.svg)
Новейшие технологии на базе искусственного интеллекта трансформируют всю цепочку производства и потребления продуктов питания: от предотвращения загрязнений и пищевых отравлений — до создания персонализированного рациона и функциональных продуктов. В условиях роста хронических заболеваний и угроз безопасности продуктов ИИ становится мощным инструментом, позволяющим создавать более здоровую, безопасную и устойчивую пищевую экосистему.
Источник новости: https://www.unite.ai/ai-can-make-our-food-safer-and-healthier/
По данным Всемирной организации здравоохранения, ежегодно из-за небезопасной пищи болеют около 600 миллионов человек по всему миру, что составляет почти одного из десяти. Это приводит к приблизительно 420 000 смертей в год. Особую опасность представляют такие патогены, как Listeria monocytogenes — бактерия, способная выживать при замораживании и активно размножаться в условиях пищевых производств. Заболевание листериоз, хоть и редкое, сопровождается госпитализацией в 90% случаев и может быть смертельным для уязвимых групп населения. Кроме угрозы здоровью, вспышки листериоза вызывают многомиллионные издержки из-за отзывов продукции и вреда бренду.
ИИ меняет подход к обеспечению пищевой безопасности, переходя от реактивных мер к превентивным. Так, модель контроля листерий Corbion (CLCM), использующая ИИ, моделирует сценарии "глубокой заморозки", чтобы предсказать риски заражения готовых к употреблению продуктов, таких как мясные деликатесы и мягкие сыры. Система анализирует уровень pH, водную активность, содержание соли и нитритов, предлагая целевые антимикробные меры.
Решения на основе ИИ проникают и в аграрный сектор. Система OPI от компании Evja использует беспроводные датчики для сбора агроклиматических данных в реальном времени, включая влажность почвы, температуру и уровень питательных веществ. Эти данные обрабатываются предиктивными моделями, позволяя фермерам заранее выявлять и предотвращать условия, благоприятные для развития патогенов, например, чрезмерный полив, создающий влажную среду для сальмонеллы. Кроме того, такой подход помогает экономить воду и повышать устойчивость культур.
Компания FreshSens применяет ИИ и IoT-сенсоры для мониторинга температуры и влажности при хранении и транспортировке. Анализируя данные в реальном и историческом временных масштабах, система прогнозирует оптимальные сроки хранения свежих продуктов, сокращая потери после сбора урожая на 40%.
ИИ также способствует улучшению питательной ценности продуктов. Например, платформа Forager от компании Brightseed выявляет биологически активные соединения в растениях, такие как метаболиты в черном перце, влияющие на обмен жиров. Система проанализировала уже 700 000 соединений, сокращая время открытия новых ингредиентов на 80% по сравнению с лабораторными методами.
Стартап MAOLAC использует ИИ для анализа научных баз данных с целью выявления и оптимизации биофункциональных белков из природных источников — от молозива до растительных экстрактов. Эти белки добавляются в пищевые добавки, направленные на поддержку иммунитета, восстановление мышц и другие цели.
ИИ также помогает в цифровом прототипировании рецептур, моделируя взаимодействие ингредиентов, прогнозируя вкус, устойчивость питательных веществ и срок годности. Это ускоряет цикл разработки продуктов, ориентированных на конкретные потребности — от поддержки когнитивного здоровья до улучшения микробиома кишечника.
ИИ меняет подход к питанию с универсального на персонализированный. Машинное обучение анализирует более 100 биомаркеров, включая микробиом кишечника, реакции на глюкозу, генетические данные и образ жизни, чтобы предложить индивидуальные рекомендации.
Приложение GenAI от January AI, например, использует компьютерное зрение для анализа фотографий блюд и предсказывает влияние еды на уровень сахара в крови, не требуя носимых устройств. Это может помочь миллионам людей с преддиабетом, которые не знают о своём состоянии.
Дополнительные материалы:
Искусственный интеллект становится ключевым инструментом в борьбе с пищевыми заболеваниями, ежегодно затрагивающими около 600 миллионов человек по всему миру. Среди наиболее опасных патогенов — Listeria monocytogenes, способная выживать при замораживании и размножаться в условиях пищевых производств. Традиционные методы обеспечения безопасности продуктов часто не успевают выявить угрозу вовремя, поэтому компании начинают использовать ИИ для прогнозирования и предотвращения возможных рисков.
