Ar putea inteligența artificială să accelereze următoarea revoluție alimentară?

Un articol publicat în jurnalul npj Science of Food explorează potențialul transformator al inteligenței artificiale în reinventarea sistemului alimentar global. Pe fondul unei crize alimentare iminente și al imperativului de a hrăni aproape 10 miliarde de oameni până în 2050, autorii propun AI ca o soluție-cheie pentru accelerarea inovării, reducerea impactului ecologic și democratizarea accesului la alimente sănătoase și sustenabile.
Sistemul alimentar actual contribuie semnificativ la degradarea mediului, schimbările climatice și insecuritatea alimentară. Agricultura animală este responsabilă pentru o mare parte din emisiile de gaze cu efect de seră, defrișări și consum excesiv de apă, dar este ineficientă în satisfacerea nevoilor nutriționale globale. În contextul acestor limitări, mari lanțuri europene de supermarketuri, precum Lidl sau Albert Heijn, au început tranziția către un portofoliu alimentar bazat majoritar pe plante. Totuși, aceste eforturi au nevoie de instrumente care să accelereze inovarea și să permită o tranziție rapidă și eficientă. Inteligența artificială (AI) promite exact acest lucru.

Despre studiu

Articolul analizează modul în care AI poate sprijini sistemul alimentar în mai multe direcții:

•  Optimizarea rețetelor și proceselor alimentare
•  Descoperirea de surse noi de proteine și ingrediente
•  Predicția gustului, texturii și preferințelor consumatorilor
•  Generarea de produse complet noi, inclusiv pe baza unor comenzi în limbaj natural

În centrul discuției se află ideea că AI poate depăși limitările abordărilor tradiționale bazate pe încercare și eroare, contribuind la dezvoltarea de produse alimentare alternative (de exemplu, carne pe bază de plante) într-un mod mai rapid, mai ieftin și mai precis.

Utilizările AI în sistemul alimentar

Optimizarea și descoperirea de formulări noi

Formularea unui produs alimentar alternativ implică selecția proteinelor, grăsimilor, agenților de legare și aromelor, urmată de ajustarea procesării (extrudare, printare 3D etc.). AI poate gestiona simultan un spațiu vast de parametri pentru a identifica cele mai promițătoare combinații. De exemplu, platforma Giuseppe a companiei NotCo a identificat o combinație de ananas, varză și mazăre pentru a recrea gustul și textura laptelui de vacă – rezultând produsul NotMilk®.

Testarea preferințelor consumatorilor

AI poate înlocui parțial sondajele clasice prin rețele neuronale care prezic preferințele unor grupuri demografice pentru noi produse. Astfel, se pot reduce costurile și timpul necesar lansării pe piață.

Înlocuirea aditivilor chimici

AI este utilizată pentru a evalua gradul de procesare al alimentelor (ex. cu algoritmul FoodProX) sau pentru a identifica înlocuitori naturali ai aditivilor sintetici. Compania The Live Green Co a creat, cu ajutorul AI, o rețetă complet vegetală de înghețată doar cu banane, avocado și semințe de floarea-soarelui.

Modelarea mecanicii și texturii

Textura alimentelor este un factor critic pentru acceptarea de către consumatori. AI poate învăța relațiile dintre compoziția ingredientelor și proprietățile reologice (elasticitate, vâscozitate etc.) folosind rețele neuronale constitutive. Această abordare reduce nevoia de testare fizică repetată.

Îmbunătățirea aromelor și crearea de rețete

Modele generative precum GAN (Generative Adversarial Networks) sau autoencodere variaționale pot crea rețete sau arome complet noi, pornind chiar de la instrucțiuni textuale. De exemplu, NotCo a dezvoltat un model AI care poate genera formule de arome pornind de la comenzi de tipul „cirese-bomboane-vanilie”, cu rezultate comparabile cu cele obținute de parfumieri umani.

Modele fundamentale pentru alimentație

Un pas următor major propus de autorii studiului este dezvoltarea unui foundation model pentru alimentație – un model AI de tip transformator antrenat pe date multimodale (liste de ingrediente, profile nutriționale, texturi, imagini, recenzii etc.). Acesta ar permite adaptarea rapidă la sarcini specifice, precum designul invers al rețetelor, personalizarea dietei sau identificarea substituților sănătoși pentru produse ultra-procesate.

Provocări actuale

Deși promițător, domeniul se confruntă cu mai multe limitări:

•  Lipsa de date structurate privind textură, gust și reologie
•  Dependența de supravegherea umană în multe etape ale procesului
•  Provocări în interpretarea și validarea rezultatelor AI
•  Bariera etică și culturală – AI nu poate înlocui în totalitate creativitatea umană și contextul cultural

Totuși, aceste limitări sunt în mare parte tranzitorii și reflectă stadiul incipient al domeniului. Pe măsură ce sunt colectate mai multe date și tehnologiile devin mai mature, potențialul AI de a accelera inovația va crește exponențial.

Concluzii

Inteligența artificială are potențialul de a transforma profund modul în care producem și consumăm alimente:

•  Permite tranziția rapidă spre un sistem alimentar mai echitabil, sănătos și sustenabil.
•  Contribuie la reducerea emisiei de gaze cu efect de seră și la creșterea rezilienței alimentare globale.
•  Democratizează procesul de descoperire și inovare alimentară, făcându-l accesibil unei comunități largi de cercetători, producători și consumatori.

Succesul acestei viziuni depinde esențial de colaborarea interdisciplinară, partajarea deschisă a datelor și utilizarea responsabilă a AI. Astfel, putem reimagina alimentația globală pentru a sprijini sănătatea oamenilor și a planetei în același timp.