Gıda Endüstrisinde Yapay Zeka İhtiyacı
Yapay zekâ, karmaşık sektör zorluklarını çözme fırsatları sunmanın yanı sıra, genel iş dünyasını da değiştiriyor. Şirketler tüketici trendlerine yanıt veriyor ve ürünlerini her zamankinden daha hızlı pazara sunuyor ve tüketiciler de bunu beklemeye başlıyor. Trendleri yakalamak ve pazara giriş stratejilerinde başarılı olmak için ürün inovasyonunun her zamankinden daha hızlı ilerlemesi gerekiyor.
Geleneksel olarak, gıda şirketlerinin yeni ürün geliştirme süreçleri, başlangıçtan rafa kadar sınırlı bilgi ve parçalı verilerle boğuşmaktadır. Bu karmaşıklık, pazarlama, araştırma ve geliştirme (Ar-Ge) ve satış gibi süreç döngüsünün farklı yönlerinden kaynaklanmaktadır. Bu zorluklar, yavaş karar alma süreçlerine ve uzun inovasyon döngülerine yol açmaktadır.
Bu nedenle, gıda ürünü lansmanlarının yaklaşık %80'inin, büyük ölçüde tüketici kabulünün eksikliğinden dolayı başarısızlığa uğraması şaşırtıcı değildir. Yapay zekâ, kapsamlı test ihtiyacını azaltarak ve güçlü veri ağları kullanarak departmanlar arası iş birliğini teşvik ederek bu zorlukların etkili bir şekilde ele alınmasına yardımcı olmaktadır. Ürün formüllerini, süreç parametrelerini optimize ederek ve piyasa trendlerini analiz ederek tüm süreci kolaylaştırabilir.
Kraft Heinz ve Unilever'in eski Ar-Ge direktörü Miriam Überall, "Dijital gündemin tamamı güncel ve heyecan verici çünkü doğru uygulandığında işleri gerçekten hızlandırıyor. Geleneksel bir Ar-Ge kuruluşunun yaptığı deneme-yanılma süreçlerinin çoğundan kaçınıyor ve daha hızlı tahmin yapılmasını sağlıyor," diyor.
Yapay Zekanın Gıda Endüstrisi İnovasyon Döngüsünü Yönlendirmedeki Rolü
Tüketici içgörülerini ve fikir üretimini geliştirin . Yapay zeka, çok boyutlu veri odaklı bir yaklaşımdan yararlanarak yeni ürün geliştirmeyi yeniden şekillendiriyor.
Yapay zeka, öncelikle dış kaynaklardan gelen gerçek zamanlı trendleri yorumlayarak tüketici görüşleri ve duyguları hakkında bilgi toplar. Bu, sosyal medya analizi, anahtar kelime takibi, anketler için sohbet robotlarının kullanımı ve görüntü analizini içerir.
İkinci olarak, yapay zekâ, tüketicinin ürün tercihleri ve pişirme tercihleri hakkında veri toplayan Nesnelerin İnterneti (IoT) sensörlerine de uzanır. Ayrıca, geçmiş satış verilerini ve pazar eğilimlerini kullanarak analitik veriler üretir, tüketici ihtiyaçlarını ve tercihlerini doğru bir şekilde tahmin eder, yeni ürün lansman sürelerini optimize eder ve pazar değişikliklerine uyum sağlar.
Tastewise adlı girişim, yapay zekayı yeni ürün geliştirmeye ilham vermek için kullanmanın en iyi örneklerinden biri. Şirket, ortaya çıkan gıda trendlerini ve tüketici zevklerini anlamak için çeşitli kaynaklardan (sosyal medya, yorumlar, menüler, tarifler vb.) büyük miktarda veri toplayan bir yazılım geliştirdi.
Bu yazılım, tüketicilerin arzuladığı ve tercih ettiği ürünlerin yaratılmasına yardımcı olması nedeniyle gıda şirketleri için değerli bir araçtır.
