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Como adotar Inteligência Artificial e Machine Learning para inovar

Nos últimos anos, a indústria de alimentos e bebidas passou por grande crescimento – no Brasil, esse setor responde por parte significativa do PIB. O aumento da população e a segmentação de suas demandas são fatores determinantes para esse incremento.

De acordo com a engenheira de alimentos da Universidade Estadual de Campinas, Aline Lemos, tecnologias como Inteligência Artificial e Machine Learning são capazes de otimizar os processos produtivos e auxiliar com dados que facilitam a produção. “Essas tecnologias têm proporcionado mudanças profundas em alguns setores da indústria e ajudado a manter a inovação”, afirma.

 

Inteligência Artificial (AI ou IA)

 

Inteligência Artificial (IA) é a capacidade de uma máquina de imitar o comportamento humano, e possui diversas aplicações - entre elas, máquinas autônomas que facilitam a produção e precisam apenas de “supervisão” do homem.

A Inteligência Artificial pode ser dividida em dois grandes grupos: IA aplicada e IA geral. A aplicada é aquela desenvolvida com um único objetivo, ainda que tenha necessidade de processar uma grande quantidade de dados para a realização da função.

Já a IA geral é, como o próprio nome sugere, muito mais abrangente, e consegue lidar com um grande número de tarefas.

Na Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação da Unicamp, por exemplo, pesquisadores do Laboratório de Óleos e Gorduras da Faculdade de Engenharia dos Alimentos da Unicamp (FEA) desenvolveram, em 2012, uma tecnologia denominada Nitryx-MIX, que consiste em uma ferramenta baseada em Inteligência Artificial, e que tem como finalidade formular produtos com base em gorduras interesterificadas ou hidrogenadas.

Dessa maneira, depois de concedidas as matérias-primas disponíveis, o produto encontra a formulação que maximiza sua performance nutricional e minimiza o custo, sendo uma inovação na área alimentícia.

“Já para estudos de classificação de óleos vegetais e outros alimentos, vários métodos quimiométricos e Inteligência Artificial, incluindo pattern recognition e redes neurais, têm sido utilizados com sucesso," garante Aline.

 

Inteligência Artificial e o segmento de bebidas

 

A startup londrina Intelligent Layer criou um algoritmo que possibilita às máquinas aprenderem a melhorar a produção de cerveja. Em parceria com a agência criativa 10x, uma nova entidade chamada IntelligentX foi criada, e a tecnologia resultante foi chamada de ABI (Automated Brewing Intelligence).

A IA funciona da seguinte forma: os consumidores bebem uma das quatro cervejas produzidas e depois fornecem um feedback para um bot via Messenger. Munida dessa informação, a IntelligentX sabe qual bebida produzir em maior volume da próxima vez.

Relacionado: [Ebook] Tendências em Inteligência Artificial na indústria de alimentos e bebidas

Machine Learning

 

Machine Learning (ML) são sistemas que conseguem acessar um grande número de dados, analisá-los e aprender a partir deles, sem que sejam explicitamente programados para isso. É uma espécie de sistema autodidata.

A tecnologia de ML permite, com um massivo processamento de dados, desenvolver sistemas de reconhecimento facial e de voz, por exemplo.

A Machine Learning tem proporcionado mudanças profundas em alguns setores da indústria e ajudado a manter a inovação. Na de alimentos e bebidas, a ML analisa históricos passados para ajudar na tomada de decisões mais assertiva, e que proporcione à cadeia de suprimentos mais assertividade nos planejamentos.

Essa tecnologia também pode analisar e demonstrar dados específicos, como itens de menus e precificação de produtos. A estadunidense Food Genius é uma empresa especializada no assunto e, em 2017, a partir da coleta e análise de dados de mais de 360 mil restaurantes norte-americanos, 110 mil menus e 16 milhões de itens presentes nesses cardápios, a empresa foi capaz de gerar diferentes tipos de insights que servem de base para as tomadas de decisão da indústria de alimentos.

No entanto, na indústria de bebidas, a ML permite avaliar safras de vinhos, por exemplo, por meio da compilação de dados dos últimos 60 anos de clima da região em que o vinho é produzido, e informações sobre a uva ser boa ou não para a fabricação do produto.

 

Tecnologia é aliada da indústria de alimentos e bebidas

 

“Para que haja uma eficiência produtiva maior, redução de custos e sistemas de produção sustentáveis, é preciso investir em pesquisa, desenvolvimento e inovação de produtos e de processos na indústria de alimentos e bebidas”, afirma a engenheira. Por isso, são necessários investimentos em tecnologia que ajudem a resolver desafios específicos dessa indústria. Não é mais suficiente que a tecnologia apenas apoie o negócio, ela deve ser parte fundamental e integrante do trabalho e da produção.

Quer saber mais sobre Inteligência Artificial e Machine Learning na indústria de alimentos e bebidas? Ficou com alguma dúvida sobre o tema? Conte pra gente pelos comentários e até a próxima. 

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