Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành công nghiệp thực phẩm

Sự cần thiết của AI trong ngành công nghiệp thực phẩm

Ngoài việc mang đến cơ hội giải quyết những thách thức phức tạp trong ngành công nghiệp,Ứngdụngtrítuệnhântạotrongngànhcôngnghiệpthựcphẩket qua bong da anh AI còn đang thay đổi bối cảnh kinh doanh tổng thể. Các công ty đang đáp ứng xu hướng của người tiêu dùng và đưa sản phẩm ra thị trường nhanh hơn bao giờ hết và người tiêu dùng bắt đầu mong đợi điều này. Để theo kịp xu hướng và thành công trong chiến lược tiếp cận thị trường, việc đổi mới sản phẩm cần phải có nhịp độ nhanh hơn bao giờ hết.

Theo truyền thống, chu kỳ phát triển sản phẩm mới của các công ty thực phẩm từ khi bắt đầu đến lúc nằm trên kệ hàng đều gặp phải tình trạng hạn chế về thông tin và dữ liệu rời rạc. Sự phức tạp này phát sinh từ các khía cạnh khác nhau của chu trình xử lý, bao gồm tiếp thị, nghiên cứu - phát triển (R&D) và bán hàng. Những thách thức này dẫn đến việc ra quyết định chậm và chu kỳ đổi mới kéo dài.

Do đó, không có gì ngạc nhiên khi khoảng 80% sản phẩm thực phẩm ra mắt đều thất bại, chủ yếu là do người tiêu dùng không chấp nhận. AI đang góp phần giải quyết hiệu quả những thách thức này thông qua việc giảm nhu cầu thử nghiệm rộng rãi và thúc đẩy sự hợp tác giữa các bộ phận bằng cách sử dụng mạng dữ liệu mạnh mẽ. Nó có thể hợp lý hóa toàn bộ quy trình bằng cách tối ưu hóa công thức sản phẩm, thông số quy trình và phân tích xu hướng thị trường.

Miriam Überall, cựu Giám đốc R&D tại Kraft Heinz và Unilever cho rằng, “toàn bộ chương trình số hóa phù hợp và rất thú vị bởi nếu được thực hiện tốt, nó sẽ thực sự thúc đẩy mọi thứ nhanh hơn. Tránh thực hiện nhiều thử nghiệm cũng như các sai sót mà một tổ chức R&D cổ điển vẫn mắc phải và với khả năng dự đoán nhanh hơn”.

Vai trò của AI trong việc thúc đẩy chu kỳ đổi mới ngành công nghiệp thực phẩm

Tăng cường hiểu biết của người tiêu dùng và tạo ý tưởng. AI đang định hình lại quá trình phát triển sản phẩm mới bằng cách tận dụng cách tiếp cận dựa trên dữ liệu đa chiều.

Thứ nhất, AI diễn giải các xu hướng theo thời gian thực từ các nguồn bên ngoài, thu thập thông tin về ý kiến ​​và cảm xúc người tiêu dùng. Điều này bao gồm việc phân tích phương tiện truyền thông xã hội, theo dõi từ khóa, sử dụng chatbot để khảo sát và phân tích hình ảnh.

Thứ hai, AI cũng mở rộng sang cảm biến Internet of Things (IoT), thu thập dữ liệu của người tiêu dùng về lựa chọn sản phẩm và sở thích nấu ăn. Hơn nữa, tiến hành phân tích, tận dụng dữ liệu bán hàng trước đây và xu hướng thị trường để dự báo chính xác nhu cầu và sở thích của người tiêu dùng, tối ưu hóa thời gian ra mắt sản phẩm mới và thích ứng với những thay đổi của thị trường.

Công ty khởi nghiệp Tastewise là một ví dụ điển hình về việc sử dụng AI để truyền cảm hứng cho quá trình phát triển sản phẩm mới. Công ty đã phát triển phần mềm thu thập lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau (mạng xã hội, đánh giá, thực đơn, công thức nấu ăn…) để tìm hiểu xu hướng thực phẩm đang phát triển và thị hiếu của người tiêu dùng.

Phần mềm này là một công cụ có giá trị cho các công ty thực phẩm vì giúp tạo ra các sản phẩm được người tiêu dùng mong muốn và ưa thích.