Yeni gıda bileşenlerinin keşfi . Yapay zekâ, yeni ürün geliştirme döngüsünde yeni gıda bileşenlerinin keşfini hızlandırabilir, bileşenlerin taranmasını ve karakterizasyonunu iyileştirebilir. Dünya çapındaki girişimler, gıda keşif sürecini desteklemek için verimli bir algoritma araştırıyor ve geliştiriyor. Örneğin Ginkgo Bioworks ve Arzeda, yeni proteinler ve enzimler oluşturmak için hesaplamalı tasarım ve yapay zekâyı bir arada kullanıyor. Amai Proteins ise, farklı özellikler ve tatlar üretmek üzere optimize edilmiş yeni proteinler tasarlamak için yapay zekâ kullanıyor.
Araştırma, geliştirme ve optimizasyon . Yapay zekâ, çeşitli gıda ürünlerinin özelliklerini tahmin etmede ve geliştirmede merkezi bir rol oynar. Lezzet profillerine uygun bileşen oranları önerir ve lezzeti korurken daha sağlıklı alternatifler sunar.
Yapay zekâ ayrıca, gıda ürününün dokusunun değerlendirilmesine yardımcı olarak ürün özelliklerinin beklentileri karşılamasını sağlar. Besinsel açıdan bakıldığında, yapay zekâ, şeker içeriğini azaltmak veya protein seviyelerini artırmak gibi belirli hedeflere ulaşmak için tarifleri optimize ederken, etiketleme gerekliliklerini karşılamak için besin bileşimini de tahmin eder.
Son zamanlarda gıda şirketleri, Ar-Ge döngülerinde yapay zekâyı kullanarak ürün geliştirme ve işleme süresini aylardan günlere indirdi. Unilever, düşük tuzlu ürünler üretmek için yapay zekâyı kullanarak lezzet analiz sürecini aylardan günlere indirdi. Kraft Heinz, maliyet, şeker ve tuz optimizasyonu için yapay zekâ algoritmalarını test ederek olağanüstü sonuçlar elde etti. Nicel betimleyici analiz, orijinal domates ürününün yeniden üretilmesinde %94 doğruluk oranına ulaştı.
Verimlilik ve maliyetlerin optimize edilmesi . Gıda şirketleri, laboratuvar ölçeğinde gıda ürünleri geliştirdikten sonra, büyük ölçekli üretim için makine ve hatları düzenlerken, laboratuvar ölçeğindeki ürünlerin rekabet gücünü ve kalitesini de koruma zorluğuyla karşı karşıya kalırlar. Yapay zekâ, üretimi ölçeklendirmek için en uygun koşulları belirlemek üzere verileri analiz ederek bir çözüm sunar.
Animal Alternative Technologies ve Umami Bioworks gibi öncü girişimler, veri biliminden yararlanarak fikri mülkiyet ve ölçeklenebilir teknoloji geliştirerek bu alanda öncü rol oynuyor. Bu alandaki bir diğer önemli girişim ise, biyokütle fermantasyonunun test, analiz ve optimizasyonunu otomatikleştirmek için yapay zeka ve robotik kullanan Eternal. Bu gelişmeler, büyük ölçekli alternatif protein üretimine giden sürdürülebilir ve uygulanabilir bir yol arayan büyük üreticilere de fayda sağlıyor.
Gıda Endüstrisinde Yapay Zeka Uygulamalarının Karşılaştığı Zorluklar
Yapay zekanın gıda endüstrisinde uygulanması, maliyet verimliliği, hız, özelleştirme, öngörü yetenekleri ve veriye dayalı içgörüler gibi birçok avantaj sunmaktadır. Ancak bu süreç aynı zamanda bir dizi zorlukla da karşı karşıyadır.
Sınırlı tarihsel veri : Gıda teknolojisi gibi gelişmekte olan bir alanda, algoritmaları besleyecek tarihsel veriler eksiktir ve bu da anlamlı sonuçlar üretmeyi zorlaştırır. Mevcut olsa bile, genellikle çeşitli yapılandırılmamış ve farklı veri formatlarında bulunur. Bu nedenle, ilgili girdi verilerinin daha tanınabilir bir biçimde oluşturulması için geliştirmelere ihtiyaç vardır.
Yüksek uygulama maliyetleri : Bir yapay zeka sisteminin kurulumu ve bakımı, özellikle küçük şirketler için pahalı olabilir. Öte yandan, büyük şirketlerin mevcut sistemleri geleceğe hazır olmayabilir ve bu nedenle büyümeye devam etmek için önemli yatırımlar gerektirebilir.
