Tillämpning av artificiell intelligens inom livsmedelsindustrin

[annons_1]

Behovet av AI inom livsmedelsindustrin

Förutom att ge möjligheter att lösa komplexa branschutmaningar förändrar AI också det övergripande affärslandskapet. Företag reagerar på konsumenttrender och lanserar produkter snabbare än någonsin tidigare, och konsumenterna börjar förvänta sig detta. För att hålla jämna steg med trenderna och lyckas med sina marknadsstrategier måste produktinnovation ske snabbare än någonsin.

*Investeringar i AI under perioden 2000-2023*

Traditionellt sett har livsmedelsföretags produktutvecklingscykler, från start till slut, plågats av begränsad information och fragmenterad data. Denna komplexitet uppstår från olika aspekter av processcykeln, inklusive marknadsföring, forskning och utveckling (FoU) och försäljning. Dessa utmaningar leder till långsamt beslutsfattande och långa innovationscykler.

Det är därför ingen överraskning att cirka 80 % av lanseringarna av livsmedelsprodukter misslyckas, till stor del på grund av bristande konsumentacceptans. AI hjälper till att effektivt hantera dessa utmaningar genom att minska behovet av omfattande tester och främja samarbete mellan avdelningar med hjälp av kraftfulla datanätverk. Det kan effektivisera hela processen genom att optimera produktformuleringar, processparametrar och analysera marknadstrender.

”Hela den digitala agendan är relevant och spännande eftersom den, om den görs på rätt sätt, verkligen accelererar saker. Den undviker mycket av den trial and error som en traditionell FoU-organisation gör, och den möjliggör snabbare förutsägelser”, säger Miriam Überall, tidigare FoU-direktör på Kraft Heinz och Unilever.

AI:s roll i att driva livsmedelsindustrins innovationscykel

Förbättra konsumentinsikter och idégenerering . AI omformar ny produktutveckling genom att utnyttja en flerdimensionell datadriven metod.

För det första tolkar AI realtidstrender från externa källor och samlar in information om konsumenters åsikter och känslor. Detta inkluderar analys av sociala medier, spårning av sökord, användning av chatbotar för undersökningar och bildanalys.

För det andra omfattar AI även sensorer för sakernas internet (IoT), som samlar in konsumentdata om produktval och matlagningspreferenser. Dessutom utför den analyser och utnyttjar historisk försäljningsdata och marknadstrender för att korrekt prognostisera konsumentbehov och preferenser, optimera lanseringstider för nya produkter och anpassa sig till marknadsförändringar.

*TasteGPT är Tastewises generativa AI-program utformat för att hjälpa användare att få personliga insikter snabbare än någonsin.*

Startupföretaget Tastewise är ett utmärkt exempel på hur man använder AI för att inspirera ny produktutveckling. Företaget har utvecklat programvara som samlar in enorma mängder data från en mängd olika källor (sociala medier, recensioner, menyer, recept...) för att förstå nya mattrender och konsumenternas smak.

Denna programvara är ett värdefullt verktyg för livsmedelsföretag eftersom den hjälper till att skapa produkter som är önskvärda och föredras av konsumenterna.

Upptäcka nya livsmedelsingredienser . I den nya produktutvecklingscykeln kan AI också påskynda upptäckten av nya livsmedelsingredienser, förbättra screening och karakterisering av ingredienser. Startups runt om i världen forskar och utvecklar en effektiv algoritm för att stödja processen för livsmedelsupptäckt. Ginkgo Bioworks och Arzeda använder till exempel en kombination av beräkningsdesign och AI för att skapa nya proteiner och enzymer. Samtidigt använder Amai Proteins AI för att designa nya proteiner som är optimerade för att producera olika egenskaper och smaker.

Forskning, utveckling och optimering . AI spelar en central roll i att förutsäga och förbättra egenskaperna hos en mängd olika livsmedelsprodukter. Den föreslår ingrediensförhållanden som matchar smakprofiler och erbjuder hälsosammare alternativ samtidigt som smaken bibehålls.

Dessutom hjälper AI till att bedöma livsmedelsprodukters konsistens och säkerställa att produktens egenskaper uppfyller förväntningarna. På näringsfronten optimerar AI recept för att uppnå specifika mål, oavsett om det handlar om att minska sockerhalten eller öka proteinnivåerna, samtidigt som den förutsäger näringssammansättningen för att uppfylla märkningskraven.

På senare tid har livsmedelsföretag använt AI i sina FoU-cykler, vilket minskat produktutvecklings- och bearbetningstiden från månader till dagar. Unilever använde AI för att skapa produkter med lågt saltinnehåll, vilket snabbade upp smakanalysprocessen från månader till dagar. Kraft Heinz testade AI-algoritmer för att optimera kostnad, socker och salt, vilket uppnådde anmärkningsvärda resultat. Kvantitativ beskrivande analys uppnådde 94 % noggrannhet vid reproduktion av den ursprungliga tomatprodukten.

