La フードインテリジェンス 人工知能などの先端技術を活用した新興分野です。 機械学習 食料の生産、流通、消費を最適化するバイオテクノロジー。食品の品質と安全性を向上させ、生産チェーンをより効率化し、環境の持続可能性を確保することを目的としています。データ分析と技術革新を通じて、フード インテリジェンスは世界的な食品安全の課題に対応し、刻々と変化する消費者のニーズに適応することを目指しています。
Tecnopolis は、研究結果を地域、行政、企業、国民の利益に応用することを目的としてバーリ大学によって設立されたコンソーシアム企業です。そこで私たちは、唯一のディレクターであり総ディレクターであるアンナマリア・アニキアリコ博士に会いました。 科学技術パーク ヴァレンツァーノの、e 今後の研究課題。
主な側面は何ですか フードインテリジェンス?彼女によると、それで十分だそうです人工知能、 機械学習 世界的な食料安全保障の課題に対処するためにバイオテクノロジーを活用するのか?
現在、食品インテリジェンスは、生産と売上を増加させるための技術的および商業的改善に焦点を当てています。しかし、持続可能性と管理を含むより広い視野が必要です。そうでないと、低品質の食料を生産し、世界の飢餓を解決できない集約作物などの問題が発生する危険があります。人工知能と機械学習は、複雑な現象を理解し、効果的な介入を提案するのに役立ちます。
複雑な環境における技術的スキルと経験を組み合わせ、ビジョンを持ったリーダーシップを持ってシステム内のすべてのプレーヤーを巻き込むことが不可欠です。イタリアでの例は、 アレテ ボローニャでは、クライアントがセクターデータを解釈して将来のシナリオを概説し、適切に準備することをサポートします。
Food Industry Intelligence Network (FIIN) は、大手企業 2015 社によって 21 年に設立され、サプライチェーンの完全性を確保し、消費者の利益を保護するために取り組んでいます。このネットワークは、消費者保護と生産者の利益の融合を促進し、データ分析と関係者間の協力を通じてコミュニケーションと結果を改善します。今日、このような配慮により、消費者にとってより高品質の製品とサービスが保証され、生産者もそれを共有しています。
新興分野と言えるでしょうか？
フード インテリジェンスは確かに比較的最近のものですが、私はそれをそのように定義するつもりはありません。私の意見では、本当の新興分野は 食料安全保障これは、さまざまな種類の管理と保護の手段を超えて、たとえば、これまで同様のガバナンスを実現する唯一の方法であったものが、新千年紀に入って初めて、その方法を見つけ始めたからです。原材料を生産する人、それを加工する人、それを販売する人、消費者、代理店、保護団体など、すべての関係者が参加する組織です。
作物マッピング、収穫量予測、圃場の描写は食料安全保障の枠組みを提供するのに十分ですか?
作物のマッピングや収量の予測など、すべての要素が重要ですが、十分ではありません。これらの記述データは人工知能の典型的な結果ですが、食品の安全性を真に管理するには、サプライチェーン全体を管理し、適切な基準と検証手順を採用する必要があります。新しいテクノロジーを管理するには考え方の変化と十分な知識が不可欠であるため、オペレーターのトレーニングと最新情報の更新も不可欠です。
もう 1 つの重要な要素は、研究結果を市場に継続的に移転することです。多くの場合、基礎研究は企業にとってすぐには役に立たず、研究のニーズを明確にすることが困難です。研究者が大学と企業の両方で働く産業博士は、このギャップを埋めて、研究を企業の真のニーズに近づけようとしています。
食料安全保障は、食料の品質だけでなく、すべての人が十分な量の健康的な食料を入手できるかどうかも重要です。これは、効率的な流通だけでなく、食品の品質も意味します。この問題には、健康と生活の質を両立させる必要がある人工食品や昆虫食も含まれます。
栄養失調の問題は、国内の緊張、限られた資源、生産上の困難により飢餓に苦しむ何百万人もの人々に影響を与えています。 2050 年までに、特に発展途上国で養える人口は 60% 増加します。したがって、食品の量に加えて、品質と安全性を保証することが不可欠です。これには、政策、経済対策、環境社会的配慮が必要です。本質的には、すべての部門が統合システムの一部として連携する必要があります。
フードインテリジェンスの今後の課題は何ですか?データの複雑さ、技術革新の一般の受け入れは課題ですか? それともすでに解決策がありますか?
