Inteligencia artificial e industria alimentaria: lectura de 4 minutos
La inteligencia artificial ha provocado innovaciones en la industria alimentaria y se esperan muchas más. La Inteligencia Artificial es donde las computadoras realizan tareas que generalmente requieren conocimiento humano. Estas tareas incluyen toma de decisiones, percepción visual, reconocimiento de voz, traducción de idiomas y mucho más. La industria alimentaria, que suele ser un poco lenta en la adopción de nuevas tecnologías, está en camino de hacer de la IA una parte integral de los negocios habituales.
Oportunidades para implementar la IA en la industria alimentaria
clasificación de alimentos
Clasificar los productos frescos requiere mucho tiempo y trabajo. Las patatas normalmente se clasifican por tamaño para que el fabricante sepa cuáles convertir en qué tipo de producto.
Las verduras descoloridas deben retirarse de la línea de producción. Algunos productores utilizan ahora sistemas de inteligencia artificial con cámaras y sensores infrarrojos para clasificar los alimentos. Las ventajas son menos horas de personal dedicadas a la clasificación, mayores rendimientos, menos desperdicio y más productos de alta calidad.
Gestión de la cadena de suministro
Los fabricantes están utilizando la IA para mejorar la gestión de la cadena de suministro de varias maneras: pruebas y monitoreo de la seguridad alimentaria en cada etapa de la cadena de suministro, así como la capacidad de rastrear los productos desde la granja hasta el consumidor final. La IA también permite predicciones más precisas para una mejor gestión de precios y control de inventario.
Mejor higiene personal de los empleados
Una excelente higiene en una planta de alimentos es esencial para la seguridad alimentaria y el cumplimiento de las normativas. El año pasado, nació en China un sistema impulsado por inteligencia artificial para mejorar la salud personal de los trabajadores del sector alimentario.
El sistema monitorea a los trabajadores a través de cámaras y utiliza tecnología de reconocimiento facial y de objetos para monitorear si los trabajadores usan el equipo de seguridad requerido por la ley. Si descubre una infracción, produce automáticamente imágenes que pueden revisarse. Sus creadores afirman que esta tecnología tiene una precisión de más del 96%.
Desarrollo de productos
Uno de los aspectos más complicados del desarrollo de nuevos productos es no estar seguro de que un nuevo artículo vaya a ser popular. Ahora, la IA puede utilizar algoritmos predictivos específicos y aprendizaje automático para modelar las preferencias de los consumidores y predecir las reacciones de las personas ante nuevos sabores.
Limpieza de equipos
Los equipos de procesamiento deben mantenerse escrupulosamente limpios y, en el futuro, se espera que la IA pueda hacerlo por usted. Un equipo de investigadores de la Universidad de Nottingham está utilizando inteligencia artificial para reducir el tiempo de limpieza y el uso de recursos (como el agua, entre un 20 y un 40%), y se prevé que ahorrará millones de dólares al año.
Cultivar mejores alimentos
Sentient es una empresa que utiliza IA para desarrollar la “receta” perfecta para el cultivo perfecto. Aún así, en sus inicios, el sistema está analizando los efectos de variables como el estrés hídrico, la salinidad, el calor y la luz ultravioleta en la hierba albahaca. Actualmente, los agricultores utilizan la IA para detectar plagas y enfermedades, mejorar la calidad del suelo y más. Se espera que en el futuro otras innovaciones impacten otras áreas de la industria alimentaria.
Abordar el hambre
El hambre es un problema creciente en todo el mundo, tanto para los países en desarrollo como para los desarrollados. Se dice que un tercio de todos los alimentos producidos a nivel mundial se desperdicia. La industria alimentaria está en una posición óptima para abordar el hambre examinando cómo cultivamos, distribuimos y consumimos alimentos.
El problema es la degradación de nuestros océanos, suelos y agua dulce, así como la pérdida de biodiversidad y tierras boscosas. Por supuesto, el cambio climático está ejerciendo una presión cada vez mayor sobre la ya tensa cadena de producción de alimentos. Los desastres naturales como inundaciones, sequías y huracanes representan una amenaza cada vez mayor para los cultivos, y millones de niños en todo el mundo sufren un retraso en su desarrollo debido a la falta de alimentos nutritivos.
Es aleccionador pensar que se estima que hoy en la Tierra hay más de 800 millones de personas que padecen hambre crónica. Se espera que esta cifra aumente en al menos otros dos mil millones de personas para el año 2050.
