Потреба в штучному інтелекті в харчовій промисловості
Окрім надання можливостей для вирішення складних галузевих проблем, штучний інтелект також змінює загальний бізнес-ландшафт. Компанії реагують на споживчі тенденції та виводять продукти на ринок швидше, ніж будь-коли раніше, і споживачі починають цього очікувати. Щоб не відставати від тенденцій та досягати успіху у своїх стратегіях виходу на ринок, впровадження продуктів має бути швидшим, ніж будь-коли.
Традиційно цикли розробки нових продуктів харчовими компаніями від створення до продажу на полицях магазинів супроводжувалися обмеженою інформацією та фрагментарними даними. Ця складність виникає через різні аспекти технологічного циклу, включаючи маркетинг, дослідження та розробки (R&D) та продажі. Ці проблеми призводять до повільного прийняття рішень та тривалих циклів інновацій.
Тому не дивно, що близько 80% запусків харчових продуктів зазнають невдачі, значною мірою через недостатнє сприйняття споживачами. Штучний інтелект допомагає ефективно вирішувати ці проблеми, зменшуючи потребу в ретельному тестуванні та сприяючи міжвідомчій співпраці за допомогою потужних мереж передачі даних. Він може оптимізувати весь процес, оптимізуючи рецептури продуктів, параметри процесу та аналізуючи ринкові тенденції.
«Уся цифрова програма є актуальною та захопливою, тому що, якщо її добре реалізувати, вона дійсно пришвидшує процес. Вона дозволяє уникнути багатьох спроб і помилок, які виконують традиційні організації, що займаються дослідженнями та розробками, і дозволяє швидше прогнозувати», — каже Міріам Убералл, колишня директорка з досліджень та розробок у Kraft Heinz та Unilever.
Роль штучного інтелекту в рушійній силі інноваційного циклу харчової промисловості
Покращення розуміння потреб споживачів та генерування ідей . Штучний інтелект змінює розробку нових продуктів, використовуючи багатовимірний підхід, заснований на даних.
По-перше, ШІ інтерпретує тенденції в режимі реального часу із зовнішніх джерел, збираючи інформацію про думки та настрої споживачів. Це включає аналіз соціальних мереж, відстеження ключових слів, використання чат-ботів для опитувань та аналіз зображень.
По-друге, штучний інтелект також поширюється на датчики Інтернету речей (IoT), які збирають дані споживачів про вибір продуктів та вподобання в кулінарії. Крім того, він проводить аналітику, використовуючи історичні дані про продажі та ринкові тенденції, щоб точно прогнозувати потреби та вподобання споживачів, оптимізувати час запуску нових продуктів та адаптуватися до змін на ринку.
Стартап Tastewise – яскравий приклад використання штучного інтелекту для натхнення розробки нових продуктів. Компанія розробила програмне забезпечення, яке збирає величезні обсяги даних з різних джерел (соціальні мережі, відгуки, меню, рецепти…), щоб зрозуміти нові харчові тенденції та смаки споживачів.
Це програмне забезпечення є цінним інструментом для харчових компаній, оскільки воно допомагає створювати продукти, які бажані та які віддають перевагу споживачам.
Відкриття нових харчових інгредієнтів . У циклі розробки нових продуктів штучний інтелект також може пришвидшити відкриття нових харчових інгредієнтів, покращити скринінг та характеристику інгредієнтів. Стартапи по всьому світу досліджують та розробляють ефективний алгоритм для підтримки процесу відкриття продуктів харчування. Наприклад, Ginkgo Bioworks та Arzeda використовують комбінацію обчислювального проектування та штучного інтелекту для створення нових білків та ферментів. Тим часом Amai Proteins використовує штучний інтелект для розробки нових білків, оптимізованих для отримання різних характеристик та смаків.
Дослідження, розробки та оптимізація . Штучний інтелект відіграє центральну роль у прогнозуванні та покращенні характеристик різноманітних харчових продуктів. Він пропонує співвідношення інгредієнтів відповідно до смакових профілів та пропонує здоровіші альтернативи, зберігаючи при цьому смак.
Крім того, штучний інтелект допомагає оцінювати текстуру харчових продуктів, забезпечуючи відповідність характеристик продукту очікуванням. Щодо харчової цінності, штучний інтелект оптимізує рецепти для досягнення конкретних цілей, будь то зниження вмісту цукру чи підвищення рівня білка, а також прогнозує склад поживних речовин для відповідності вимогам маркування.
Нещодавно харчові компанії застосували штучний інтелект у своїх циклах досліджень і розробок, скоротивши час розробки та обробки продукції з місяців до днів. Unilever використав штучний інтелект для створення продуктів з низьким вмістом солі, пришвидшивши процес аналізу смаку з місяців до днів. Kraft Heinz протестував алгоритми штучного інтелекту для оптимізації вартості, цукру та солі, досягнувши вражаючих результатів. Кількісний описовий аналіз досяг точності 94% у відтворенні оригінального томатного продукту.
Оптимізація продуктивності та витрат . Після розробки харчових продуктів у лабораторних масштабах, харчові компанії стикаються з проблемою організації обладнання та ліній для великомасштабного виробництва, забезпечуючи при цьому конкурентоспроможність та якість продукції, як у лабораторних масштабах. Штучний інтелект пропонує рішення, аналізуючи дані для визначення оптимальних умов для масштабування виробництва.
