Kann AI die globale Lebensmittelkrise von morgen lösen?

Kann die künstliche Intelligenz die nächste Lebensmittelrevolution schnell verfolgen? Entdecken Sie, wie KI-betriebene Durchbrüche intelligenteren, grüneren und köstlicheren Lösungen für die Fütterung der wachsenden Bevölkerung der Welt versprechen.

In einer aktuellen Perspektivartikel im Journal NPJ -LebensmittelwissenschaftDie Professorin der Stanford University, Ellen Kuhl, hebt die globalen Lebensmittelanforderungen 2050, die Einschränkungen traditioneller globaler Lebensmittelsysteminnovationen bei der Erfüllung dieser Anforderungen und das Potenzial für künstliche Intelligenz (KI) zur Überwindung dieser Einschränkungen und Betonung, dass KI kein Pause ist und keine Pause für die menschliche Expertise oder keine sensorische Bewertung der menschlichen Bewertungen bei Lebensmitteln in der Lebensmittel -Innovation ersetzen kann. Der Artikel warnt auch vor unrealistischem Optimismus und betont, dass KI als Partner angesehen werden sollte, um die Herausforderungen für das Lebensmittelsystem zu beschleunigen und zu verbessern, nicht vollständig zu lösen.

Der Artikel enthält Beispiele für die Fähigkeit der KI, Kosten- und Zeiteinsparungen zu erzielen, indem innovative, skalierbare konventionelle Lebensmittelalternativen entwickelt werden. Es zeigt das Potenzial bei der Verwendung umweltfreundlicher Zutaten, um eine breite Palette von tierfreien Lebensmitteln zu synthetisieren. Insbesondere unterstreicht KUHL die Bedeutung von Open-Source-Datenaustausch und interdisziplinären Kooperationen für die Verwirklichung dieses Ziels, was zu einer nachhaltigen Zukunft führt. KUHL merkt jedoch an, dass die heutigen KI -Systeme die Fähigkeit fehlen, die nuancierten sozialen, ethischen und sensorischen Dimensionen von Lebensmitteln, die tief in der menschlichen Kultur verwurzelt sind, vollständig zu erfassen und dass die aktuellen Anwendungen durch proprietäre und unvollständige Datensätze, insbesondere für Eigenschaften wie Aroma und Textur, begrenzt bleiben.

Hintergrund

Fortschritte in der modernen Medizin haben einen Rückgang der globalen Sterblichkeitsraten erleichtert, was zu einer schneller wachsenden menschlichen Bevölkerung als je zuvor führte. Während die Vorteile dieser Fortschritte nicht überbewertet werden können, haben die aktuellen Lebensmittelsysteme Schwierigkeiten, die Ernährungsbedürfnisse der ständig wachsenden Ernährung der Menschheit zu erfüllen. Alarmenderweise schätzen Vorhersagemodelle, dass unsere Weltbevölkerungsgröße bis 2050 10 Milliarden Menschen nähert und 20% mehr Lebensmittel benötigt als heute.

Herkömmliche Lebensmittelsysteme sind nicht nachhaltig und ineffizient. Der Bericht über Ernährungssicherheit und Ernährung der Weltbank in der Welt (2023) zeigt, dass 733 Millionen (9,8%) aller Menschen unter Hunger leiden und jedes Jahr 9 Millionen an Hunger-assoziierten Ursachen sterben. Diese Nahrungsmittelsysteme sind auch ein ökologischer und ökologischer Albtraum, der sich stark auf tierische Landwirtschaft stützt.

