботов для опросов и анализ изображений.

Во-вторых, ИИ также распространяется на датчики Интернета вещей (IoT), которые собирают данные потребителей о выборе продуктов и предпочтениях в приготовлении пищи. Кроме того, проводите анализ, используйте исторические данные о продажах и рыночные тенденции для точного прогнозирования потребностей и предпочтений потребителей, оптимизируйте сроки запуска новых продуктов и адаптируйтесь к изменениям на рынке.

TasteGPT — это универсальная программа искусственного интеллекта от Tastewise, призванная помочь пользователям получать персонализированную информацию быстрее, чем когда-либо.

Стартап Tastewise — яркий пример использования ИИ для вдохновения на разработку новых продуктов. Компания разработала программное обеспечение, которое собирает огромные объемы данных из различных источников (социальные сети, обзоры, меню, рецепты…), чтобы узнавать о новых тенденциях в сфере питания и вкусах потребителей.

Это программное обеспечение является ценным инструментом для пищевых компаний, поскольку оно помогает создавать продукты, которые востребованы и предпочтительны для потребителей.

Исследуйте новые пищевые ингредиенты . В цикле разработки нового продукта ИИ также может ускорить открытие новых пищевых ингредиентов, улучшая скрининг и характеристику ингредиентных материалов. Стартапы по всему миру исследуют и разрабатывают эффективный алгоритм для поддержки процесса поиска новых продуктов питания. Например, Ginkgo Bioworks и Arzeda используют комбинацию вычислительного проектирования и искусственного интеллекта для создания новых белков и ферментов. Тем временем компания Amai Proteins использует ИИ для разработки новых оптимизированных белков, обладающих различными характеристиками и вкусами.

Исследования, разработки и оптимизация . ИИ играет центральную роль в прогнозировании и улучшении характеристик различных продуктов питания. Он предлагает пропорции ингредиентов, соответствующие вкусовым профилям, и более полезные альтернативы, сохраняющие при этом вкус.

Кроме того, ИИ поддерживает оценку текстуры пищевых продуктов, гарантируя, что свойства продукта соответствуют ожиданиям. С точки зрения питания ИИ оптимизирует рецепты для достижения конкретных целей, будь то снижение содержания сахара или увеличение уровня белка, прогнозируя при этом пищевой состав в соответствии с требованиями маркировки.

Недавно компании, занимающиеся продуктами питания, внедрили ИИ в цикл своих НИОКР, что позволило сократить время разработки и обработки продукции с месяцев до нескольких дней. Компания Unilever использовала ИИ для создания продуктов с низким содержанием соли, что позволило сократить процесс анализа вкуса с месяцев до дней. Компания Kraft Heinz протестировала алгоритмы искусственного интеллекта для оптимизации затрат, уровня сахара и соли и достигла замечательных результатов. Количественный описательный анализ позволил достичь точности воспроизведения оригинального томатного продукта до 94%.

Оптимизируйте производительность и затраты . После разработки продуктов питания в лабораторных масштабах перед продовольственными компаниями встает задача организации оборудования и производственных линий для крупномасштабного производства с сохранением конкурентоспособности и качества продукции, как в лабораторных масштабах. ИИ предоставляет решения путем анализа данных для определения оптимальных условий масштабирования производства.

Такие новаторские стартапы, как Animal Alternative Technologies и Umami Bioworks, лидируют в этой области, разрабатывая масштабируемую интеллектуальную собственность и технологии, используя науку о данных. Еще одним заметным стартапом в этой области является Eternal, который применяет ИИ и робототехнику для автоматизации тестирования, анализа и оптимизации ферментации биомассы. Эти достижения также приносят пользу крупным производителям, ищущим жизнеспособный и устойчивый путь к крупномасштабному альтернативному производству белка.

Проблемы применения ИИ в пищевой промышленности

Применение ИИ в пищевой промышленности обеспечивает множество преимуществ, включая экономическую эффективность, скорость, индивидуализацию, возможности прогнозирования и получение аналитической информации из данных. Однако этот процесс также сталкивается с некоторыми трудностями.

