ШІ незабаром вирішить, що ми їмо

вирішить

Машинне навчання порушує харчову промисловість. Починаючи з того, як фермери визначають, які насіння садити, до того, які начинки подає ваша місцева мама та поп-піца, на роботі є рішення на основі штучного інтелекту, яке революціонує те, що і як ми їмо. Приблизно після 200 000 років управління нашими власними основними харчовими потребами - в більшості випадків погано - дорослі нарешті ставлять машини на чолі.

Нещодавно IBM представила свій показник “5 у 5” на 2019 рік - п’ять інновацій, які, на думку компанії, змінять наше життя протягом наступних п’яти років. Цього року тема, здається, "нагодувати людей", оскільки вона зосереджена на харчовій промисловості. І оскільки це IBM, всі, крім одного, покладаються на машинне навчання як на основну технологію.

  1. ШІ на блокчейні може запобігти псуванню їжі
  2. Віртуальні моделі сільського господарства можуть демократизувати сільськогосподарські дані
  3. Картування мікробіома позбавить нас від шкідливих бактерій
  4. Комп’ютерний зір контролюватиме якість їжі у вашому домі
  5. Нові хімічні методи кардинально змінять переробку

Останній не обов’язково пов’язаний із ШІ, але варто включити його лише для крутого фактора:

Мабуть, найнесподіваніший спосіб, яким IBM використовує ШІ для зміни способу харчування, - це смакова індустрія. Незважаючи на те, що машини не можуть скуштувати, вони насправді є корисним ресурсом для розробки нових форм смачності. Як і парфуми та одеколони, створення нового аромату - або імітація добре відомого - вимагає неймовірних експериментів.

McCormick, найбільша у світі компанія, що спеціалізується на прянощах, тепер розроблятиме нові смаки завдяки ідеям, викладеним ШІ від IBM. Відповідно до повідомлення блогу IBM:

Використовуючи IBM Research AI для композиції продуктів, McCormick відкриває нову еру смакових інновацій та змінює хід галузі. Розробники продуктів із глобальної робочої сили McCormick зможуть швидше та ефективніше досліджувати смакові території, використовуючи AI для вивчення та прогнозування нових поєднань смаків із сотень мільйонів точок даних у сферах сенсорної науки, переваг споживачів та смакових палітр.