Anwendung künstlicher Intelligenz in der Lebensmittelindustrie

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Der Bedarf an KI in der Lebensmittelindustrie

KI bietet nicht nur Möglichkeiten zur Lösung komplexer Branchenherausforderungen, sondern verändert auch die gesamte Geschäftslandschaft. Unternehmen reagieren auf Verbrauchertrends und bringen Produkte schneller als je zuvor auf den Markt, und die Verbraucher erwarten dies zunehmend. Um mit den Trends Schritt zu halten und mit Markteinführungsstrategien erfolgreich zu sein, müssen Produktinnovationen schneller voranschreiten als je zuvor.

Traditionell ist der Entwicklungszyklus neuer Produkte bei Lebensmittelunternehmen von der Idee bis zum Verkauf im Regal durch begrenzte Informationen und fragmentierte Daten beeinträchtigt. Diese Komplexität ergibt sich aus verschiedenen Aspekten des Prozesszyklus, darunter Marketing, Forschung und Entwicklung (F&E) und Vertrieb. Diese Herausforderungen führen zu langsamen Entscheidungsprozessen und langen Innovationszyklen.

Daher überrascht es nicht, dass etwa 80 % der Markteinführungen von Lebensmittelprodukten scheitern, was größtenteils auf mangelnde Akzeptanz bei den Verbrauchern zurückzuführen ist. KI trägt dazu bei, diese Herausforderungen effektiv zu bewältigen, indem sie den Bedarf an umfangreichen Tests reduziert und die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit mithilfe leistungsstarker Datennetzwerke fördert. Es kann den gesamten Prozess rationalisieren, indem Produktformulierungen und Prozessparameter optimiert und Markttrends analysiert werden.

„Die gesamte digitale Agenda ist relevant und spannend, denn wenn sie gut umgesetzt wird, beschleunigt sie die Dinge wirklich“, sagt Miriam Überall, ehemalige Forschungs- und Entwicklungsleiterin bei Kraft Heinz und Unilever. „Vermeiden Sie das viele Ausprobieren, das in einer traditionellen F&E-Organisation üblich ist, und gehen Sie vorausschauender vor.“

Die Rolle der KI im Innovationszyklus der Lebensmittelindustrie

Erhöhen Sie das Verbraucherverständnis und generieren Sie Ideen . KI gestaltet den Prozess der Entwicklung neuer Produkte neu, indem sie einen mehrdimensionalen, datengesteuerten Ansatz nutzt.

Erstens interpretiert KI Echtzeittrends aus externen Quellen und sammelt Informationen über die Meinungen und Stimmungen der Verbraucher. Hierzu gehören Social Media Analytics, Keyword-Tracking, die Nutzung von Chatbots für Umfragen und Bildanalysen.

Zweitens erstreckt sich KI auch auf Sensoren des Internets der Dinge (IoT), die Verbraucherdaten zu Produktauswahl und Kochvorlieben sammeln. Führen Sie außerdem Analysen durch, nutzen Sie historische Verkaufsdaten und Markttrends, um die Bedürfnisse und Vorlieben der Verbraucher genau vorherzusagen, den Zeitpunkt der Markteinführung neuer Produkte zu optimieren und sich an Marktveränderungen anzupassen.

*TasteGPT ist ein allgemeines KI-Programm von Tastewise, das Benutzern dabei helfen soll, schneller als je zuvor personalisierte Erkenntnisse zu gewinnen.*

Das Startup Tastewise ist ein Paradebeispiel für den Einsatz von KI zur Inspiration der Entwicklung neuer Produkte. Das Unternehmen hat eine Software entwickelt, die riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen (soziale Medien, Bewertungen, Speisekarten, Rezepte usw.) sammelt, um neue Food-Trends und den Geschmack der Verbraucher kennenzulernen.

Diese Software ist ein wertvolles Werkzeug für Lebensmittelunternehmen, da sie dabei hilft, Produkte zu entwickeln, die von den Verbrauchern gewünscht und bevorzugt werden.