Diese Statistiken unterstreichen die Notwendigkeit einer Paradigmenverschiebung der globalen Lebensmittelproduktion, unterstreichen die Unzulänglichkeiten herkömmlicher Lebensmittelsysteme und setzen die Bühne für künstliche Intelligenz (KI). In dieser Perspektive synthetisiert KUHL das aktuelle Wissen, um die Belegungen der traditionellen Entwicklung/Innovation des Lebensmittelsystems aufzulisten, zu untersuchen, wie KI und andere hochmoderne Fortschritte bei der Lebensmittelproduktion diese Einschränkungen überwinden können, und die Herausforderungen, die sich abhalten müssen, um morgen einen gesünderen, hungerfreien Hunger zu gewährleisten. KUHL identifiziert acht Bereiche, in denen KI einen bemerkenswerten Einfluss haben kann: Vorhersage und Optimierung von Proteinstrukturen, Entdeckung neuer Formulierungen, Beschleunigung von Verbrauchertests, Ersetzen chemischer Additive und Konservierungsmittel, Vorhersage von Textur und mechanischen Eigenschaften, Verbesserung von Geschmacksprofilen, Erzeugen neuer Formulierungen aus Textaufforderung und Entwicklungsfundamentmodellmodellungen.

Die Notwendigkeit von KI bei der Revolutionierung der globalen Lebensmittelproduktion

Traditionelle Lebensmittelinnovation ist ein langsamer, iterativer und komplexer Prozess, der Inputs aus mehreren Bereichen (Lebensmittelwissenschaft, kulinarische Kunst, Verbraucherforschung und Ingenieurwesen) umfasst. Es ist von Natur aus nicht in der Lage, die große Menge an empirischen Daten zu verarbeiten, die in der heutigen schnell fortschreitenden Welt von heute generiert werden.

Darüber hinaus können winzige Variationen der Eingangsparameter während der Innovation unerwartete und manchmal Schmetterlingseffekte-ähnliche Konsequenzen für das Endprodukt haben. Selbst wenn die Skalierung und Bereitstellung theoretischer Innovationen zusätzliche praktische Komplexität darstellt, unterstreichen Sie diesen Versuch und Irrtum als teuer, zeitaufwändig und ineffizient.

AI präsentiert ein wichtiges Instrument, um all diese Demerits anzugehen. Generative KI kann enorme Datensätze (massiver multimodaler Parameterraum) und Großsprachenmodelle nutzen, um Inhaltsstoffe zu identifizieren und auszuwählen, Formulierungen zu entwickeln, Texturen zu entwickeln und Produkte zu optimieren. Insbesondere wird die nicht generative KI bereits in herkömmlichen Pipelines für Lebensmittelinnovationen ausgiebig eingesetzt, um die Produkteinstellung zu simulieren und vorhandene Variablen zu optimieren, wodurch optimale Nährwert- und Nachhaltigkeitsergebnisse ohne herkömmliche Versuchs- und Error-assoziierte Abfälle erzielt werden. Der Artikel betont jedoch, dass aktuelle KI -Systeme durch unvollständige oder proprietäre Datensätze begrenzt sind, insbesondere für subjektive Eigenschaften wie Geschmack, Textur und Rheologie.

Die Inhaltsstoffliste fasst alle Zutaten des Produkts zusammen, einschließlich Ganzfrüchten, Lebensmittelextraktionen, natürlichen Substanzen, Gewürzen, Back- und Kochhilfen, fraktionalen Lebensmittelsubstanzen, Nicht-Lebensmittel-Substanzen, Befestigungen und hergestellten Gewürzen. Das Beispiel bietet die Zutatenliste für ein milchbasierter Pflanzenprodukt.

Herausforderungen in der KI und Hindernisse für die Annahme

Aktuelle AI-zugängliche Datensätze (Open-Source) sind reich an Nährstoffprofilen für Lebensmittelzutaten. Im Gegensatz dazu sind Datensätze, die zur Vorhersage von Geschmack, Textur und Rheologie erforderlich sind, selten. Selbst wenn verfügbar, sind diese subjektiven Datensätze normalerweise proprietär und nicht zugänglich.