Yasal ve Etik Karmaşıklık : Yapay zeka sistemlerinin, özellikle öngörücü uygulamalardaki artan karmaşıklığı, olası yapay zeka hatalarını ve sonuçlarını ele almak için yasal ve etik açıdan hesap verebilirlik zorluğunu gündeme getirmektedir. Ayrıca, yapay zekanın geleneksel gıda kültürü üzerindeki etkisinin değerlendirilmesi, genel etkisini anlamak açısından hayati önem taşımaktadır.
Veri güvenliği sorunları : Gizli tarifler gibi tescilli verileri korurken, yapay zeka uygulamalarını optimize etmek için veri paylaşımını teşvik etmek, etkili yönetişim mekanizmaları gerektiren karmaşık bir sorundur. Ayrıca, dijital saldırılara karşı koruma sağlamak da hayati önem taşır.
Değişen düzenlemeler : Gıda yasaları sıklıkla değişmekte ve yapay zeka sistemlerinin bu değişikliklere ayak uydurması gerekmektedir. Ayrıca, düzenlemeler genellikle yorum gerektirir ve mevcut yapay zeka bu duruma pek uygun olmayabilir.
Disiplinlerarası iş birliği ve beceri paylaşımı : Yapay zeka ve gıda uzmanlığını bir araya getirmek, farklı alanlardan uzmanlar (gıda bilimcileri, mühendisler ve veri bilimcileri) arasında etkili iletişim gerektirir. Bu, entegre ve veri odaklı kararlar almak için hızlandırılmış beceri paylaşımı ve işlevler arası yapı oluşturmayı gerektirir.
Tüketici Kabulü : Tüketicilerin yapay zeka ile üretilen gıdalara ilişkin endişelerini ve korkularını gidermek, titiz ve derinlemesine bir araştırma gerektirir. Bu, uzun, titiz ve masraflı bir araştırma sürecidir.
Çevresel Etki : Verimliliğin yanı sıra, yapay zekanın çevresel etkisinin de göz önünde bulundurulması ve çevresel etkiyi azaltmanın faydalarıyla kıyaslanması gerekir. Bu zorlukların ele alınması, gıda endüstrisinin yapay zekanın potansiyelinden yararlanmasına yardımcı olurken, sınırlamalarını ve toplumsal etkilerini proaktif bir şekilde ele alması açısından hayati önem taşımaktadır.
Gıda endüstrisinde yapay zeka uygulamasının beklentileri
2010'ların sonlarından bu yana, dünya yapay zeka tabanlı gıda ürünü geliştirme konusunda uzmanlaşmış girişimlerde bir artışa tanık oldu. Meselenin özü, pazar analitiği, tüketici içgörüleri tahmini ve ürün ve süreç parametreleri için öngörücü modelleme gibi görevler için yapay zeka tabanlı çözümler sunmaktır.
Girişimler, inovasyonu teşvik etmek için gıda şirketleriyle giderek daha fazla birleşiyor ve bu eğilimin yakın gelecekte daha da ivme kazanması bekleniyor. Veri kalitesi, işleme gücü ve etik konularında zorluklar ortaya çıksa da, yapay zeka uygulamaları gıda sektörüne derinlemesine nüfuz etmiş durumda. Dolayısıyla, uyumlu bir uygulama mekanizması belirlendiğinde, yapay zekanın gıda sektöründe devrim yaratması bekleniyor.
Yapay zeka ve gıda teknolojisi arasındaki güçlü sinerji, artan gıda talebi ve sürdürülebilirlik gerekliliklerini karşılamak için kaçınılmaz bir bağdır. Tüketici talep verilerine dayalı yeni ürün tasarım ilhamından, verimliliği artırıp maliyetleri düşürebilecek önerilen yeni süreç parametrelerine kadar, yapay zeka önümüzdeki dönemde gıda endüstrisinin yeni ürün geliştirme döngüsünün her adımının optimize edilmesine katkıda bulunacaktır.
(peakbridge.vc, ieeexplore.ieee.org'a göre)
[reklam_2]
Kaynak
Yorum (0)