Pas une semaine ne passe sans que la presse ne se fasse l'\u00e9cho de l'utilisation de l'intelligence artificielle (IA) dans diff\u00e9rents domaines, industriels, artistiques... Elle arrive aussi dans l'agroalimentaire, notamment dans les ar\u00f4mes. Robertet anunciou, no dia 11 de junho, o desenvolvimento de uma nova planta, a vanille, para ser desenvolvida com a ajuda da IA, para um grande grupo agroalimentar. Para isso, o fornecedor solicitou os servi\u00e7os da Artefact, empresa francesa especializada nessa tecnologia. Juntos, eles deram origem ao projeto NaturIA: uma IA geral para a perfumaria e os aromas.<\/p>\n<\/div>
Mecanismo de pesquisa<\/h2><\/div>Ao combinar as fases de testes realizadas pelos perfumistas e aromatizadores com os algoritmos avan\u00e7ados de IA geral, o NaturIA permite acelerar o processo de cria\u00e7\u00e3o. Ela traduz os briefs de mais de uma imagem em descri\u00e7\u00f5es detalhadas e convincentes e, em seguida, em crit\u00e9rios de pesquisa para encontrar f\u00f3rmulas existentes ou sugerir novas associa\u00e7\u00f5es de perfumes e aromas. Isso oferece aos criadores um mecanismo de pesquisa inteligente e seguro, al\u00e9m de um quadro de refer\u00eancia inspirador para acompanh\u00e1-los no desenvolvimento de novos conceitos, perfumes ou aromas.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cO projeto NaturIA ilustra como a IA pode estimular nossa criatividade por meio da inova\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica, mas respeitando a liberdade e o conhecimento de nossos criadores. Isso marca uma virada em nosso setor.\u201d<\/div>\ncoment\u00e1rio J\u00e9r\u00f4me Bruhat<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Identifica\u00e7\u00e3o mais precisa<\/h2><\/div>Por sua vez, a Givaudan anunciou, em fevereiro, uma colabora\u00e7\u00e3o com a Nuritas, uma empresa irlandesa, criada em 2014, especializada na descoberta de pept\u00eddeos baseados em IA.<\/p>\n<\/div>
\n\u201d Ao explorar milh\u00f5es de sequ\u00eancias, podemos identificar novos pept\u00eddeos bioativos e criar ingredientes seis vezes mais r\u00e1pido e 600 vezes mais preciso do que os m\u00e9todos tradicionais. \u201c<\/div>\nsouligne Nora Khaldi<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\n\u201cEssa colabora\u00e7\u00e3o representa um avan\u00e7o significativo para responder \u00e0s expectativas dos consumidores de todo o mundo, em constante evolu\u00e7\u00e3o. Nossa colabora\u00e7\u00e3o com a Nuritas contribuir\u00e1 para o progresso da inova\u00e7\u00e3o em mat\u00e9ria de ingredientes a curto prazo.\u201d<\/div>\ndiz Fabio Campanile, respons\u00e1vel mundial pelas ci\u00eancias e tecnologias do bem e do bem-estar da Givaudan.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>A Givaudan j\u00e1 utiliza a IA em suas pesquisas. Uma delas, a Advanced tools for modelling (ATOM), permite otimizar a formula\u00e7\u00e3o de alimentos e produtos, como a redu\u00e7\u00e3o de sal nas colagens de salsichas.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cPara encontrar a mistura perfeita de ingredientes, normalmente era necess\u00e1rio fazer v\u00e1rios testes, mas, gra\u00e7as \u00e0 IA, a equipe conseguiu identificar rapidamente a receita ideal, com 33 % de sal em p\u00f3, mas tamb\u00e9m saborosa.\u201d<\/div>\nindica Fabio Campanile.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Intera\u00e7\u00e3o com os clientes<\/h2><\/div>Lionel Hitchen tamb\u00e9m trabalha com a IA. O fornecedor lan\u00e7ou em 1\u00ba de fevereiro seu conceito FutureFlavours, para responder \u00e0s exig\u00eancias da gera\u00e7\u00e3o Z e dos Millennials em termos de sabores. O servi\u00e7o de marketing da empresa realizou pesquisas sobre suas prefer\u00eancias gustativas. Com base nos resultados obtidos, ele desenvolveu seis receitas. Em seguida, Lionel Hitchen utilizou a tecnologia da IA para criar gr\u00e1ficos. A empresa tamb\u00e9m estabeleceu uma presen\u00e7a no Metaverse por meio da plataforma Spatial, permitindo que o senhor apresente seus produtos e interaja com os clientes em um ambiente num\u00e9rico.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cPensamos que o futuro da ind\u00fastria agroalimentar est\u00e1 na cria\u00e7\u00e3o de novas experi\u00eancias sensoriais gra\u00e7as \u00e0 utiliza\u00e7\u00e3o de tecnologias de ponta.\u201d<\/div>\ncomenta Anne Wiziack, respons\u00e1vel pelo marketing da Lionel Hitchen.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>O senhor n\u00e3o \u00e9 mais do que um come\u00e7o...<\/p>\n<\/div>
