食品行業(yè)的利益相關(guān)者越來越多地采用人工智能來更好地了解風味

今年早些時候，IBM成為食品行業(yè)的一個驚喜參與者，宣布與調(diào)味品制造商McCormick合作，通過從數(shù)百萬個數(shù)據(jù)點收集數(shù)據(jù)，“更快更有效地利用人工智能來學習和預測新的風味組合”。

這種伙伴關(guān)系通過幫助開發(fā)新產(chǎn)品和響應消費者喜好并提供改善的營養(yǎng)和風味，展示了如何利用技術(shù)來破壞食品行業(yè)。食品分析師表示，該技術(shù)可以幫助人類品味小組“數(shù)字化現(xiàn)有數(shù)據(jù)”，并加快開發(fā)新食品的進程。

典型的食品開發(fā)過程很長，并且存在很多漏洞，對市場的反應沒有明確的反饋，因此這種技術(shù)可以提供幫助。

麻省理工學院(麻省理工學院)的研究人員解釋了AI如何通過種植具有增壓風味的羅勒來確定最佳生長條件，并希望將其用于其他產(chǎn)品。

人工智能可以使我們能夠以前所未有的速度利用詳細農(nóng)業(yè)信息的大量數(shù)據(jù)集來改善我們的糧食作物。更好的標準和數(shù)據(jù)收集對于實現(xiàn)食品創(chuàng)新至關(guān)重要。

很多人在食譜開發(fā)中應用機器學習風味和營養(yǎng)。通過更好的數(shù)據(jù)共享和標準來映射口味和香氣，這可以進一步提升，為“個性化”食品和配方提供新的可能性，提供更好的風味，營養(yǎng)和可染色性。

個人層面的個性化食品是一個崇高的目標。要做得好，它將需要大量的個人數(shù)據(jù)，其中大部分可能因隱私和安全問題而變得復雜。在可預見的未來，人工智能更有可能用于預測消費趨勢和品味的廣泛趨勢。