La IA y el aprendizaje automático tienen el potencial de analizar todos los datos relacionados con los alimentos para permitir predicciones y recomendaciones mucho más precisas para la industria alimentaria.
Garantizar un suministro de alimentos sostenible
Uno de los mayores desafíos que enfrenta la industria alimentaria es garantizar un suministro estable de alimentos que sea sostenible para el futuro. Obtener acceso a ingredientes básicos como cereales, aceites y muchos más productos alimenticios suele depender de un complicado sistema de redes y asociaciones.
La IA y el aprendizaje automático tienen un gran potencial para mantener la eficiencia logística y la seguridad alimentaria para garantizar un suministro de alimentos estable en el tiempo. La programación genética y los modelos generativos se pueden utilizar para estudiar las condiciones del mercado de alimentos, desde la producción hasta la distribución, de manera más exhaustiva e innovadora que nunca.
Se pueden desarrollar modelos relacionados con la predicción y la recomendación para analizar los factores del mercado y mejorar meticulosamente la estabilidad del suministro de alimentos.
Las empresas que están trabajando con Inteligencia Artificial
Hay un número creciente de empresas innovadoras que utilizan la IA para abordar diversos desafíos en la industria alimentaria.
- Gastrograph AI utiliza el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para estudiar las percepciones sensoriales del sabor del consumidor y predecir las preferencias del consumidor con respecto a alimentos y bebidas.
- TasteMap hace recomendaciones de vinos basadas en la experiencia, los hechos ambientales y el sabor utilizando el aprendizaje profundo.
- Edamam utiliza el procesamiento del lenguaje natural para extraer entidades alimentarias de texto no estructurado, lo que permite el análisis nutricional en tiempo real de recetas de comida.
- Sure está tratando de facilitar que las personas encuentren las empresas de alimentos adecuadas para ellos mediante el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural.
- Instacart predice la disponibilidad de alimentos mediante aprendizaje automático.
- Arla Foods tiene un nuevo software de inteligencia artificial para mejorar las estimaciones de cuánta leche podrán producir las vacas en el futuro. En el pasado, este tipo de predicción tardaba días en realizarse, ya que se hacía manualmente. Con este nuevo software, la empresa puede predecir cuánta leche producirán 1,5 millones de vacas en el futuro, y es un 1,4 por ciento más preciso que en el pasado.
Inteligencia artificial e industria alimentaria: lectura de 4 minutos
La inteligencia artificial ha provocado innovaciones en la industria alimentaria y se esperan muchas más. La Inteligencia Artificial es donde las computadoras realizan tareas que generalmente requieren conocimiento humano. Estas tareas incluyen toma de decisiones, percepción visual, reconocimiento de voz, traducción de idiomas y mucho más. La industria alimentaria, que suele ser un poco lenta en la adopción de nuevas tecnologías, está en camino de hacer de la IA una parte integral de los negocios habituales.
Oportunidades para implementar la IA en la industria alimentaria
clasificación de alimentos
Clasificar los productos frescos requiere mucho tiempo y trabajo. Las patatas normalmente se clasifican por tamaño para que el fabricante sepa cuáles convertir en qué tipo de producto.
Las verduras descoloridas deben retirarse de la línea de producción. Algunos productores utilizan ahora sistemas de inteligencia artificial con cámaras y sensores infrarrojos para clasificar los alimentos. Las ventajas son menos horas de personal dedicadas a la clasificación, mayores rendimientos, menos desperdicio y más productos de alta calidad.
Gestión de la cadena de suministro
Los fabricantes están utilizando la IA para mejorar la gestión de la cadena de suministro de varias maneras: pruebas y monitoreo de la seguridad alimentaria en cada etapa de la cadena de suministro, así como la capacidad de rastrear los productos desde la granja hasta el consumidor final. La IA también permite predicciones más precisas para una mejor gestión de precios y control de inventario.
Mejor higiene personal de los empleados
Una excelente higiene en una planta de alimentos es esencial para la seguridad alimentaria y el cumplimiento de las normativas. El año pasado, nació en China un sistema impulsado por inteligencia artificial para mejorar la salud personal de los trabajadores del sector alimentario.
El sistema monitorea a los trabajadores a través de cámaras y utiliza tecnología de reconocimiento facial y de objetos para monitorear si los trabajadores usan el equipo de seguridad requerido por la ley. Si descubre una infracción, produce automáticamente imágenes que pueden revisarse. Sus creadores afirman que esta tecnología tiene una precisión de más del 96%.