今後の課題は？私が参照したのは、2040 年に食品が私たちの食卓にどのように届くのか、そしてテクノロジーが私たちの食品の選択にどのような影響を与えるのかについての予測を提供する「スナック・トゥ・ザ・フューチャー」と呼ばれるレポートです。 Channel Five のジャーナリストは興味深いアイデアを説明しました。将来的には、人工知能を使用して、私たちの遺伝的遺産を持つ個人をシミュレートし、さまざまな食品の選択が長期的に与える影響を確認できるようになるかもしれません。まるでSFのようですが、この技術はすでに実現可能です。
2040 年の新しい食品技術への総支出は約 66 億ポンドになると予想されており、これは経済とイノベーションの革命を示しています。欧州連合は、政策から官民の主要主体、国民や消費者の研修や情報に至るまで、食のエコシステム全体に特化した EIT FOOD と呼ばれるプログラムを立ち上げました。
この業界は、特に食生活の改善による健康の節約を考慮すると、莫大な経済的利益を約束します。イタリアでは、食品の未来に関する 11 の境界について興味深い分析が行われています。たとえば、呼吸から情報を取得して、体が食べ物にどのように反応するかを理解することができます。人工知能で収集および処理されたデータに基づいてパーソナライズされた食事は、ますます正確になるでしょう。
もう 1 つのコンセプトは、皮膚の健康を改善し、ホルモンのバランスを整える食品を使用して、美と幸福を統合することです。将来的には、食品は栄養を与えるためだけでなく、健康の特定の側面を改善するためにも選択され、栄養の質と一般的な幸福との関連性が実証されるでしょう。
この分野で効果的かつ持続可能なソリューションを保証するために、技術の進化は研究開発においてどのようなインプットを必要としますか?
印刷された肉は多くの論争を引き起こしているため、3D プリントについては多くを言いません。しかし、オンデマンドで正確な品質と量で食品を生産する 3D プリンターを想像してみてください。このシナリオは現実とそれほどかけ離れたものではありません。さらに、食べ物の消費方法も変化します。私たちが話しているのは、すべての感覚を使って食べる体験に完全に集中できる没入型ケータリングについてです。
データの複雑さと技術革新の受け入れに関しては、国民への適切な情報と教育が不可欠です。携帯電話の場合と同様、テクノロジーは、すぐに役に立ち、理解できるものであれば、より容易に受け入れられます。本当の課題はデータの複雑さではなく、その保護です。サイバーセキュリティは、特に機密性の高い健康データにとって非常に重要です。ほとんどの人や多くの企業は適切なセキュリティ対策を講じておらず、重大なリスクにさらされています。
プーリア州テクノポリスの CETMA-DISME のようなプロジェクトは、サイバーセキュリティ、人工知能、ハイパフォーマンス コンピューティングを通じてデータを保護するために取り組んでいます。このプロジェクトは、中小企業が新しいテクノロジーにアプローチできるよう支援するデジタル イノベーション ハブを構築します。企業はこれらのテクノロジーの導入に関して無料の支援を受けることができ、問題が地元で解決できない場合は、EDIH の全国ネットワークがサポートを提供できます。
効果的で持続可能なソリューションを確保するには、技術革新には生産者、流通業者、消費者間の協力が必要です。 EIT FOOD や Consumerlab などのプロジェクトは、製品の特性を再定義して消費者のニーズに近づけます。技術的な提供をサポートし、市場の真のニーズに応えるために、研究開発はますます現場や流通チャネルに近づく必要があります。この分野はイノベーションのおかげで私たちの健康と長寿を向上させることができますが、栄養関連の病気を避けるためには適切な食事が不可欠です。
