Vajon az MI térhódításából kimaradhatnak-e a nyelvünknek oly kedves ízek, textúrák elkészítői, gyártói? Semmiképpen! Nem véletlen, hogy – természetesen a marketinglehetőséget kiszagolva, a hájp hullámára felkéredzkedve – az élelmiszeripar területén is egyre több hírt kapunk a mesterséges intelligencia használatáról.

Pokoli ötlet

Idén júliusban, az uborkaszezonnak tartott nyári időszakra alaposan rácáfolva a szikszói HELL gyár merészet húzott. A magyar energiaitalokat és üdítőket gyártó cég ugyanis bejelentette: elindult a gyárában a világ első, MI-vel gyártott energiaitalának a gyártása. A keresztségben a kissé hosszúra nyúlt Tutti-frutti & Berry-blast ízű HELL A.I. nevet kapta az új ízű almárka, melynek „minden elemét, szigorúan megválogatott összetevőit, designját és marketing eszközeit is az A.I. tervezte és meg is kóstolta.” Ez utóbbi érdekes kérdés, és egy magyar portál utána is járt ennek.

Kiderült, hogy az ezzel foglalkozó cégek az úgynevezett e-mouth („e-száj") és e-nose („e-orr") segítségével digitalizálnak. Az egyik New York-i cég például egy évtizede épít olyan adatbázist, amely követi a fogyasztók érzékszervi preferenciáját, ízlését. A rengeteg adat pedig abban segít, hogy a fogyasztók egy csoportjáról prediktíven meg lehessen mondani, hogyan fognak reagálni egy-egy új ízvilágú termékre. Ezzel ki lehet kerülni az éles ízteszteket, fel lehet gyorsítani a folyamatot – persze kérdéses, hogy az algoritmus pontosabb képet ad-e, mint az egyébként természetszerűleg kisebb mintafelvételre képes hagyományos bolti kóstoltatás.

Az MI előnyei

Az élelmiszeripar a fenti példán túl is sokat profitálhat a mesterséges intelligencia egyre intenzívebb használatából. Az egyik ilyen magától értetődő felhasználási terület az ételek szelektálása, a rossz minőségűek kiszűrése. Ehhez az ún. computer vision módszereket alkalmazzák, melyek a deep learning alapú megoldások (pl. a konvolúciós neurális hálózatok) elterjedésének köszönhetően egyre kisebb hibaaránnyal, már az emberi szemnél pontosabban dolgoznak.

A vásárlói szokások, választások feltérképezésén, „megjóslásán” túl maga az élelmiszeripari infrastruktúra is sokat nyer az MI-vel. Például a feldolgozóiparban előre megmondhatja egy-egy nagyobb értékű gép karbantartásának vagy cseréjének várható időpontját.

Ezen túlmenően pedig – ahogy már ma is látszik – a generatív mesterséges intelligencia robbanásszerű publikus megjelenése a robotikával foglalkozó szakembereknek is újabb inspirációkat, ötleteket adott. Így az élelmiszeripar robotizációja is tovább erősödhet. Ez nagy reményt ad, hiszen a fenntarthatóság az egyik legfontosabb szlogen és elvárás. Ha a mesterséges intelligencia segít az élelmiszerpazarlás vagy a jobb, de a Földdel is barátságosabb termesztési módszerek kialakításában, meghonosításában – nos, az mindannyiunk számára könnyebb évtizedeket vetít előre egy túlzsúfoltsággal küzdő bolygón. Az iparági becslések szerint erre szükség is van: meredeken emelkedik az élelmiszerek iránti kereslet, különösen az ázsiai régióban, de az USA-ban sem esznek kevesebbet, mint akár 20 éve.

MI: szinte mindenhol

A Springer német tudományos kiadó felületén megjelent egy tanulmány, amely szerint szinte minden termelési terület jól jár a mesterséges intelligenciával. Az MI megjósolta már többek közt a kakaópor várható összetételét, minőségét, az extra szűz olívaolajok minőségi besorolását, a mangó súlyát, a gombák nedvességtartalmát a szárítási periódusban, de jó becsléseket adott a világ élelmezésében kritikusnak számító rizs terméshozamára is.

Jól látható, hogy a jövő ételeinek kialakításában is egyre jobban számíthatunk az MI-re, amely ügyesen kiszagolja a trendeket is. Apropó, e-orr! A cikk elején, a HELL bejelentésével kapcsolatban megidézett eljárás fő hardvereleme néhány nem specifikus gázérzékelő, amelyek különféle, eltérő erősségű vegyi anyagokkal lépnek kölcsönhatásba. Az e-orr fő szoftverkomponensei egyrészt a mintavételezést végzik, mely során az élelmiszer jellemzőinek feltérképezése zajlik, másrészt a mintafelismerő algoritmusok pedig ezeket az információkat feldolgozzák és a fontos részleteket azonosítják, majd ezek alapján történik a kiválasztás.

Borok, gabonafélék, étolajok, tojás, tejtermékek, hús, haltermékek, frissen vágott és feldolgozott zöldségek, tea, kávé és gyümölcslevek esetében sikeresen alkalmazták már az e-orr mintavételi osztályozást, kimutatást és minőségellenőrzést – van (MI-) élet tehát az energiaitalokon túl is.

Ha pedig kicsiben mi is szeretnénk kísérletezni, találjunk ki furcsa, még nem létező ételeket a ChatGPT segítségével, és rajzoltassuk meg a Midjourney vagy a Dall-E 3 segítségével. Jó étvágyat!