Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ήδη δημοφιλής στους οινοπαραγωγούς, στις εταιρείες Fortune 500, στους γεωπόνους και σε άλλους παράγοντες της βιομηχανίας F&B.
Από το 2023, η αμερικανική βιομηχανία τροφίμων και ποτών αξίζει 1,5 τρισεκατομμύρια δολάρια και αποτελεί το 5% του ΑΕΠ της χώρας. Ωστόσο, οι φυσικές καταστροφές, οι εύθραυστες αλυσίδες εφοδιασμού, οι ασθένειες και άλλα απρόοπτα θέτουν άμεσες προκλήσεις για την ανάπτυξή της. Η τεχνητή νοημοσύνη προσφέρει μια ισχυρή απάντηση σε αυτές τις προκλήσεις.
Λόγω της αύξησης του παγκόσμιου πληθυσμού, η ζήτηση για τρόφιμα θα αυξηθεί κατά 59-98% έως το 2050. Όμως, οι φυσικές καταστροφές, όπως ξηρασίες, πλημμύρες και δασικές πυρκαγιές, απειλούν τις καλλιέργειες, την παραγωγή πουλερικών και κρέατος παγκοσμίως.
Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα ατού που μπορεί να βοηθήσει στην επίλυση αυτού του υπαρξιακού προβλήματος. Πράγματι, εταιρείες, αγρότες, κυβερνήσεις και μη κερδοσκοπικοί οργανισμοί έχουν αρχίσει να αξιοποιούν εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης για να εξασφαλίσουν καλύτερες αποδόσεις.
Η τεχνητή νοημοσύνη στον τομέα των τροφίμων και ποτών δεν αποτελεί μια ενιαία λύση, αλλά ένα σύνολο εργαλείων που αυτοματοποιούν και βελτιώνουν διάφορες διαδικασίες. Από τους κύκλους παραγωγής τροφίμων μέχρι την ανίχνευση ασθενειών και παθογόνων, την παρακολούθηση των αλυσίδων εφοδιασμού, τις διαδικασίες διανομής και προμηθειών, καθώς και τις στρατηγικές μάρκετινγκ και πωλήσεων, η τεχνητή νοημοσύνη παίζει καθοριστικό ρόλο. Για την επίτευξη αυτών των στόχων, οι επιστήμονες και μηχανικοί αναπτύσσουν συνεχώς νέες μεθόδους και τεχνολογίες, που βοηθούν τις επιχειρήσεις να αποκτήσουν ανταγωνιστικά πλεονεκτήματα.
Τα συστήματα εμπειρογνωμόνων που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη περιλαμβάνουν έναν ανθρώπινο εμπειρογνώμονα, ο οποίος δημιουργεί μια βάση γνώσεων, έναν μηχανικό γνώσης που αναπτύσσει το σύστημα και μια διεπαφή που επιτρέπει στους χρήστες να έχουν πρόσβαση σε απαντήσεις βασισμένες στη γνώση αυτή.
Για παράδειγμα, στον τομέα της γεωργίας, η καλλιέργεια μπανάνας συχνά απειλείται από ασθένειες και παράσιτα. Η τεχνητή νοημοσύνη παρέχει λύσεις που επιτρέπουν στους αγρότες να ανιχνεύουν και να προβλέπουν προβλήματα σε πραγματικό χρόνο, μειώνοντας τον κίνδυνο αποτυχίας της σοδειάς.
Μια χαρακτηριστική εφαρμογή αυτής της τεχνολογίας είναι η εφαρμογή Tumaini App, η οποία αναγνωρίζει ασθένειες στις μπανάνες με ακρίβεια 90%, δίνοντας τη δυνατότητα στους καλλιεργητές να σαρώνουν εικόνες φυτών και να εντοπίζουν άμεσα τυχόν προβλήματα.
Επιπλέον, η ασαφής λογική που αναπτύχθηκε από τον Zadeh το 1965 προσφέρει καινοτόμες λύσεις σε διάφορους τομείς, όπως η μείωση της κατανάλωσης ενέργειας και η βελτιστοποίηση των γεύσεων τροφίμων. Οι εταιρείες μπορούν να αναλύουν αποχρώσεις στις γεύσεις και να προσαρμόζουν τα προϊόντα τους ανάλογα με τις προτιμήσεις κάθε αγοράς.