Acelerar a concep\u00e7\u00e3o<\/h2><\/div>A IA permitir\u00e1 que o senhor ganhe tempo no processo de concep\u00e7\u00e3o. O programa europeu Plan P, lan\u00e7ado em 2021, tamb\u00e9m buscou saber como a IA poderia acelerar o lan\u00e7amento de novos produtos do tipo emuls\u00f5es e mousses, com a inclus\u00e3o de prote\u00ednas vegetais em sua receita.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cO objetivo era determinar se a textura de um molho ou de uma emuls\u00e3o poderia ser considerada aceit\u00e1vel pelo consumidor com base em an\u00e1lises espectrais. A vantagem desse m\u00e9todo \u00e9 que ele \u00e9 r\u00e1pido, pouco invasivo e aplic\u00e1vel ao longo do processo.\u201d<\/div>\nexplica Jonathan Th\u00e9venot, chefe de projetos de P&D da Adria, o centro t\u00e9cnico coordenador do programa Plan P.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Trata-se de um projeto de tr\u00eas anos e meio, no \u00e2mbito do programa Horizon 2020, com o apoio da Regi\u00e3o da Bretanha. Al\u00e9m da Adria, o projeto conta com outros tr\u00eas parceiros: o departamento de ci\u00eancias dos alimentos da Universidade de Copenhague (Dinamarca), a empresa renomada Diafir, que desenvolve ferramentas que combinam captadores e algoritmos de IA, e a sociedade grega SCiO P.C., especializada em an\u00e1lise de dados.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cNossos colegas danois e rennais, encarregados de definir qual an\u00e1lise espectral utilizar, rejeitaram o NIR (near infrarouge).\u201d<\/div>\nindica Jonathan Th\u00e9venot.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>No total, 26 ingredientes de prote\u00ednas vegetais foram testados, provenientes de diferentes fontes: veneno, soja, batata-doce, f\u00e9verole... Para limitar os testes, eles foram divididos em diferentes grupos de acordo com os resultados de suas an\u00e1lises f\u00edsico-qu\u00edmicas e um ingrediente foi escolhido como representante de cada grupo.<\/p>\n<\/div>
Chacun de ces repr\u00e9sentants a ensuite \u00e9t\u00e9 int\u00e9gr\u00e9 dans quatre types d'\u00e9mulsions\/mousses : mayonnaise, sauce salade, mousse au chocolat, mousse de foie. Para essas quatro matrizes, os pesquisadores variaram as receitas e alguns par\u00e2metros de produ\u00e7\u00e3o, como o tempo de hidrata\u00e7\u00e3o das gotas, a velocidade de agita\u00e7\u00e3o ou o tempo de emuls\u00e3o.<\/p>\n<\/div>
Todas as matrizes experimentais foram caracterizadas de um ponto de vista f\u00edsico-qu\u00edmico e seus valores foram comparados com os de molhos ou mousses do com\u00e9rcio, que podem ser considerados aceit\u00e1veis pelo consumidor. Tamb\u00e9m foram realizadas an\u00e1lises espectrais no decorrer do processo.<\/p>\n<\/div>
Modelo de certifica\u00e7\u00e3o<\/h2><\/div>\n\u201c\u00c9 nessa etapa que a sociedade grega SCiO P.C. interveio. Ela criou um modelo de rede de neur\u00f4nios para estabelecer um modelo predicativo, que estabelece a rela\u00e7\u00e3o entre a aceita\u00e7\u00e3o dos molhos pelos consumidores e as an\u00e1lises espectrais ao longo do processo.\u201d<\/div>\ndisse Jonathan Th\u00e9venot.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Testes de valida\u00e7\u00e3o do modelo predeterminado permitiram estabelecer uma adequa\u00e7\u00e3o para 80 %. \u00abIsso constitui uma prova de conceito\u00bb, afirma o chefe de projetos de P&D da Adria. Em \u00faltima an\u00e1lise, um modelo de dispositivo pr\u00e9vio poderia tamb\u00e9m servir para testar novos ingredientes e verificar se eles se adaptam. Isso permite prever seu comportamento futuro em situa\u00e7\u00e3o. Outras possibilidades oferecidas pela IA certamente ainda est\u00e3o por ser descobertas.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>