Khám phá các thành phần thực phẩm mới. Trong chu kỳ phát triển sản phẩm mới, AI cũng có thể đẩy nhanh việc khám phá các thành phần thực phẩm mới, cải thiện việc sàng lọc và mô tả đặc tính của các nguyên liệu thành phần. Các công ty khởi nghiệp trên thế giới đang nghiên cứu, phát triển một thuật toán hiệu quả hỗ trợ quy trình khám phá thực phẩm. Điển hình như Ginkgo Biowork và Arzeda, đang sử dụng kết hợp thiết kế tính toán và AI để tạo ra các protein và enzyme mới. Trong khi đó, hãng Amai Proteins sử dụng AI để thiết kế các protein mới được tối ưu hóa, tạo ra các đặc điểm và mùi vị khác nhau.

Nghiên cứu, phát triển và tối ưu hóa. AI đóng vai trò trung tâm trong việc dự đoán và tăng cường thuộc tính cho các sản phẩm thực phẩm đa dạng. Nó gợi ý tỷ lệ thành phần để phù hợp với đặc điểm hương vị và đưa ra những lựa chọn thay thế lành mạnh hơn trong khi vẫn giữ được hương vị.

Ngoài ra, AI hỗ trợ đánh giá kết cấu sản phẩm thực phẩm, đảm bảo các đặc tính sản phẩm đáp ứng mong đợi. Về mặt dinh dưỡng, AI tối ưu hóa các công thức nấu ăn để đạt được các mục tiêu cụ thể, cho dù đó là giảm hàm lượng đường hay tăng mức protein, đồng thời dự đoán thành phần dinh dưỡng để phù hợp với yêu cầu ghi nhãn.

Gần đây, các công ty thực phẩm đã áp dụng AI trong chu trình R&D, giảm thời gian phát triển và xử lý sản phẩm từ vài tháng xuống chỉ còn vài ngày. Unilever đã sử dụng AI để tạo ra sản phẩm có hàm lượng muối thấp, đẩy nhanh quá trình phân tích hương vị từ vài tháng xuống vài ngày. Kraft Heinz đã thử nghiệm thuật toán AI để tối ưu hóa chi phí, lượng đường và muối, đạt được kết quả đáng chú ý. Việc phân tích mô tả định lượng đã đạt độ chính xác tới 94% trong việc tái tạo sản phẩm gốc cà chua.

Tối ưu hóa năng suất và chi phí. Sau khi phát triển các sản phẩm thực phẩm ở quy mô phòng thí nghiệm, các công ty thực phẩm phải đối mặt với thách thức trong việc bố trí máy móc và dây chuyền để sản xuất ở quy mô lớn mà vẫn phải đảm bảo khả năng cạnh tranh và chất lượng sản phẩm như ở quy mô phòng thí nghiệm. AI cung cấp giải pháp bằng cách phân tích dữ liệu nhằm xác định các điều kiện tối ưu để mở rộng quy mô sản xuất.

Các công ty khởi nghiệp tiên phong như Animal Alternative Technologies và Umami Biowork đang dẫn đầu lĩnh vực này, phát triển sở hữu trí tuệ và công nghệ có thể mở rộng bằng cách tối ưu hóa khoa học dữ liệu. Một công ty khởi nghiệp đáng chú ý khác trong lĩnh vực này là Eternal, ứng dụng AI và robot để tự động hóa thử nghiệm, phân tích và tối ưu hóa quá trình lên men sinh khối. Những tiến bộ này cũng mang lại lợi ích cho các nhà sản xuất lớn đang tìm kiếm con đường khả thi và bền vững để chuyển sang sản xuất protein thay thế quy mô lớn.

Những thách thức đối với việc ứng dụng AI trong ngành công nghiệp thực phẩm

Việc ứng dụng AI trong ngành công nghiệp thực phẩm mang lại nhiều lợi ích, bao gồm hiệu quả chi phí, tốc độ, khả năng tùy chỉnh, khả năng dự đoán và hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu. Tuy nhiên, quá trình này cũng đang phải đối mặt với một số thách thức.

Dữ liệu lịch sử hạn chế: Một lĩnh vực mới nổi như công nghệ thực phẩm thiếu dữ liệu lịch sử để cung cấp cho thuật toán, khiến việc tạo ra kết quả có ý nghĩa trở nên khó khăn hơn. Nếu có sẵn, nó thường được tìm thấy ở nhiều định dạng dữ liệu phi cấu trúc và khác nhau. Do đó, cần có sự phát triển để làm cho dữ liệu đầu vào có liên quan ở dạng dễ nhận biết hơn.

Chi phí triển khai lớn: Việc thiết lập và bảo trì hệ thống AI có thể tốn kém, đặc biệt đối với các công ty nhỏ. Mặt khác, hệ thống hiện tại của các công ty lớn có thể không phù hợp trong tương lai và do đó cần đầu tư đáng kể để tiếp tục phát triển.

Sự phức tạp về tính pháp lý và đạo đức: Sự phức tạp ngày càng tăng của các hệ thống AI, đặc biệt là trong các ứng dụng dự đoán, đặt ra thách thức về trách nhiệm cần thiết ở góc độ pháp lý và đạo đức để giải quyết các lỗi và hậu quả tiềm ẩn của AI. Ngoài ra, việc đánh giá tác động của AI đối với văn hóa ẩm thực truyền thống là rất quan trọng để hiểu được tác động tổng thể của nó.

Vấn đề bảo mật dữ liệu: Bảo vệ dữ liệu độc quyền, chẳng hạn như các công thức nấu ăn bí mật, đồng thời thúc đẩy chia sẻ dữ liệu để tối ưu hóa các ứng dụng AI là một thách thức phức tạp đòi hỏi các cơ chế quản trị hiệu quả. Ngoài ra, việc bảo vệ chống lại các cuộc tấn công kỹ thuật số là rất quan trọng.

Sự thay đổi của các quy định: Luật thực phẩm thay đổi thường xuyên, đòi hỏi hệ thống AI phải theo kịp các điều chỉnh này. Ngoài ra, các quy định thường yêu cầu phải diễn giải, trong khi AI hiện tại có thể chưa phù hợp với việc này.

Hợp tác đa ngành và chia sẻ kỹ năng: Việc kết hợp AI và chuyên môn về thực phẩm đòi hỏi sự giao tiếp hiệu quả giữa các chuyên gia từ các lĩnh vực khác nhau (các nhà khoa học thực phẩm, kỹ sư và nhà khoa học dữ liệu). Điều đó đòi hỏi cần tăng tốc chia sẻ kỹ năng và xây dựng giữa các bộ phận để đưa ra quyết định tích hợp dựa trên dữ liệu.

Sự chấp nhận của người tiêu dùng: Việc xóa bỏ mối quan tâm và lo ngại của người tiêu dùng đối với thực phẩm do AI sản xuất đòi hỏi cần có những nghiên cứu xác thực, chuyên sâu. Đó là một quá trình nghiên cứu lâu dài, nghiêm túc và tốn kém.

Tác động môi trường: Ngoài hiệu quả, tác động của AI đối với môi trường cần được xem xét và so sánh với lợi ích giảm thiểu tác động đến môi trường. Việc giải quyết những thách thức đó có ý nghĩa then chốt khi giúp ngành công nghiệp thực phẩm tận dụng được tiềm năng của AI, đồng thời chủ động giải quyết các hạn chế và ý nghĩa xã hội của nó.

Triển vọng của việc ứng dụng AI trong ngành công nghiệp thực phẩm

Kể từ cuối những năm 2010, thế giới đã chứng kiến ​​sự gia tăng đột biến các công ty khởi nghiệp chuyên phát triển sản phẩm thực phẩm dựa trên AI. Mấu chốt của vấn đề nằm ở việc cung cấp các giải pháp dựa trên AI cho các nhiệm vụ như phân tích thị trường, dự báo thông tin chi tiết về người tiêu dùng, cũng như mô hình dự đoán cho các thông số sản phẩm và quy trình.

Các công ty khởi nghiệp đang đẩy mạnh quá trình hợp nhất với các công ty thực phẩm để thúc đẩy quá trình đổi mới – một xu hướng được kỳ vọng sẽ đạt được nhiều động lực hơn trong tương lai gần. Những thách thức về chất lượng dữ liệu, khả năng xử lý và tính đạo đức đang xuất hiện, tuy nhiên, việc ứng dụng AI đã thâm nhập sâu vào ngành công nghiệp thực phẩm. Do đó, khi xác định được cơ chế áp dụng hài hòa, AI được kỳ vọng sẽ tạo ra một cuộc cách mạng trong ngành công nghiệp thực phẩm.

Sức mạnh tổng hợp mạnh mẽ giữa AI và công nghệ thực phẩm là một mối liên hệ mang tính tất yếu nhằm giải quyết nhu cầu thực phẩm ngày càng tăng và các yêu cầu về tính bền vững. Từ cảm hứng thiết kế sản phẩm mới dựa trên dữ liệu về nhu cầu của người tiêu dùng, đến các thông số quy trình mới được đề xuất có thể cải thiện năng suất và giảm chi phí, AI sẽ góp phần tối ưu hóa từng bước trong chu trình phát triển sản phẩm mới của ngành công nghiệp thực phẩm thời gian tới.

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