Entdecken Sie neue Lebensmittelzutaten . Im Entwicklungszyklus neuer Produkte kann KI auch die Entdeckung neuer Lebensmittelzutaten beschleunigen und die Prüfung und Charakterisierung der Zutaten verbessern. Startups auf der ganzen Welt erforschen und entwickeln einen effizienten Algorithmus zur Unterstützung des Nahrungsentdeckungsprozesses. Ginkgo Bioworks und Arzeda beispielsweise verwenden eine Kombination aus Computerdesign und KI, um neue Proteine und Enzyme zu entwickeln. Inzwischen nutzt Amai Proteins KI, um neue, optimierte Proteine zu entwickeln, die unterschiedliche Eigenschaften und Geschmacksrichtungen hervorbringen.

Forschung, Entwicklung und Optimierung . KI spielt eine zentrale Rolle bei der Vorhersage und Verbesserung der Eigenschaften verschiedener Lebensmittelprodukte. Es schlägt Zutatenverhältnisse vor, die zu Geschmacksprofilen passen, und bietet gesündere Alternativen, bei denen der Geschmack erhalten bleibt.

Darüber hinaus unterstützt KI die Beurteilung der Textur von Lebensmittelprodukten und stellt sicher, dass die Produkteigenschaften den Erwartungen entsprechen. Auf der Ernährungsseite optimiert KI Rezepte, um bestimmte Ziele zu erreichen, sei es die Reduzierung des Zuckergehalts oder die Erhöhung des Proteingehalts, und sagt gleichzeitig die Nährstoffzusammensetzung voraus, um den Kennzeichnungsanforderungen zu entsprechen.

Vor Kurzem haben Lebensmittelunternehmen KI in ihren Forschungs- und Entwicklungszyklus integriert und so die Produktentwicklungs- und -verarbeitungszeit von Monaten auf nur wenige Tage verkürzt. Unilever hat KI eingesetzt, um salzarme Produkte herzustellen und so den Prozess der Geschmacksanalyse von Monaten auf Tage zu beschleunigen. Kraft Heinz testete KI-Algorithmen zur Optimierung von Kosten, Zucker- und Salzgehalt und erzielte bemerkenswerte Ergebnisse. Durch die quantitative deskriptive Analyse wurde eine Genauigkeit von bis zu 94 % bei der Reproduktion des ursprünglichen Tomatenprodukts erreicht.

Optimieren Sie Produktivität und Kosten . Nach der Entwicklung von Nahrungsmittelprodukten im Labormaßstab stehen Nahrungsmittelunternehmen vor der Herausforderung, Maschinen und Produktionslinien für die Produktion im großen Maßstab einzurichten und gleichzeitig die Wettbewerbsfähigkeit und Qualität der Produkte wie im Labormaßstab sicherzustellen. KI bietet Lösungen durch die Analyse von Daten, um optimale Bedingungen für die Skalierung der Produktion zu ermitteln.

Bahnbrechende Startups wie Animal Alternative Technologies und Umami Bioworks sind in diesem Bereich führend und entwickeln skalierbares geistiges Eigentum und skalierbare Technologien durch die Nutzung der Datenwissenschaft. Ein weiteres bemerkenswertes Startup in diesem Bereich ist Eternal, das KI und Robotik einsetzt, um Tests, Analysen und Optimierungen der Biomassefermentation zu automatisieren. Von diesen Fortschritten profitieren auch große Hersteller, die nach einem praktikablen und nachhaltigen Weg zur groß angelegten Produktion alternativer Proteine suchen.

Herausforderungen der KI-Anwendung in der Lebensmittelindustrie

Der Einsatz von KI in der Lebensmittelindustrie bietet viele Vorteile, darunter Kosteneffizienz, Geschwindigkeit, Anpassungsfähigkeit, Vorhersagefähigkeiten und Erkenntnisse aus Daten. Allerdings ist dieser Prozess auch mit einigen Herausforderungen verbunden.

Begrenzte historische Daten : In einem aufstrebenden Bereich wie der Lebensmitteltechnologie fehlen historische Daten, um den Algorithmus zu füttern, was es schwieriger macht, aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen. Sofern verfügbar, liegen die Daten häufig in einer Vielzahl unstrukturierter und unterschiedlicher Datenformate vor. Daher besteht Entwicklungsbedarf, um die relevanten Eingabedaten in eine besser erkennbare Form zu bringen.

Hohe Implementierungskosten : Die Einrichtung und Wartung eines KI-Systems kann teuer sein, insbesondere für kleine Unternehmen. Andererseits sind die aktuellen Systeme großer Unternehmen möglicherweise nicht mehr zukunftsfähig und erfordern daher erhebliche Investitionen für die Weiterentwicklung.