Desarrollo de productos
Uno de los aspectos más complicados del desarrollo de nuevos productos es no estar seguro de que un nuevo artículo vaya a ser popular. Ahora, la IA puede utilizar algoritmos predictivos específicos y aprendizaje automático para modelar las preferencias de los consumidores y predecir las reacciones de las personas ante nuevos sabores.
Limpieza de equipos
Los equipos de procesamiento deben mantenerse escrupulosamente limpios y, en el futuro, se espera que la IA pueda hacerlo por usted. Un equipo de investigadores de la Universidad de Nottingham está utilizando inteligencia artificial para reducir el tiempo de limpieza y el uso de recursos (como el agua, entre un 20 y un 40%), y se prevé que ahorrará millones de dólares al año.
Cultivar mejores alimentos
Sentient es una empresa que utiliza IA para desarrollar la “receta” perfecta para el cultivo perfecto. Aún así, en sus inicios, el sistema está analizando los efectos de variables como el estrés hídrico, la salinidad, el calor y la luz ultravioleta en la hierba albahaca. Actualmente, los agricultores utilizan la IA para detectar plagas y enfermedades, mejorar la calidad del suelo y más. Se espera que en el futuro otras innovaciones impacten otras áreas de la industria alimentaria.
Abordar el hambre
El hambre es un problema creciente en todo el mundo, tanto para los países en desarrollo como para los desarrollados. Se dice que un tercio de todos los alimentos producidos a nivel mundial se desperdicia. La industria alimentaria está en una posición óptima para abordar el hambre examinando cómo cultivamos, distribuimos y consumimos alimentos.
El problema es la degradación de nuestros océanos, suelos y agua dulce, así como la pérdida de biodiversidad y tierras boscosas. Por supuesto, el cambio climático está ejerciendo una presión cada vez mayor sobre la ya tensa cadena de producción de alimentos. Los desastres naturales como inundaciones, sequías y huracanes representan una amenaza cada vez mayor para los cultivos, y millones de niños en todo el mundo sufren un retraso en su desarrollo debido a la falta de alimentos nutritivos.
Es aleccionador pensar que se estima que hoy en la Tierra hay más de 800 millones de personas que padecen hambre crónica. Se espera que esta cifra aumente en al menos otros dos mil millones de personas para el año 2050.
La IA y el aprendizaje automático tienen el potencial de analizar todos los datos relacionados con los alimentos para permitir predicciones y recomendaciones mucho más precisas para la industria alimentaria.
Garantizar un suministro de alimentos sostenible
Uno de los mayores desafíos que enfrenta la industria alimentaria es garantizar un suministro estable de alimentos que sea sostenible para el futuro. Obtener acceso a ingredientes básicos como cereales, aceites y muchos más productos alimenticios suele depender de un complicado sistema de redes y asociaciones.
La IA y el aprendizaje automático tienen un gran potencial para mantener la eficiencia logística y la seguridad alimentaria para garantizar un suministro de alimentos estable en el tiempo. La programación genética y los modelos generativos pueden utilizarse para estudiar las condiciones del mercado de alimentos, desde la producción hasta la distribución, de manera más exhaustiva e innovadora que nunca.
Se pueden desarrollar modelos relacionados con la predicción y la recomendación para analizar los factores del mercado y mejorar meticulosamente la estabilidad del suministro de alimentos.
Las empresas que están trabajando con Inteligencia Artificial
Hay un número creciente de empresas innovadoras que utilizan la IA para abordar diversos desafíos en la industria alimentaria.
- Gastrograph AI utiliza el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para estudiar las percepciones sensoriales del sabor del consumidor y predecir las preferencias del consumidor con respecto a alimentos y bebidas.
- TasteMap hace recomendaciones de vinos basadas en la experiencia, los hechos ambientales y el sabor utilizando el aprendizaje profundo.
- Edamam utiliza el procesamiento del lenguaje natural para extraer entidades alimentarias de texto no estructurado, lo que permite el análisis nutricional en tiempo real de recetas de comida.
- Sure está tratando de facilitar que las personas encuentren las empresas de alimentos adecuadas para ellos mediante el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural.
- Instacart predice la disponibilidad de alimentos mediante aprendizaje automático.
- Arla Foods tiene un nuevo software de inteligencia artificial para mejorar las estimaciones de cuánta leche podrán producir las vacas en el futuro. En el pasado, este tipo de predicción tardaba días en realizarse, ya que se hacía manualmente. Con este nuevo software, la empresa puede predecir cuánta leche producirán 1,5 millones de vacas en el futuro, y es un 1,4 por ciento más preciso que en el pasado.