Такі новаторські стартапи, як Animal Alternative Technologies та Umami Bioworks, є лідерами в цій галузі, розвиваючи інтелектуальну власність та масштабовані технології, використовуючи науку про дані. Ще одним помітним стартапом у цій галузі є Eternal, який використовує штучний інтелект та робототехніку для автоматизації тестування, аналізу та оптимізації ферментації біомаси. Ці досягнення також приносять користь великим виробникам, які шукають життєздатний та сталий шлях до масштабного виробництва альтернативного білка.
Проблеми застосування штучного інтелекту в харчовій промисловості
Застосування штучного інтелекту в харчовій промисловості пропонує багато переваг, включаючи економічну ефективність, швидкість, налаштування, можливості прогнозування та аналітику на основі даних. Однак цей процес також стикається з низкою проблем.
Обмежені історичні дані : у новій галузі, такій як харчові технології, бракує історичних даних для роботи алгоритмів, що ускладнює отримання змістовних результатів. Якщо вони й доступні, то часто представлені в різних неструктурованих та різнорідних форматах даних. Тому існує потреба в розробці, щоб зробити відповідні вхідні дані більш впізнаваними.
Високі витрати на впровадження : налаштування та обслуговування системи штучного інтелекту може бути дорогим, особливо для малих компаній. З іншого боку, поточні системи великих компаній можуть бути неперспективними та тому вимагати значних інвестицій для подальшого зростання.
Юридична та етична складність : Зростаюча складність систем штучного інтелекту, особливо в прогнозних застосуваннях, ставить під загрозу підзвітність з юридичної та етичної точки зору для усунення потенційних помилок та наслідків, пов'язаних з використанням штучного інтелекту. Крім того, оцінка впливу штучного інтелекту на традиційну культуру харчування має вирішальне значення для розуміння його загального впливу.
Проблеми безпеки даних : захист конфіденційних даних, таких як секретні рецепти, одночасно сприяючи обміну даними для оптимізації програм штучного інтелекту, є складним завданням, яке вимагає ефективних механізмів управління. Крім того, захист від цифрових атак має вирішальне значення.
Зміна нормативних актів : Закони про харчові продукти часто змінюються, що вимагає від систем штучного інтелекту враховувати ці зміни. Крім того, нормативні акти часто потребують інтерпретації, до якої сучасний штучний інтелект може бути не дуже пристосований.
Міждисциплінарна співпраця та обмін навичками : поєднання штучного інтелекту та експертизи в галузі харчових продуктів вимагає ефективної комунікації між експертами з різних галузей (вченими-харчовиками, інженерами та спеціалістами з обробки даних). Це вимагає прискореного обміну навичками та міжфункціонального розвитку для прийняття інтегрованих рішень на основі даних.
Прийняття споживачами : Зменшення занепокоєння та побоювань споживачів щодо продуктів харчування, вироблених за допомогою штучного інтелекту, вимагає ретельних, глибоких досліджень. Це тривалий, ретельний та дорогий дослідницький процес.
Вплив на навколишнє середовище : Окрім ефективності, необхідно враховувати вплив штучного інтелекту на навколишнє середовище та зважувати його з перевагами зменшення впливу на навколишнє середовище. Вирішення цих проблем має вирішальне значення для того, щоб допомогти харчовій промисловості скористатися потенціалом штучного інтелекту, одночасно проактивно усуваючи його обмеження та суспільні наслідки.
Перспективи застосування штучного інтелекту в харчовій промисловості
З кінця 2010-х років у світі спостерігається сплеск появи стартапів, що спеціалізуються на розробці харчових продуктів на основі штучного інтелекту. Суть питання полягає в наданні рішень на основі штучного інтелекту для таких завдань, як аналітика ринку, прогнозування споживчої інформації, а також прогнозне моделювання параметрів продуктів і процесів.
Стартапи все частіше об'єднуються з харчовими компаніями для стимулювання інновацій – тенденція, яка, як очікується, набере обертів найближчим часом. Виникають проблеми з якістю даних, обчислювальною потужністю та етикою, проте застосування штучного інтелекту глибоко проникло в харчову промисловість. Тому, як тільки буде визначено гармонійний механізм застосування, очікується, що штучний інтелект революціонізує харчову промисловість.
Потужна синергія між штучним інтелектом та харчовими технологіями є неминучим зв'язком для задоволення зростаючого попиту на продукти харчування та вимог до сталого розвитку. Від натхнення для нового дизайну продуктів на основі даних про споживчий попит до запропонованих нових параметрів процесу, які можуть підвищити продуктивність та знизити витрати, штучний інтелект сприятиме оптимізації кожного етапу циклу розробки нових продуктів харчової промисловості в майбутньому.
(За даними peakbridge.vc, ieeexplore.ieee.org)
Джерело
![[Фото] Міст Бінь Трієу 1 завершено, його підняли на 1,1 м, і його відкриють для руху наприкінці листопада.](https://vphoto.vietnam.vn/thumb/1200x675/vietnam/resource/IMAGE/2025/10/2/a6549e2a3b5848a1ba76a1ded6141fae)
Коментар (0)