Rechtliche und ethische Komplexitäten : Die zunehmende Komplexität von KI-Systemen, insbesondere bei prädiktiven Anwendungen, stellt die Herausforderung dar, aus rechtlicher und ethischer Sicht Rechenschaft abzulegen, um potenziellen KI-Fehlern und deren Folgen zu begegnen. Darüber hinaus ist die Bewertung der Auswirkungen der KI auf die traditionelle Esskultur von entscheidender Bedeutung, um ihre Gesamtwirkung zu verstehen.

Probleme mit der Datensicherheit : Der Schutz proprietärer Daten, wie etwa geheimer Rezepte, bei gleichzeitiger Förderung des Datenaustauschs zur Optimierung von KI-Anwendungen ist eine komplexe Herausforderung, die wirksame Governance-Mechanismen erfordert. Darüber hinaus ist der Schutz vor digitalen Angriffen wichtig.

Veränderte Vorschriften : Lebensmittelgesetze ändern sich häufig, sodass KI-Systeme mit diesen Anpassungen Schritt halten müssen. Darüber hinaus erfordern Vorschriften häufig eine Auslegung, für die die aktuelle KI möglicherweise nicht geeignet ist.

Multidisziplinäre Zusammenarbeit und Wissensaustausch : Die Kombination von KI und Lebensmittelexpertise erfordert eine effektive Kommunikation zwischen Experten aus verschiedenen Bereichen (Lebensmittelwissenschaftlern, Ingenieuren und Datenwissenschaftlern). Dies erfordert eine beschleunigte Weitergabe und den Aufbau von Fähigkeiten zwischen den Abteilungen, um integrierte, datengesteuerte Entscheidungen treffen zu können.

Akzeptanz durch die Verbraucher : Um die Bedenken und Ängste der Verbraucher in Bezug auf KI-produzierte Lebensmittel auszuräumen, sind gründliche und authentische Untersuchungen erforderlich. Es handelt sich um einen langen, ernsthaften und teuren Forschungsprozess.

Umweltauswirkungen : Neben der Effizienz müssen auch die Auswirkungen der KI auf die Umwelt berücksichtigt und mit den Vorteilen einer Verringerung der Umweltauswirkungen verglichen werden. Die Bewältigung dieser Herausforderungen ist von entscheidender Bedeutung, um der Lebensmittelindustrie dabei zu helfen, das Potenzial der KI voll auszuschöpfen und gleichzeitig proaktiv auf ihre Grenzen und gesellschaftlichen Auswirkungen einzugehen.

Perspektiven der KI-Anwendung in der Lebensmittelindustrie

Seit Ende der 2010er Jahre gibt es weltweit einen starken Anstieg an Startups, die sich auf die KI-basierte Entwicklung von Lebensmittelprodukten spezialisieren. Der Schlüssel liegt in der Bereitstellung KI-basierter Lösungen für Aufgaben wie Marktanalysen, Prognosen zu Verbrauchererkenntnissen und prädiktive Modellierung von Produkt- und Prozessparametern.

KI-gestütztes Startup-Ökosystem für die Lebensmittelindustrie.

Um Innovationen voranzutreiben, schließen sich Startups zunehmend mit Lebensmittelunternehmen zusammen – ein Trend, der in naher Zukunft voraussichtlich noch an Dynamik gewinnen wird. Es ergeben sich Herausforderungen hinsichtlich der Datenqualität, der Verarbeitungskapazitäten und der Ethik, doch KI-Anwendungen sind bereits tief in die Lebensmittelindustrie eingedrungen. Sobald ein harmonisierter Anwendungsmechanismus festgelegt ist, wird erwartet, dass KI eine Revolution in der Lebensmittelindustrie auslösen wird.

Die starke Synergie zwischen KI und Lebensmitteltechnologie ist eine unvermeidliche Verbindung, um der wachsenden Nachfrage nach Lebensmitteln und den Nachhaltigkeitsanforderungen gerecht zu werden. Von der Inspiration für neue Produktdesigns auf Grundlage von Daten zur Verbrauchernachfrage bis hin zu Vorschlägen für neue Prozessparameter, die die Produktivität steigern und die Kosten senken können, wird KI in der kommenden Zeit dazu beitragen, jeden Schritt im Zyklus der Neuproduktentwicklung in der Lebensmittelindustrie zu optimieren.

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

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Quelle