Inteligența artificială nu este viitorul. Este prezentul! / Cum poate fi folosită AI în industria alimentară / Există modele care pot fi programate pentru a dezvolta brânza pe bază de plante

Recent, a avut loc conferința ”AI și digitalizarea în industria alimentară” a Institutului Tehnologic Danez, unde experți și jucători din industrie au dezbătut și căutat noi căi și oportunități pentru AI și digitalizare în industria alimentară.

Conferința a fost susținută de Agenția Daneză pentru Învățământ Superior și Știință și Fondul Danish Pig Levy și a fost organizată de Institutul Tehnologic Danez în colaborare cu Food & Bio Cluster Denmark și IDA Fødevareselskabet, potrivit foodanddrinktechnology.com

Companiile alimentare daneze trebuie să acționeze acum pentru a adopta inteligența artificială sau riscă să rămână în urma concurenților lor, a fost ideea centrală a conferinței, practic, un semnal de alarmă tras de specialiștii din industrie.

„AI este una dintre pârghiile care vor face industria noastră mai eficientă și cu care nu ar trebui să rămâneți în urmă”, a declarat directorul de afaceri Lars Leopold Hinrichsen, Institutul Tehnologic Danez. „Domeniul se mișcă rapid și, dacă vrei să nu fii depășit, trebuie să te asiguri că te numeri printre companiile care sunt în proces de integrare a AI în afacerile și procesele lor.

În clarificarea sa strategică, specialistul Institutului Tehnologic Danez în transformare digitală, consultantul senior Cathrine Lippert, a oferit câteva recomandări: „Este vorba de identificarea modului în care AI este cel mai bine utilizată pentru a sprijini afacerea. Clarificarea strategică inițială este crucială pentru a vă asigura că nu puneți timp și resurse într-o tehnologie doar pentru că există și pare importantă la început”, a sfătuit Cathrine Lippert.

Ea a clarificat că AI necesită date bune, deoarece sistemele AI sunt la fel de bune ca și datele pe care sunt antrenate. Prin urmare, trebuie să vă asigurați că aveți atât sisteme, cât și procese pentru a colecta, stoca și analiza datele relevante.

„AI va fi esențială pentru dezvoltarea și operațiunile companiei și, prin urmare, este esențial să implementați măsuri de securitate robuste pentru a vă proteja sistemele de hacking, abuz și abuz – și la fel de important să luați în considerare implicațiile etice ale utilizării AI”, a adăugat ea.

De asemenea, participanții au dobândit o perspectivă asupra utilizării modelelor și AI pentru optimizarea proceselor biologice din industria alimentară de la Morten Arendt Rasmussen, care este profesor de știința datelor în alimentație la UCPH Food. Printre altele, el a arătat cum modelele de inteligență artificială pot fi antrenate, de exemplu, pentru a dezvolta brânza pe bază de plante prin compararea cu parametri relevanți din compoziția brânzei tradiționale.

Dacă nu te pricepi la variațiile tale, pierzi în competiție. Marjele din sectorul alimentar sunt atât de mici încât, pentru a menține nivelul concurenței, este absolut esențial ca companiile alimentare din Danemarca să reușească să utilizeze datele și digitalizarea, de exemplu prin inteligență artificială sau învățarea automată, pentru a-și optimiza procesele de dezvoltare, a spus Morten Arendt Rasmussen.

Utilizarea modelelor și a inteligenței artificiale (AI) pentru optimizarea proceselor biologice din industria alimentară reprezintă un domeniu în creștere, având potențialul de a transforma semnificativ producția și managementul resurselor.

Inteligența artificială poate optimiza procesele în mai multe etape critice, precum:

1. Fermentație și procese microbiologice: Modelele IA, cum ar fi rețelele neuronale și algoritmii de machine learning, sunt folosite pentru a monitoriza și ajusta parametrii fermentației, crescând eficiența și consistența produselor fermentate, de la lactate la produse pe bază de plante.​
2. Controlul calității și siguranței alimentelor: IA poate analiza datele provenite din lanțurile de aprovizionare și producție pentru a detecta produsele contaminate sau abateri de la standardele de calitate. Aceasta permite intervenția rapidă în cazul contaminărilor biologice și îmbunătățirea trasabilității produselor​.
3. Reducerea pierderilor și gestionarea resurselor: Modelele IA pot evalua parametrii biologici, precum degradarea ingredientelor sau dinamica nutrienților, oferind soluții pentru a maximiza utilizarea resurselor și a reduce pierderile. De exemplu, în ambalare, IA poate estima durata de viață a produselor pe baza condițiilor de depozitare și distribuție, creșterea eficienței și inovarea în formularea produselor.
4. Modelele predictive permit simularea reacțiilor chimice și biologice în procesul de fabricare a produselor alimentare, ajutând la dezvoltarea de produse inovatoare, cum ar fi alternativele pe bază de plante sau formulele îmbunătățite nutrițional.

Pe măsură ce tehnoloogia avansează, colaborările între specialiștii în biologie, inginerie alimentară și dezvoltatorii de IA sunt esențiale pentru a asigura implementarea optimă și responsabilă a acestor soluții inovative în industria alimentară, a fost concluzia conferinței.