Optimering av produktivitet och kostnader . Efter att ha utvecklat livsmedelsprodukter i laboratorieskala står livsmedelsföretag inför utmaningen att ordna maskiner och linjer för storskalig produktion samtidigt som de säkerställer konkurrenskraften och kvaliteten på produkterna i laboratorieskala. AI tillhandahåller en lösning genom att analysera data för att fastställa de optimala förutsättningarna för att skala upp produktionen.

Banbrytande startups som Animal Alternative Technologies och Umami Bioworks är ledande inom detta område och utvecklar immateriella rättigheter och skalbar teknik genom att utnyttja datavetenskap . En annan anmärkningsvärd startup inom detta område är Eternal, som använder AI och robotik för att automatisera testning, analys och optimering av biomassajäsning. Dessa framsteg gynnar också stora tillverkare som letar efter en gångbar och hållbar väg till storskalig produktion av alternativa proteiner.

Utmaningar för AI-tillämpningar inom livsmedelsindustrin

Tillämpningen av AI inom livsmedelsindustrin erbjuder många fördelar, inklusive kostnadseffektivitet, hastighet, anpassningsmöjligheter, prediktiva funktioner och datadrivna insikter. Processen står dock också inför ett antal utmaningar.

Begränsad historisk data : Ett framväxande område som livsmedelsteknik saknar historisk data för att mata algoritmer, vilket gör det svårare att generera meningsfulla resultat. Om den finns tillgänglig finns den ofta i olika ostrukturerade och disparata dataformat. Därför finns det ett behov av utveckling för att göra relevant indata i en mer igenkännbar form.

Höga implementeringskostnader : Att installera och underhålla ett AI-system kan vara dyrt, särskilt för små företag. Å andra sidan kanske stora företags nuvarande system inte är framtidssäkra och kräver därför betydande investeringar för att fortsätta växa.

Juridisk och etisk komplexitet : Den ökande komplexiteten hos AI-system, särskilt i prediktiva tillämpningar, ställer krav på ansvarsskyldighet ur ett juridiskt och etiskt perspektiv för att hantera potentiella AI-fel och konsekvenser. Dessutom är det avgörande att bedöma AI:s inverkan på traditionell matkultur för att förstå dess övergripande inverkan.

Datasäkerhetsproblem : Att skydda proprietär data, såsom hemliga recept, samtidigt som man främjar datadelning för att optimera AI-applikationer är en komplex utmaning som kräver effektiva styrningsmekanismer. Dessutom är skydd mot digitala attacker avgörande.

Förändrade regler : Livsmedelslagar ändras ofta, vilket kräver att AI-system hänger med i dessa anpassningar. Dessutom kräver regelverk ofta tolkning, vilket nuvarande AI kanske inte är väl lämpad för.

Tvärvetenskapligt samarbete och kompetensdelning : Att kombinera AI och livsmedelsexpertis kräver effektiv kommunikation mellan experter från olika områden (livsmedelsforskare, ingenjörer och datavetare). Detta kräver snabbare kompetensdelning och tvärfunktionell uppbyggnad för att fatta integrerade, datadrivna beslut.

Konsumentacceptans : Att lindra konsumenternas oro och farhågor kring AI-producerad mat kräver rigorös och djupgående forskning. Det är en lång, rigorös och dyr forskningsprocess.

Miljöpåverkan : Utöver effektivitet måste AI:s miljöpåverkan beaktas och vägas mot fördelarna med att minska miljöpåverkan. Att ta itu med dessa utmaningar är avgörande för att hjälpa livsmedelsindustrin att utnyttja AI:s potential, samtidigt som man proaktivt tar itu med dess begränsningar och samhälleliga konsekvenser.

Utsikter för AI-tillämpningar inom livsmedelsindustrin

Sedan slutet av 2010-talet har världen sett en ökning av startups som specialiserar sig på AI-baserad livsmedelsproduktutveckling. Kärnan ligger i att tillhandahålla AI-baserade lösningar för uppgifter som marknadsanalys, konsumentinsikter, prognoser och prediktiv modellering för produkt- och processparametrar.

AI-baserat ekosystem för startups inom livsmedelsindustrin.

Startups går i allt större utsträckning samman med livsmedelsföretag för att driva innovation – en trend som förväntas få mer fart inom en snar framtid. Utmaningar inom datakvalitet, processorkraft och etik framträder, men AI-tillämpningar har trängt djupt in i livsmedelsindustrin. När en harmonisk tillämpningsmekanism väl har fastställts förväntas AI därför revolutionera livsmedelsindustrin.

Den kraftfulla synergin mellan AI och livsmedelsteknik är en oundviklig länk för att möta den växande efterfrågan på livsmedel och hållbarhetskrav. Från inspiration till ny produktdesign baserad på data från konsumenternas efterfrågan, till förslag på nya processparametrar som kan förbättra produktiviteten och minska kostnaderna, kommer AI att bidra till att optimera varje steg i livsmedelsindustrins nya produktutvecklingscykel under den kommande tiden.

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

[annons_2]
Källa