Ao combinar as fases de testes realizadas pelos perfumistas e aromatizadores com os algoritmos avan\u00e7ados de IA geral, o NaturIA permite acelerar o processo de cria\u00e7\u00e3o. Ela traduz os briefs de mais de uma imagem em descri\u00e7\u00f5es detalhadas e convincentes e, em seguida, em crit\u00e9rios de pesquisa para encontrar f\u00f3rmulas existentes ou sugerir novas associa\u00e7\u00f5es de perfumes e aromas. Isso oferece aos criadores um mecanismo de pesquisa inteligente e seguro, al\u00e9m de um quadro de refer\u00eancia inspirador para acompanh\u00e1-los no desenvolvimento de novos conceitos, perfumes ou aromas.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cO projeto NaturIA ilustra como a IA pode estimular nossa criatividade por meio da inova\u00e7\u00e3o tecnol\u00f3gica, mas respeitando a liberdade e o conhecimento de nossos criadores. Isso marca uma virada em nosso setor.\u201d<\/div>\ncoment\u00e1rio J\u00e9r\u00f4me Bruhat<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Identifica\u00e7\u00e3o mais precisa<\/h2><\/div>
Por sua vez, a Givaudan anunciou, em fevereiro, uma colabora\u00e7\u00e3o com a Nuritas, uma empresa irlandesa, criada em 2014, especializada na descoberta de pept\u00eddeos baseados em IA.<\/p>\n<\/div>
\n\u201d Ao explorar milh\u00f5es de sequ\u00eancias, podemos identificar novos pept\u00eddeos bioativos e criar ingredientes seis vezes mais r\u00e1pido e 600 vezes mais preciso do que os m\u00e9todos tradicionais. \u201c<\/div>\nsouligne Nora Khaldi<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\n\u201cEssa colabora\u00e7\u00e3o representa um avan\u00e7o significativo para responder \u00e0s expectativas dos consumidores de todo o mundo, em constante evolu\u00e7\u00e3o. Nossa colabora\u00e7\u00e3o com a Nuritas contribuir\u00e1 para o progresso da inova\u00e7\u00e3o em mat\u00e9ria de ingredientes a curto prazo.\u201d<\/div>\ndiz Fabio Campanile, respons\u00e1vel mundial pelas ci\u00eancias e tecnologias do bem e do bem-estar da Givaudan.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>A Givaudan j\u00e1 utiliza a IA em suas pesquisas. Uma delas, a Advanced tools for modelling (ATOM), permite otimizar a formula\u00e7\u00e3o de alimentos e produtos, como a redu\u00e7\u00e3o de sal nas colagens de salsichas.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cPara encontrar a mistura perfeita de ingredientes, normalmente era necess\u00e1rio fazer v\u00e1rios testes, mas, gra\u00e7as \u00e0 IA, a equipe conseguiu identificar rapidamente a receita ideal, com 33 % de sal em p\u00f3, mas tamb\u00e9m saborosa.\u201d<\/div>\nindica Fabio Campanile.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Intera\u00e7\u00e3o com os clientes<\/h2><\/div>
Lionel Hitchen tamb\u00e9m trabalha com a IA. O fornecedor lan\u00e7ou em 1\u00ba de fevereiro seu conceito FutureFlavours, para responder \u00e0s exig\u00eancias da gera\u00e7\u00e3o Z e dos Millennials em termos de sabores. O servi\u00e7o de marketing da empresa realizou pesquisas sobre suas prefer\u00eancias gustativas. Com base nos resultados obtidos, ele desenvolveu seis receitas. Em seguida, Lionel Hitchen utilizou a tecnologia da IA para criar gr\u00e1ficos. A empresa tamb\u00e9m estabeleceu uma presen\u00e7a no Metaverse por meio da plataforma Spatial, permitindo que o senhor apresente seus produtos e interaja com os clientes em um ambiente num\u00e9rico.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cPensamos que o futuro da ind\u00fastria agroalimentar est\u00e1 na cria\u00e7\u00e3o de novas experi\u00eancias sensoriais gra\u00e7as \u00e0 utiliza\u00e7\u00e3o de tecnologias de ponta.\u201d<\/div>\ncomenta Anne Wiziack, respons\u00e1vel pelo marketing da Lionel Hitchen.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>O senhor n\u00e3o \u00e9 mais do que um come\u00e7o...<\/p>\n<\/div>