Примером служит Listeria Control Model (CLCM) от Corbion: система на основе ИИ моделирует сценарии "глубокого охлаждения", анализируя параметры среды — pH, активность воды, содержание соли и нитритов — чтобы рекомендовать антимикробные меры до появления угрозы. Это позволяет производителям ускорить вывод продукции на рынок и повысить её безопасность.
Компания Evja разработала систему OPI, использующую беспроводные датчики и ИИ для сбора и анализа агроклиматических данных в режиме реального времени: влажность почвы, температура, уровень питательных веществ. Алгоритмы прогнозируют оптимальные графики полива и потребности в удобрениях, помогая избежать условий, благоприятных для развития патогенов, таких как Salmonella. Кроме того, система способствует экономии воды и повышению устойчивости культур.
На этапах хранения и логистики ИИ также демонстрирует эффективность. Компания FreshSens применяет датчики Интернета вещей (IoT) и алгоритмы для мониторинга температуры и влажности. Анализируя текущие данные и исторические тренды, система прогнозирует оптимальные сроки хранения свежих продуктов, снижая риски порчи и загрязнения. Согласно данным компании, такие технологии позволяют сократить потери после сбора урожая до 40%.
ИИ трансформирует подход к разработке функциональных продуктов — продуктов с добавленными биоактивными компонентами, которые способствуют улучшению здоровья. Например, платформа Forager от компании Brightseed анализирует растительные соединения на молекулярном уровне, выявляя, например, метаболиты чёрного перца, активирующие обмен жиров. Использование ИИ сокращает сроки открытия новых биоактивных веществ на 80% по сравнению с лабораторными методами.
Стартап MAOLAC применяет ИИ для определения и оптимизации функциональных белков из природных источников, таких как молозиво и растительные экстракты, создавая добавки для поддержки иммунитета и восстановления мышц. Также ИИ позволяет моделировать взаимодействие ингредиентов в процессе производства, прогнозируя стабильность питательных веществ, вкус и срок годности — это ускоряет разработку рецептур и снижает затраты на НИОКР.
ИИ открывает новые горизонты в персонализированном питании, анализируя более 100 биомаркеров, включая микробиом кишечника, генетические данные и образ жизни, чтобы рекомендовать индивидуальные диеты. Это особенно актуально в условиях роста хронических заболеваний, таких как диабет.
Приложение GenAI от компании January AI использует компьютерное зрение и три модели ИИ, обученные на миллионах данных, для анализа фотографий еды и прогнозирования уровня глюкозы в крови — без необходимости носимых устройств. Такие технологии могут помочь миллионам людей с преддиабетом, не осознающим своей проблемы, перейти к более осознанному питанию.
Искусственный интеллект становится ключевым инструментом в создании функциональных продуктов – пищи, обогащённой биоактивными соединениями и обеспечивающей пользу для здоровья, выходящую за рамки базового питания. Это особенно актуально на фоне роста хронических заболеваний, вызванных неправильным питанием: по данным NCD Alliance, нездоровый рацион остаётся одной из ведущих причин ожирения, диабета 2 типа и сердечно-сосудистых заболеваний.
Рынок функциональных продуктов, по прогнозам, достигнет $309 миллиардов к 2027 году, и именно ИИ способен ускорить разработку таких решений. Например, Forager AI от компании Brightseed анализирует растительные соединения на молекулярном уровне. Система уже изучила 700 000 соединений и выявила метаболиты чёрного перца, активирующие пути расщепления жиров. Это позволило сократить сроки открытия биоактивных веществ на 80% по сравнению с традиционными лабораторными методами.
Стартап MAOLAC использует ИИ для поиска и оптимизации биофункциональных белков из природных источников, включая молозиво и растительные экстракты. Их платформа анализирует научные базы данных, чтобы разрабатывать добавки, направленные на конкретные задачи – от восстановления мышц до поддержки иммунной системы.
ИИ также революционизирует этап формулирования продуктов. Современные модели предсказывают, как ингредиенты взаимодействуют в процессе производства – оценивая стабильность питательных веществ, вкусовые профили и срок хранения. Это позволяет компаниям создавать виртуальные прототипы рецептов, снижая расходы на НИОКР и ускоряя цикл вывода новых продуктов на рынок. Такой подход особенно эффективен при разработке продуктов с определёнными функциями – от поддержки когнитивного здоровья до улучшения микробиоты кишечника.
ИИ делает возможным переход от универсальных диетических рекомендаций к персонализированному питанию, основанному на уникальной биологии каждого человека. Технологии машинного обучения анализируют более 100 биомаркеров – включая состав микробиома кишечника, генетические данные и образ жизни – чтобы предложить индивидуальные рекомендации по питанию.
