In che modo l'IA può rivoluzionare il business dell'industria alimentare

Entro il 2050, con l'aumento della popolazione mondiale, si prevede un'escalation della domanda alimentare, un processo nel quale l'Intelligenza Artificiale potrebbe fornire un contributo essenziale, in ragione di un’efficacia legata alla sua potenziale accuratezza e capacità di ottimizzazione.

Con l'aumento della popolazione mondiale, si prevede che la domanda alimentare aumenterà dal 59 al 98% entro il 2050. Per soddisfare questo requisito, l'Intelligenza Artificiale (AI) viene utilizzata in aree quali la gestione della catena di approvvigionamento, la selezione degli alimenti, lo sviluppo della produzione, il miglioramento della qualità e il mantenimento di buoni livelli di igiene della catena produttive industriale.

Il contesto generale

Come riassunto in uno studio chiave del settore, i compromessi ecologici e sociali derivanti dal disboscamento di sempre maggiori porzioni di terra per dedicarla all'agricoltura aumentano, in particolare ai tropici. E in questo momento, i raccolti - la quantità di raccolti per unità di terra coltivata - stanno crescendo troppo lentamente per soddisfare la domanda prevista di cibo.

Anche molti altri fattori, dal cambiamento climatico all'urbanizzazione alla mancanza di investimenti, renderanno difficile produrre cibo a sufficienza. Esiste un forte consenso accademico sul fatto che la scarsità d'acqua causata dai cambiamenti climatici, l'aumento delle temperature globali e le condizioni meteorologiche estreme avranno gravi effetti a lungo termine sui raccolti. Si prevede che questi avranno un impatto su molte delle principali regioni agricole, in particolare quelle vicine all'Equatore.

Ad esempio, lo stato brasiliano del Mato Grosso, una delle regioni agricole più importanti del mondo, potrebbe subire una riduzione dal 18% al 23% della produzione di soia e mais entro il 2050, a causa del cambiamento climatico. Anche gli Stati Uniti del Midwest e l'Australia orientale, altre due regioni importanti a livello globale, potrebbero registrare un sostanziale calo della produzione agricola a causa del caldo estremo.

Tuttavia, ci si aspetta che alcuni luoghi beneficeranno (inizialmente) del cambiamento climatico. Si prevede che i paesi che si estendono alle latitudini settentrionali, principalmente Cina, Canada e Russia, sperimenteranno stagioni di crescita più lunghe e più calde in determinate aree. La Russia, che è già un importante esportatore di grano, ha un enorme potenziale produttivo non sfruttato a causa dei grandi divari di resa dei raccolti (la differenza tra i rendimenti attuali e potenziali nelle condizioni attuali) e dei vasti terreni agricoli abbandonati (più di 40 milioni di ettari, un'area più grande della Germania) dopo la dissoluzione dell'Unione Sovietica, nel 1991. Il paese ha probabilmente la più grande opportunità agricola del mondo, ma per realizzarla saranno necessarie riforme istituzionali e investimenti significativi nell'agricoltura e nelle infrastrutture rurali.

La relazione col cliente e l’IA

La prima applicazione dell'intelligenza artificiale nell'industria alimentare è assistere le aziende FMCG nell'analisi delle richieste e dei desideri prevalenti dei clienti. Questo tipo di tecnologia può estrarre informazioni preziose sulle esigenze e sui desideri del pubblico utilizzando l'analisi dei Big Data e i modelli di Machine Learning (ML), che portano allo sviluppo del prodotto. In questo modo è possibile identificare le tendenze dell'industria alimentare e anticiparne le curve di crescita, offrendo modo di interpretarle nella maniera più efficiente. Le aziende di consegna di cibo possono utilizzare l'intelligenza artificiale per migliorare il servizio clienti e aumentare la fidelizzazione dei clienti

Gestione della catena di approvvigionamento

Uno dei problemi più gravi che le aziende di trasformazione alimentare devono affrontare è l'incoerenza della disponibilità delle materie prime. Le aziende di trasformazione alimentare possono automatizzare in modo significativo la catalogazione degli alimenti combinando fotocamere, laser e ML con l'intelligenza artificiale, che viene utilizzata per migliorare la calibrazione delle macchine, gestire più dimensioni di prodotto e ridurre sprechi e costi.

L'intelligenza artificiale viene utilizzata principalmente nell'industria alimentare per garantire un'accurata gestione dell'inventario e una previsione sui prezzi, con effetti positivi sull’organizzazione delle spedizioni. Un sistema che si traduce in meno sprechi e minori costi di logistica. La maggior parte delle aziende del settore alimentare spedisce i propri prodotti in tutto il mondo, rendendo il monitoraggio delle spedizioni sempre più complicato. Tuttavia, l'intelligenza artificiale fornisce una visione più completa dell'intera operazione, consentendo alle aziende di ottenere il massimo da ogni carico.

Conformità alla sicurezza alimentare

Le normative sulla sicurezza alimentare vengono regolarmente aggiornate per migliorare la trasparenza della catena di approvvigionamento. Le reti neurali artificiali monitorano le spedizioni di cibo lungo la catena di approvvigionamento. Di conseguenza, garantisce che il cibo soddisfi tutti i requisiti di sicurezza, cui le aziende di trasformazione alimentare riconoscono assoluta priorità. Pertanto, tutti i dipendenti e lavoratori che entrano in contatto diretto con gli alimenti devono indossare un abbigliamento adeguato e rispettare le norme stabilite.

Tuttavia, il monitoraggio di centinaia di persone e l'applicazione degli standard richiedono molto lavoro. Le telecamere abilitate all'intelligenza artificiale possono monitorare tutti i dipendenti e avvisare i manager se una regola viene infranta, identificando immediatamente i rischi per la sicurezza come attrezzature per la protezione degli alimenti inadeguate o violazioni normative, oltre a monitorare la produzione in tempo reale e inviare relativi avvisi a lavoratori o manager per apportare le dovute correzioni.