Uso da formulação preditiva com IA no P&D de alimentos

Uso da formulação preditiva com IA no P&D de alimentos

Uso da formulação preditiva com IA no P&D de alimentos. O desenvolvimento tradicional de alimentos exige inúmeros testes e ajustes manuais, tornando o processo caro, demorado e limitado. Com a formulação preditiva apoiada por IA e Machine Learning, esse cenário muda: a tecnologia permite acelerar o P&D e explorar combinações e texturas que antes eram quase impossíveis de alcançar.

Mas o que é a formulação preditiva?

A formulação preditiva usa modelos computacionais avançados para prever como diferentes ingredientes interagem entre si, a fim de alcançar características desejadas no produto final. Sendo assim, o processo começa com a criação de um banco de dados detalhado sobre os ingredientes e suas propriedades técnicas. Em seguida, o formulador define o alvo desejado. Com essas informações, algoritmos de Machine Learning exploram milhões de combinações possíveis, identificando interações complexas que seriam inviáveis de descobrir manualmente. Por fim, o sistema apresenta as formulações mais promissoras, ranqueadas por probabilidade de sucesso. A partir disso, elas são testadas e validadas em laboratório, reduzindo ciclos de P&D de meses para apenas algumas semanas.

Aplicação abrangente

A aplicação da formulação preditiva com IA se estende a diferentes categorias da indústria de alimentos, oferecendo soluções inovadoras para desafios clássicos. Como por exemplo, na redução de açúcar em refrigerantes e produtos de confeitaria. Nesse cenário, a tecnologia consegue identificar a melhor combinação entre fibras, edulcorantes de alta intensidade e agentes de corpo, garantindo a doçura característica do açúcar sem deixar sabores residuais desagradáveis.

Uso pelas indústrias

O uso da formulação preditiva com IA no P&D de alimentos não está restrito às startups do setor plant-based, embora seja o setor mais integrado ao assunto. Dessa forma, cada vez mais, grandes indústrias e fornecedores de ingredientes têm incorporado essa tecnologia em seus processos de inovação.

Entretanto, apesar do potencial transformador, a adoção dessa abordagem enfrenta obstáculos. O investimento inicial em softwares especializados, a necessidade de construir bancos de dados robustos e confiáveis, e a contratação de profissionais com habilidades em ciência de dados representam barreiras significativas. Além disso, o chamado “efeito caixa-preta”, em que os algoritmos sugerem soluções eficazes, mas sem oferecer clareza sobre os mecanismos que explicam a sinergia obtida, levanta discussões sobre transparência e confiabilidade do processo.

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Fonte da imagem: Freepik.