Ограниченные исторические данные : в такой молодой области, как пищевые технологии, отсутствуют исторические данные для подпитки алгоритма, что затрудняет получение значимых результатов. Если они и доступны, то зачастую представлены в виде различных неструктурированных и разрозненных форматов данных. Следовательно, существует необходимость в разработке, позволяющей сделать соответствующие входные данные более узнаваемыми.

Высокие затраты на внедрение : настройка и поддержка системы ИИ могут быть дорогостоящими, особенно для небольших компаний. С другой стороны, существующие системы крупных компаний могут оказаться непригодными в будущем и, следовательно, потребуют значительных инвестиций для дальнейшего развития.

Правовые и этические сложности : Растущая сложность систем ИИ, особенно в прогностических приложениях, поднимает проблему ответственности с юридической и этической точки зрения для устранения потенциальных ошибок и последствий ИИ. Кроме того, оценка воздействия ИИ на традиционную культуру питания имеет решающее значение для понимания его общего воздействия.

Вопросы конфиденциальности данных : защита конфиденциальных данных, таких как секретные рецепты, и одновременное содействие обмену данными для оптимизации приложений ИИ — сложная задача, требующая эффективных механизмов управления. Кроме того, важна защита от цифровых атак.

Изменение правил : законы о пищевых продуктах часто меняются, и системам искусственного интеллекта приходится успевать за этими изменениями. Кроме того, нормативные акты часто требуют интерпретации, для которой существующий ИИ может не подходить.

Междисциплинарное сотрудничество и обмен навыками : объединение ИИ и опыта в области продуктов питания требует эффективного взаимодействия между экспертами из разных областей (учеными-пищевиками, инженерами и специалистами по данным). Это требует ускорения обмена навыками и их развития между отделами для принятия комплексных решений на основе данных.

Принятие потребителями : Для того чтобы развеять опасения и страхи потребителей по поводу продуктов питания, произведенных с помощью ИИ, необходимы глубокие и достоверные исследования. Это долгий, серьезный и дорогостоящий исследовательский процесс.

Воздействие на окружающую среду : Помимо эффективности, необходимо учитывать воздействие ИИ на окружающую среду и сравнивать его с преимуществами снижения воздействия на окружающую среду. Решение этих проблем имеет решающее значение для того, чтобы помочь пищевой промышленности извлечь выгоду из потенциала ИИ, одновременно активно устраняя его ограничения и социальные последствия.

Перспективы применения ИИ в пищевой промышленности

С конца 2010-х годов в мире наблюдается всплеск стартапов, специализирующихся на разработке продуктов питания на основе ИИ. Ключевым моментом является предоставление решений на основе искусственного интеллекта для таких задач, как анализ рынка, прогнозирование потребительских предпочтений и предиктивное моделирование параметров продуктов и процессов.

Экосистема стартапов в пищевой промышленности на базе искусственного интеллекта.

Стартапы все чаще объединяются с продовольственными компаниями для стимулирования инноваций. Ожидается, что эта тенденция будет набирать обороты в ближайшем будущем. Возникают проблемы с качеством данных, возможностями обработки и этикой, однако приложения ИИ уже глубоко проникли в пищевую промышленность. Поэтому ожидается, что после определения гармонизированного механизма применения ИИ произведет революцию в пищевой промышленности.

Мощное взаимодействие искусственного интеллекта и пищевых технологий является неизбежным связующим звеном для удовлетворения растущего спроса на продовольствие и требований устойчивого развития. От вдохновения при проектировании новых продуктов на основе данных о потребительском спросе до предложения новых параметров процесса, которые могут повысить производительность и сократить затраты, ИИ поможет оптимизировать каждый этап цикла разработки новых продуктов в пищевой промышленности в ближайшее время.

(По данным peakbridge.vc, ieeexplore.ieee.org)

Источник