La intel·ligència artificial arriba a la cuina de la indústria alimentària

Cal remuntar-se a l’estiu de 1955 —any en què van néixer Bill Gates i Steve Jobs, enorme casualitat— per a trobar el primer ús del terme intel·ligència artificial. Va ser el llavors jove professor, John McCarthy, el que va explicar en la Conferència de Dartmouth, celebrada en la universitat nord-americana del mateix nom, que la intel·ligència artificial és el procés de “aprenentatge” de les màquines que els permet “usar un llenguatge, donar forma a abstraccions i conceptes i solucionar problemes reservats als humans”.

Malgrat el seu caràcter de definició primitiva, aquest és el concepte d’intel·ligència artificial que ha perviscut, en la seva essència, fins als nostres dies. En la seva conferència ‘Intel·ligència artificial en aliments: tecnologia clau‘, pronunciada en el FoodTech Summit & Expo celebrat a Ciutat de Mèxic, al desembre de 2020, l’estrateg especialitzat en tecnologia Peter Ros feia referència al machine learning com l’eina més usada en el si de la indústria alimentària.

“A través del machine learning podem fer coses que abans eren impossibles pel fet que els sistemes informàtics aprenen dels contextos que estan vivint, incorporen patrons de comportament i identifiquen grups similars”, detalla David Martínez, cap de desenvolupament estratègic de negoci i aliances amb empreses d’Ainia, centre tecnològic espanyol que duu a terme diferents iniciatives per a impulsar l’ús de la intel·ligència artificial en la indústria alimentària.

Una indústria cada vegada més oberta a aquestes innovacions. Un informe de la consultora Facts and Factors de 2021 fixa en un 45,7% l’augment de l’ús de la intel·ligència artificial en la indústria d’aliments i begudes fins a l’any 2026. I això és a nivell global. L’informe ‘L’estat del Foodtech a Espanya‘ revela que en 2022 l’ús d’intel·ligència artificial es va incrementar en més de 12 punts respecte a l’any anterior en el sector del foodtech al nostre país. Això es deu a les seves múltiples aplicacions.

Un dels seus usos principals té a veure amb una ocupació intel·ligent de la recopilació de dades. En l’actualitat, hi ha més informació que mai: la trobem en Internet, xarxes socials… La intel·ligència artificial és capaç d’analitzar milers d’ingredients a partir de diferents bases de dades i identificar les seves característiques organolèptiques i bioquímiques per a determinar quins es poden combinar entre si d’una millor manera per a conformar un producte determinat.

També és capaç d’identificar quins ingredients tenen unes característiques similars per a substituir l’un o l’altre en una recepta. A més, té la capacitat de fer aquesta anàlisi i oferir els resultats d’una manera molt ràpida.

“Tota aquesta informació s’aplica en el desenvolupament de nous productes, però també en la modificació d’alguns que ja existeixen amb la intenció que siguin millors”, descriu Martínez.

Un exemple del seu ús en la indústria alimentària ha estat la de triar el millor substitut per a l’oli de palma. La intel·ligència artificial no sols és capaç de detectar aquesta crisi de reputació d’un ingredient basada en milions d’esments en llocs web i xarxes socials, sinó que també és capaç de buscar entre milers de resultats d’ingredients quin es pot aproximar més, des d’un punt de vista sensorial, a l’oli de palma i canviar-lo per un altre.

Un altre exemple: per la seva enorme capacitat d’anàlisi, la intel·ligència artificial pot detectar ingredients de moda entre tota la informació que podem trobar en Internet. “Pensem que hi ha molts esments a la xia; la intel·ligència artificial dona aquest resultat i nosaltres traslladem a les empreses amb les quals col·laborem que hi ha un interès per part del consumidor”, analitza Martínez.

Això permet canviar fórmules per a adequar-se millor a la demanda del mercat i que, per exemple, una empresa llanci unes galetes amb llavors de xia per a cobrir un nínxol, beneficiant-se perquè són vendes i fent que el consumidor final trobi un producte més adequat als seus gustos.

Una altra aplicació de la intel·ligència artificial per a la qual els experts veuen un futur brillant té a veure amb el desenvolupament d’un producte des de zero a partir de la combinació d’ingredients alternatius als d’origen animal. És el projecte Food Computing, un prototip d’algorisme de formulació avançat basat en tècniques de machine learning desenvolupat per aquest centre de recerca.

En aquest sentit, aquest projecte és una adaptació de la tècnica que ja hem vist anteriorment: la intel·ligència artificial és capaç d’identificar entre milers d’ingredients vegetals un amb unes característiques similars a l’ingredient animal que es desitja substituir. Per a això, l’algorisme tria entre milions de correlacions en temps rècord (una cosa impossible per a l’ésser humà).

“A partir d’això, som capaços d’establir fórmules o receptes que permetin que un producte carni o lacti passi a ser completament vegetal, però, al mateix temps, mantenint les seves propietats i les seves característiques organolèptiques. Aquest serà un camp en el qual s’aconseguiran grans troballes en els pròxims anys i que permetrà fer un salt de gegant per a satisfer a un creixent nombre de consumidors que aposten per una alimentació vegana o vegetariana”, resumeix Martínez.

Aquest projecte, que està fent els seus primers passos, troba ressò en altres iniciatives sorgides en diferents parts del món. Un exemple és el de l’empresa xilena NotCo, que empra un algorisme d’intel·ligència artificial —que té fins a nom propi, Giuseppe—, per a crear productes substitutius de la llet o de la carn a partir d’ingredients d’origen no animal.