Платформа GenAI от January AI, например, анализирует фотографии блюд с помощью компьютерного зрения и предсказывает гликемические реакции на них, используя три обученные ИИ-модели. Это решение не требует носимых устройств и может помочь миллионам людей с преддиабетом, которые не знают о своём состоянии. По данным CDC, 60% американцев живут как минимум с одним хроническим заболеванием, и персонализированное питание может стать ключом к профилактике таких состояний.
ИИ не заменит диетологов, учёных или регулирующие органы, но он предоставляет более точные инструменты и глубокое понимание, формируя новую эру в области питания – более умную, безопасную и ориентированную на здоровье каждого человека.
Искусственный интеллект открывает новую эру в питании, позволяя адаптировать рационы под индивидуальные потребности человека. В то время как функциональные продукты ориентированы на широкую аудиторию, персонализированное питание идет дальше — оно учитывает уникальные биомаркеры, генетические данные и образ жизни конкретного человека.
С помощью машинного обучения анализируются более 100 биомаркеров, включая состав микробиома кишечника и гликемические реакции в реальном времени. Это позволяет формировать диетические рекомендации, соответствующие биологическим особенностям каждого человека, что является радикальным отходом от универсальных стандартов питания.
Одним из примеров является приложение GenAI от компании January AI. Оно использует компьютерное зрение для анализа фотографий еды и предсказывает уровень сахара в крови после еды, основываясь на данных, собранных с помощью трёх обученных ИИ-моделей. Это решение не требует ношения медицинских устройств и может быть особенно полезным для 90% преддиабетиков, которые не подозревают о своем состоянии.
Искусственный интеллект уже доказал свою эффективность в обеспечении безопасности и улучшении качества питания, но его потенциал далеко не исчерпан. Системы, подобные модели контроля листерии от Corbion (CLCM), демонстрируют, как можно предсказывать и предотвращать заражение продуктов ещё до их попадания на полки магазинов. В сельском хозяйстве технологии, такие как система OPI от Evja, позволяют предвидеть потребности в орошении и удобрениях, минимизируя риски возникновения патогенной среды.
Будущее также связано с развитием функциональных продуктов питания. Платформы вроде Forager AI от Brightseed уже анализируют сотни тысяч растительных соединений, ускоряя открытие биологически активных веществ, способных улучшить обмен веществ. Это открывает путь к созданию новых пищевых добавок и продуктов, направленных на профилактику неинфекционных заболеваний, таких как диабет и сердечно-сосудистые болезни.
Кроме того, персонализированное питание выходит на новый уровень. Приложения, как GenAI от January AI, используют компьютерное зрение и машинное обучение для прогнозирования гликемического ответа на пищу без необходимости в носимых устройствах. Это дает шанс миллионам людей, не подозревающих о риске развития диабета, получить доступ к персонализированным советам по питанию.
Несмотря на впечатляющие успехи, внедрение ИИ в пищевую отрасль сопровождается рядом трудностей. Один из важнейших вызовов — обеспечение надёжности и репрезентативности данных, на которых обучаются алгоритмы. ИИ-системы должны учитывать разнообразие диет, культур, генетических и экологических факторов, чтобы предоставлять корректные и универсальные рекомендации.
Также важен вопрос доверия. Потребители, производители и регулирующие органы должны быть уверены в прозрачности алгоритмов и безопасности решений, принимаемых на их основе. Это требует времени, стандартизации и этических рамок.
Дополнительным препятствием является необходимость интеграции ИИ в существующие производственные и логистические процессы. Для многих компаний это означает значительные инвестиции в инфраструктуру, обучение персонала и трансформацию бизнес-моделей.
Тем не менее, как отмечает эксперт по агропищевым технологиям Лена Марийке Венцель (EIT Food RisingFoodStars), работающая со стартапами в области ИИ и питания, потенциал этих технологий огромен. Они не только улучшают продукты питания, но и способствуют увеличению продолжительности и качества жизни населения.
ИИ уже делает пищу безопаснее, предотвращая отравления, оптимизируя сельское хозяйство и контролируя качество на всех этапах. Его влияние ощущается также в более здоровом и персонализированном питании. Чтобы раскрыть этот потенциал полностью, важно обеспечить качество данных, прозрачность алгоритмов и готовность отрасли к трансформации. Будущее пищевой индустрии — за умными, профилактически ориентированными решениями, и ИИ здесь играет ключевую роль.
.svg)