Erfreulicherweise sind diese Einschränkungen vorübergehend und können durch die interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Lebensmittel- und Datenwissenschaftlern und Open-Source-Ergebnisteilungen überwunden werden. Die Entwicklung von Fundamentmodellen auf transformatorbasiertem Fundament, mit denen multimodale Daten in eine einheitliche Architektur integriert werden können, könnte diesen Prozess erheblich beschleunigen, wie das jüngste Rezept-fokussierte „Cheffusion“ -Modell zeigt.

Der Artikel warnt weiter, dass KI für Lebensmittel nicht überverkauft werden sollte und dass es wichtig ist, sich seiner Grenzen bewusst zu bleiben, wie z. B. mangelnder Transparenz, unzureichende Rechenleistung und die Komplexität der realen Daten. Während KI die Nahrungsmittelinnovation erheblich beschleunigen und verbessern kann, betont der Autor, dass menschliches Fachwissen, kulturelles Verständnis und Kreativität unverzichtbar bleiben.

Schlussfolgerungen – Tisch von morgen

In dieser Perspektive beschreibt KUHL acht spezifische Möglichkeiten, bei denen KI einen transformativen Einfluss auf die Nahrungsmittelinnovation haben kann: (1) Vorhersage und Optimierung von Proteinstrukturen für die nachgeahmten Tierprodukte; (2) Entdeckung neuartiger Zutatenformulierungen; (3) Beschleunigung von Verbrauchertests durch Vorhersage von Präferenzen; (4) Ersetzen chemischer Zusatzstoffe und Konservierungsmittel durch gesündere Alternativen; (5) Vorhersage von Textur und mechanischen Eigenschaften durch automatisierte Modellierung; (6) Verbesserung von Geschmacksprofilen mit Generativmodellen; (7) neue Lebensmittelformulierungen aus natürlichen Sprachaufforderungen erzeugen; und (8) Fundamentmodelle für Lebensmittel entwickeln, die multimodale Datenquellen integrieren und eine schnelle Anpassung an neue Aufgaben ermöglichen.

Das Ernährungsetikett enthält Informationen zu Makronährstoffen, einschließlich Gesamtfett, gesättigt und transfett, Kohlenhydrate, Ballaststoffe und Zucker sowie Protein sowie Mikronährstoff, einschließlich Vitaminen und Mineralien. Das Beispiel liefert die Ernährungsinformationen für ein Milchprodukt auf pflanzlicher Basis.

Sie liefert dann Beispiele dafür, wie die Nebel-KI eine vollständige Überarbeitung des herkömmlichen Lebensmittelsystems ermöglichen und eine verbesserte Innovation (z. B. Simulationen, Simulationen zur Optimierung von Kosten und Effizienz), reduzierte Umweltkosten (z. Der Artikel zeigt diese Punkte mit praktischen Beispielen wie Notcos KI-betriebener milch- und huhnsformulierter Formulierungen von AI, Brightseed durch Bioaktive mit Darm-Gesundheit und Knorrs Verwendung von KI für Geschmackspaarungen in pflanzlichen Produkten.

Um dieses Ideal zu erreichen und KI zu helfen, sein volles Potenzial zu verwirklichen, ist es unerlässlich, dass die umfangreiche interdisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Lebensmittelwissenschaftlern und Datenwissenschaftlern sowie die Bereitschaft, Ergebnisse von Open-Source-Ergebnissen zu erzielen, von wesentlicher Bedeutung. Der Artikel kommt zu dem Schluss, dass AI einen kosten- und zeitlich wirksamen, skalierbaren und innovativen Ansatz für die Herausforderungen des Lebensmittelsystems anbietet. Der Erfolg hängt jedoch von realistischen Erwartungen, Transparenz und robusten, vielfältigen Datensätzen ab. Insgesamt unterstreicht die Perspektive die Fähigkeit der KI, Lebensmittelinnovationen zu demokratisieren und sie zugänglicher, effizienter und auf globale Herausforderungen zu reagieren.

Quellen: