هوش مصنوعی همه چیز را تغییر می دهد: چگونه خرید می کنیم ، چگونه کار می کنیم ، و اکنون ، آنچه را که می خوریم ، متحول می کند. هوش مصنوعی قبلاً به کشاورزان کمک کرده است تا بازده را افزایش دهند 20-30 ٪ و زنجیره های تأمین جهانی بهینه ، با این حال ، عمیق ترین تأثیر آن ممکن است بر سلامت عمومی باشد. در سراسر زنجیره ارزش غذایی ، از مزرعه تا چنگال ، هوش مصنوعی بی سر و صدا به سه چالش مهم می پردازد: جلوگیری از بیماری های ناشی از غذا ، تغذیه هوشمندانه مهندسی و شخصی سازی رژیم های غذایی در مقیاس.
پیش بینی آلودگی قبل از این اتفاق
به گفته سازمان بهداشت جهانی ، هر سال ، مواد غذایی ناامن حدود 600 میلیون نفر در سطح جهان – که تقریباً 1 از 10 نفر از ما است – بیمار می شود و منجر به تخمین زده می شود 420،000 مرگبشر از خطرناک ترین عوامل بیماری زا ، لیستریا مونوسیتوژنز ، باکتری است که از دمای انجماد زنده مانده و در محیط های فرآوری مواد غذایی رونق می گیرد. در حالی که نسبتاً نادر است ، لیستریوز میزان بستری بالایی (تقریباً 90 ٪) دارد و می تواند کشنده باشد – به خصوص برای زنان باردار ، نوزادان ، افراد مسن و افراد مصون. در بالای تأثیرات سلامتی انسان ، شیوع لیستریوز اخیر مرتبط با بستنی و سالادهای بسته بندی شده منجر به فراخوان های چند میلیون دلاری و آسیب های پایدار برند شده است.
روشهای سنتی ایمنی مواد غذایی به شدت به بازرسی دستی و آزمایش واکنشی متکی هستند ، که اغلب به اندازه کافی سریع انجام نمی شوند تا از شیوع آن جلوگیری کنند. این جایی است که AI وارد می شود. این اتهام را هدایت می کند ، مدل کنترل لیستریا با قدرت AI Corbion (CLCM) سناریوهای “خنک عمیق” را برای پیش بینی خطرات آلودگی در غذاهای آماده برای خوردن مانند گوشتهای دلپذیر و پنیرهای نرم شبیه سازی می کند. این سیستم pH ، فعالیت آب ، میزان نمک و سطح نیتریت را برای تجویز مداخلات ضد میکروبی هدفمند تجزیه و تحلیل می کند ، و به تولید کنندگان هم تضمین ایمنی و هم سریعتر به بازار می دهد.
فن آوری های جدید بیشتر رویکرد پیشگیرانه صنعت را تغییر می دهند. به عنوان مثال ، اژاسیستم OPI AI محور از سنسورهای بی سیم برای جمع آوری داده های کشاورزی در زمان واقعی به طور مستقیم از مزارع استفاده می کند-ردیابی رطوبت خاک ، دما و سطح مواد مغذی. با تغذیه این داده ها در مدل های پیش بینی کننده ، این پلتفرم برنامه های بهینه آبیاری ، نیازهای مواد مغذی و خطرات آفات را پیش بینی می کند. این امر به کشاورزان این امکان را می دهد تا شرایط دوستانه آلودگی را از بین ببرند: به عنوان مثال ، آبیاری بیش از حد می تواند محیط های مرطوب ایجاد کند که پاتوژن ها مانند سالمونلا رونق بگیرند. چنین سیستمهایی همچنین پتانسیل کاهش مصرف آب را با استفاده از آبیاری به نیازهای دقیق محصول ، به تولید کنندگان کمک می کند تا ضمن بهبود مقاومت در برابر محصولات ، از ریسک جلوگیری کنند و نشان دهند که چگونه مدیریت منابع هوشمندتر ایمنی مواد غذایی و پایداری را تقویت می کند.
شرکت هایی مانند تازه مقابله با خطرات بیشتر زنجیره تأمین. این شرکت از سنسورهای هوش مصنوعی و IoT برای نظارت بر شرایط محیطی مانند دما و رطوبت در زمان واقعی در هنگام ذخیره و حمل و نقل استفاده می کند. با تجزیه و تحلیل این داده ها در کنار الگوهای تاریخی ، سیستم آنها زمان ذخیره سازی بهینه را برای تولید تازه پیش بینی می کند و خطرات آلودگی مربوط به فساد را کاهش می دهد. براساس گزارش های شرکت ، این رویکرد باعث کاهش تلفات پس از برداشت تا 40 ٪ می شود-پیشرفت مهمی برای تولید کنندگان و توزیع کنندگان با هدف تعادل ایمنی مواد غذایی با کاهش زباله.
غذاهای کاربردی مهندسی با هوش مصنوعی
در حالی که نقش AI در ایمنی مواد غذایی بسیار مهم است ، پتانسیل آن برای افزایش کیفیت تغذیه ای به همان اندازه تحول گرا است. یکی از امیدوار کننده ترین برنامه های کاربردی در تهیه غذاهای کاربردی است – محصولاتی که با ترکیبات فعال زیستی غنی شده اند و مزایای سلامتی فراتر از تغذیه اساسی دارند.
این بیش از یک روند سلامتی است. مطابق اتحاد NCDرژیم های غذایی ضعیف عامل اصلی بیماریهای غیر واگیر از جمله چاقی ، دیابت نوع 2 و شرایط قلبی عروقی هستند. مصرف کنندگان خواستار غذایی هستند که نه تنها سالم بلکه راحت و طعم دهنده هستند. بازار جهانی مواد غذایی کاربردی ، با ارزش 309 میلیارد دلار تا سال 2027، فرصتی مهم برای ایجاد این شکاف است.
از نظر تاریخی ، کشف مواد فعال زیستی سالها طول کشیده است. هوش مصنوعی این را به صورت نمایی تسریع می کند. نقشه های گیاهی Foreger AIGER Brightseed ترکیبات گیاهی در مقیاس مولکولی ، شناسایی متابولیت ها در فلفل سیاه که مسیرهای متابولیکی پاک کننده چربی را فعال می کنند. پلت فرم محاسباتی آنها تجزیه و تحلیل شد 700000 به گفته BrightSeed ، ترکیبات تا به امروز ، کاهش زمانبندی های Discovery با 80 ٪ در مقابل روش های آزمایشگاهی. در حالی که اعتبارسنجی بالینی ادامه دارد ، این قدرت AI را برای باز کردن فارماکوپیا پنهان طبیعت برای سلامت متابولیک نشان می دهد. به همین ترتیب ، استارتاپ مولک AI را برای شناسایی و بهینه سازی پروتئین های زیستی عملکردی از منابع طبیعی مانند آغوز و عصاره گیاه استفاده می کند. پلت فرم آنها پایگاه داده های علمی گسترده ای را برای توابع پروتئین برای ایجاد مواد افزودنی مکمل هدفمند که نیازهای بهداشتی خاص را برطرف می کند ، از بازیابی عضلات گرفته تا پشتیبانی ایمنی ، نشان می دهد که ظرفیت هوش مصنوعی برای تقویت دقت تغذیه ای و فراهمی زیستی را نشان می دهد.
فرمولاسیون به همان اندازه بسیار مهم است. مدل های هوش مصنوعی اکنون چگونگی تعامل مواد در طول پردازش را شبیه سازی می کنند – پیش بینی پایداری مواد مغذی ، پروفایل عطر و طعم و ماندگاری. این به شرکت ها اجازه می دهد تا دستور العمل های نمونه اولیه را به صورت دیجیتالی کاهش دهند و هزینه های تحقیق و توسعه را کاهش دهند. نتیجه؟ چرخه های نوآوری سریعتر برای غذاهایی که نیازهای خاص را هدف قرار می دهند ، از سلامت شناختی گرفته تا پشتیبانی میکروبیوم روده.
تغذیه شخصی ، با استفاده از الگوریتم ها
در حالی که غذاهای کاربردی به جمعیت خدمت می کنند ، هوش مصنوعی می تواند تغذیه را برای افراد متناسب کند. زمینه تغذیه شخصی از یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل بیش از 100 نشانگر زیستی (از ترکیب میکروبیوم روده گرفته تا پاسخ گلوکز در زمان واقعی) ، داده های ژنتیکی و فاکتورهای سبک زندگی برای تولید توصیه های رژیم غذایی متناسب با زیست شناسی منحصر به فرد شخصی استفاده می کند. این یک تغییر اساسی از دستورالعمل های غذایی “یک اندازه متناسب با همه” به راه حل های تغذیه ای دقیق محور است.
بیماری های مزمن مانند دیابت اغلب ناشی از عدم تطابق متابولیسم رژیم غذایی است. CDC گزارش می دهد که 60 ٪ آمریکایی ها اکنون حداقل با یک بیماری مزمن زندگی می کنند. در حالی که فقط 2.4M به گزارش هوش مصنوعی ژانویه ، آمریکایی ها از مانیتور مداوم گلوکز استفاده می کنند ، برنامه Genai در ژانویه AI اکنون دموکراتیک ها را به نظارت بر قند خون ، تجزیه و تحلیل عکس های غذایی از طریق دید رایانه و پیش بینی تأثیرات گلوکز با استفاده از سه مدل هوش مصنوعی آموزش داده شده در میلیون ها نقطه داده ، دموکراتیک می کند. این راه حل بدون نیاز به پوشاک می تواند به نزدیک به 90 ٪ از پیش دیابتیک که در حال حاضر از وضعیت آنها بی خبر هستند ، کمک کند.
چه چیزی بعدی؟
هوش مصنوعی جایگزین تغذیه ، دانشمندان مواد غذایی یا تنظیم کننده نمی شود و جایگزین خوردن غذای واقعی برای سلامتی بهینه نمی شود – اما این به ما ابزارهای واضح تری و بینش های عمیق تر می دهد. با ادغام هوش مصنوعی در هر مرحله از زنجیره ارزش غذایی ، می توانیم از سیستمی که به مشکلات سلامتی واکنش نشان می دهد به مواردی که به طور فعال از آنها جلوگیری می کند ، انتقال دهیم.
البته چالش ها باقی مانده است. داده ها و الگوریتم ها باید نماینده و مورد اعتماد باشند – و ساختن آن اعتماد به زمان می برد. اما فرصت واضح است: AI اکنون یک سیستم غذایی باهوش تر ، ایمن تر و شخصی تر را قادر می سازد – چیزی که فراتر از تغذیه ما ، پتانسیل بهبود طول عمر انسان و سلامت را دارد.