Για παράδειγμα, με τη χρήση μοντέλων ασαφούς λογικής, μπορούν να προσαρμόσουν τις γεύσεις των καραμελών ανάλογα με την περιοχή, προσφέροντας προϊόντα που ανταποκρίνονται στις τοπικές προτιμήσεις.
Η Mars Inc. αποτελεί παράδειγμα μεγάλης επιχείρησης που αξιοποιεί την τεχνητή νοημοσύνη, συνεργαζόμενη με τη Microsoft και την Accenture για την ανάπτυξη προϊόντων και την πρόβλεψη καταναλωτικών τάσεων. Παράλληλα, συνεργάζεται με την PIPA, μια εταιρεία βιοεπιστημών με βάση την τεχνητή νοημοσύνη, για την ανακάλυψη φυτικών συστατικών που βελτιώνουν τη διατροφή ανθρώπων και ζώων.
Τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα (ANN) προσφέρουν σημαντικές δυνατότητες στην επίλυση προβλημάτων, αποκτώντας γνώση μέσω δια-νευρωνικών συνδέσεων που βασίζονται σε συναπτικά βάρη. Η εφαρμογή τους επιτρέπει την αναγνώριση προτύπων και την ταξινόμηση δεδομένων, όπως στην περίπτωση συνδυασμών κόκκων κακάο που αποδίδουν συγκεκριμένες γεύσεις, όπως πικρή, γλυκιά ή αλμυρή.
Ένα παράδειγμα εφαρμογής των ANN ήταν η ανάλυση των διαφορών μεταξύ ελληνικών και ιταλικών ελαιολάδων. Χρησιμοποιώντας μια βάση δεδομένων με 385 δείγματα, οι επιστήμονες αναγνώρισαν πώς η γεύση και η σύνθεση των ελαιολάδων επηρεάζονται από τη γεωγραφική τοποθεσία και το έτος φύτευσης.
Παράλληλα, η Citoliva, ένας μη κερδοσκοπικός οργανισμός, αξιοποίησε τα ANN για να αναπτύξει ένα εργαλείο που προσδιορίζει την κατάλληλη στιγμή για τη συγκομιδή των ελιών. Χρησιμοποιώντας δεδομένα από ανθοφορία, κλίμα και δορυφορικές εικόνες, το σύστημα AI μπορεί να υπολογίσει πότε έχει συσσωρευτεί η μέγιστη ποσότητα λαδιού στα ελαιόδεντρα, βελτιώνοντας τις αποδόσεις και μειώνοντας το κόστος παραγωγής.
Η μηχανική μάθηση (ML), η οποία μαθαίνει αυτόματα από την εμπειρία, διαδραματίζει σημαντικό ρόλο στις επιχειρηματικές λειτουργίες, ταξινομούμενη σε τρεις τύπους: μάθηση με επίβλεψη, χωρίς επίβλεψη και ενισχυμένη μάθηση. Αυτές οι μέθοδοι προσφέρουν δυνατότητες κατανόησης των καταναλωτικών προτύπων και της γεωγραφικής συμπεριφοράς των χρηστών. Χρησιμοποιώντας δεδομένα, τα μοντέλα ML μπορούν να προβλέψουν την ιδανική τοποθεσία για νέα καταστήματα, μεγιστοποιώντας την απόδοση επένδυσης.
Ένα παράδειγμα αυτής της εφαρμογής είναι η ανάλυση των προτιμήσεων μπύρας, όπως ανέφερε το MIT Technology Review. Με τη χρήση δεδομένων από κριτικές μπύρας και πληροφορίες για γεύσεις, οι επιστήμονες ανέπτυξαν μοντέλα ML που βελτίωσαν τα προϊόντα μέσω τυφλών δοκιμών, προσφέροντας βελτιωμένες γεύσεις.
Η Carlsberg, τέταρτη μεγαλύτερη ζυθοποιία παγκοσμίως, ηγήθηκε ενός έργου για τη βελτίωση της διαδικασίας ανάπτυξης νέων μπύρων, μειώνοντας τον χρόνο κατά 30% μέσω της μηχανικής μάθησης, της φασματομετρίας και της χρωματογραφίας, ενώ βελτίωσε τον ποιοτικό έλεγχο των προϊόντων της.
Ακολουθήστε το Cibum 