El xef virtual de NotCo rep informació en forma de dades i l’analitza buscant coincidències de sabor i textura. Després que Giuseppe creï les receptes, aquestes s’analitzen en grup per part de l’equip per a dictaminar si la combinació d’ingredients recrea de manera fidedigna allò que es pretén replicar.

Que una intel·ligència artificial cuini per a nosaltres sona a ciència-ficció, però només és un ús extremadament eficient d’informació posada al servei d’un consumidor àvid de seguir un nou model d’alimentació sense ingredients d’origen animal.

Però el client d’avui dia no sols està a la recerca d’aliments més saludables, més innovadors o que s’ajustin al seu model d’alimentació: també necessita que siguin més atractius. En un món en el qual molts consumidors trien un refresc en funció de la seva llauna o es decanten per un oli d’oliva i no per un altre segons el seu envàs, la intel·ligència artificial també té molt a aportar.

Un exemple és el dels sucs premsats en fred de la marca Freshkia, comercialitzats per l’empresa espanyola Comfresh. Per a arribar al disseny definitiu de l’envàs, aquesta companyia va emprar el programari d’accés lliure DALL–E 2, que és capaç de crear imatges a partir de paraules. Utilitzant-ho, han creat 11 dissenys o “mons creatius”, tal com ells mateixos els denominen, un per cada sabor.

Però com ho han fet? “A partir d’un enorme mapa de conceptes —com a descripcions i valors de la marca— que s’estableixen prèviament, la intel·ligència artificial és capaç de crear conceptes molt atractius a una velocitat vertiginosa, molt més ràpid del que ho faria un dissenyador humà. Aquesta manera de treballar permet fins i tot arribar a mons creatius i solucions que no t’haguessis imaginat mai”, explica Ruth Falquina, CEO d’Estat Latent, agència de tecnocreatividad responsable del projecte. “Es tracta del primer producte del mercat codissenyat amb intel·ligència artificial”, comenten des de l’empresa.

Qui és el responsable que un vi sigui millor o pitjor? La vinya o el celler? Ni l’un ni l’altre: en un futur pròxim, el principal causant que un cava, un rioja o un albariño sigui de millor qualitat podria ser la intel·ligència artificial.

El celler Raventós Codorníu lidera Alimente21, un consorci en el qual són presents altres empreses com les càrnies Aldelís i Prolongo i proveïdors tecnològics capdavanters com Mapex i Omron Ibèria. En aquest projecte conjunt la intel·ligència artificial és la base per a millorar processos productius que reverteixin en la qualitat del producte. “És, sens dubte, el projecte més avançat en matèria d’aplicació de la intel·ligència artificial en el sector de la indústria alimentària al nostre país”, explica Vicenç Segales, responsable d’Enginyeria i Manteniment de l’empresa.

Aquest projecte consisteix a implantar algorismes d’intel·ligència artificial que ens donen informació sobre com tractar el raïm i com seleccionar-la amb la finalitat de millorar la qualitat de la matèria primera que arriba al celler i que, finalment, permet obtenir un millor vi. Aquest raïm que arriba en estat òptim al celler també torna a veure’s beneficiada per l’ús de la intel·ligència artificial.

“Hem desenvolupat, en col·laboració amb el Centre per al Desenvolupament Tecnològic Industrial (CDTI), uns algorismes que ens permeten millorar el procés de premsatge per a continuar traient el millor d’aquest raïm que arriba de la vinya”, compte Segales. En el cas del premsatge del raïm, es poden posar uns paràmetres determinats en la màquina que el realitza. No obstant això, una vegada que comença aquest premsatge, el raïm pot no comportar-se com estava previst: la intel·ligència artificial s’adapta i és capaç de regular en temps real la pressió —augmentar-la o reduir-la— per a aconseguir el millor most.

Finalment, també se serveixen de la intel·ligència artificial per a establir controls de nivells que permetin que no hi hagi defectes en les ampolles ni cossos estranys. Això es feia abans amb sistemes electrònics i ara a través d’algorismes. Això permet que el vi es trobi entre cotons en cadascuna de les parts del procés d’elaboració.

A més de buscar un vi millor, hi ha un altre gran beneficiat: el medi ambient. “La intel·ligència artificial ens permet millorar l’eficiència energètica. Això ens beneficia a nivell intern, però també de cara al consumidor, que ens percep com una empresa molt més sostenible”, afirma Segales.

Això s’aconsegueix per dos camins:

“La intel·ligència artificial és capaç de controlar que el tap s’introdueixi de manera correcta en l’ampolla i ajustar desviacions per desgast de l’ús de la màquina en temps real. O controlar que l’etiqueta estigui ben posada, corregint una mala col·locació o un funcionament deficient de la màquina. Cal pensar que això ajuda a malgastar menys ampolles i, per tant, menys producte”, expliquen els responsables del projecte.

L’altra línia consisteix en el control de temperatura per a la fermentació del vi: “El sistema és capaç d’acumular fred durant la nit quan la temperatura baixa, tenint també en compte paràmetres com la humitat, i aprofitar aquest fred acumulat per a les hores de més calor. Això fa que siguem més eficients des d’un punt de vista energètic, perquè reduïm la nostra petjada de carboni”, descriu Segales.

Empreses més intel·ligents per a consumidors més intel·ligents, per la via de màquines capaces de dissenyar i crear millors productes: el futur ja és aquí i beneficia a tots.