Acelerar a concep\u00e7\u00e3o<\/h2><\/div>
A IA permitir\u00e1 que o senhor ganhe tempo no processo de concep\u00e7\u00e3o. O programa europeu Plan P, lan\u00e7ado em 2021, tamb\u00e9m buscou saber como a IA poderia acelerar o lan\u00e7amento de novos produtos do tipo emuls\u00f5es e mousses, com a inclus\u00e3o de prote\u00ednas vegetais em sua receita.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cO objetivo era determinar se a textura de um molho ou de uma emuls\u00e3o poderia ser considerada aceit\u00e1vel pelo consumidor com base em an\u00e1lises espectrais. A vantagem desse m\u00e9todo \u00e9 que ele \u00e9 r\u00e1pido, pouco invasivo e aplic\u00e1vel ao longo do processo.\u201d<\/div>\nexplica Jonathan Th\u00e9venot, chefe de projetos de P&D da Adria, o centro t\u00e9cnico coordenador do programa Plan P.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Trata-se de um projeto de tr\u00eas anos e meio, no \u00e2mbito do programa Horizon 2020, com o apoio da Regi\u00e3o da Bretanha. Al\u00e9m da Adria, o projeto conta com outros tr\u00eas parceiros: o departamento de ci\u00eancias dos alimentos da Universidade de Copenhague (Dinamarca), a empresa renomada Diafir, que desenvolve ferramentas que combinam captadores e algoritmos de IA, e a sociedade grega SCiO P.C., especializada em an\u00e1lise de dados.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cNossos colegas danois e rennais, encarregados de definir qual an\u00e1lise espectral utilizar, rejeitaram o NIR (near infrarouge).\u201d<\/div>\nindica Jonathan Th\u00e9venot.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>No total, 26 ingredientes de prote\u00ednas vegetais foram testados, provenientes de diferentes fontes: veneno, soja, batata-doce, f\u00e9verole... Para limitar os testes, eles foram divididos em diferentes grupos de acordo com os resultados de suas an\u00e1lises f\u00edsico-qu\u00edmicas e um ingrediente foi escolhido como representante de cada grupo.<\/p>\n<\/div>
Chacun de ces repr\u00e9sentants a ensuite \u00e9t\u00e9 int\u00e9gr\u00e9 dans quatre types d'\u00e9mulsions\/mousses : mayonnaise, sauce salade, mousse au chocolat, mousse de foie. Para essas quatro matrizes, os pesquisadores variaram as receitas e alguns par\u00e2metros de produ\u00e7\u00e3o, como o tempo de hidrata\u00e7\u00e3o das gotas, a velocidade de agita\u00e7\u00e3o ou o tempo de emuls\u00e3o.<\/p>\n<\/div>
Todas as matrizes experimentais foram caracterizadas de um ponto de vista f\u00edsico-qu\u00edmico e seus valores foram comparados com os de molhos ou mousses do com\u00e9rcio, que podem ser considerados aceit\u00e1veis pelo consumidor. Tamb\u00e9m foram realizadas an\u00e1lises espectrais no decorrer do processo.<\/p>\n<\/div>
Modelo de certifica\u00e7\u00e3o<\/h2><\/div>
\n\u201c\u00c9 nessa etapa que a sociedade grega SCiO P.C. interveio. Ela criou um modelo de rede de neur\u00f4nios para estabelecer um modelo predicativo, que estabelece a rela\u00e7\u00e3o entre a aceita\u00e7\u00e3o dos molhos pelos consumidores e as an\u00e1lises espectrais ao longo do processo.\u201d<\/div>\ndisse Jonathan Th\u00e9venot.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Testes de valida\u00e7\u00e3o do modelo predeterminado permitiram estabelecer uma adequa\u00e7\u00e3o para 80 %. \u00abIsso constitui uma prova de conceito\u00bb, afirma o chefe de projetos de P&D da Adria. Em \u00faltima an\u00e1lise, um modelo de dispositivo pr\u00e9vio poderia tamb\u00e9m servir para testar novos ingredientes e verificar se eles se adaptam. Isso permite prever seu comportamento futuro em situa\u00e7\u00e3o. Outras possibilidades oferecidas pela IA certamente ainda est\u00e3o por ser descobertas.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>
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