L'IA s'invite dans les arômes et les texturants

Es vergeht kein Tag, an dem die Presse nicht von der Nutzung der künstlichen Intelligenz (IA) in verschiedenen Bereichen berichtet, in der Industrie, in der Kunst... Auch in der Landwirtschaft, insbesondere bei den Obstbäumen, ist sie angekommen. Robertet kündigte am 11. Juni die Entwicklung einer neuen Vanillepflanze an, die mit Hilfe der IA für ein großes Agrarunternehmen hergestellt werden soll. Der Hersteller hat dafür die Dienste von Artefact in Anspruch genommen, einem französischen Unternehmen, das sich auf diese Technologie spezialisiert hat. Zusammen haben sie das Projekt NaturIA ins Leben gerufen: eine generische IA für die Parfümerie und die Landwirtschaft.

Durch die Kombination von Testphasen, die von Parfümeuren und Aromatikern durchgeführt wurden, mit fortschrittlichen Algorithmen der generativen KI ermöglicht NaturIA eine Beschleunigung des kreativen Prozesses. Sie übersetzt Briefs mit mehreren Bildern in detaillierte und aussagekräftige Beschreibungen und dann in Suchkriterien, um existierende Formeln zu finden oder neue Assoziationen für Parfums und Düfte vorzuschlagen. Damit steht den Kreateuren ein intelligenter und sicherer Recherchemechanismus sowie eine inspirierende Übersicht zur Verfügung, um sie bei der Entwicklung neuer Konzepte, Parfums oder Aromen zu unterstützen.

“Das Projekt NaturIA veranschaulicht, wie die IA unsere Kreativität durch technologische Innovation stimulieren kann, ohne dabei die Freiheit und das Wissen unserer Kreativen zu vernachlässigen. Cela marque un tournant dans notre industrie.”

Kommentar Jérôme Bruhat

Darüber hinaus hat Givaudan im Februar eine Zusammenarbeit mit Nuritas angekündigt, einem irischen Unternehmen, das 2014 gegründet wurde und sich auf die Erforschung von Peptiden auf der Basis von IA spezialisiert hat.

” Durch die Ausnutzung von Milliarden von Sequenzen können wir neue bioaktive Peptide identifizieren und sechsmal schneller und 600-mal präziser als mit den traditionellen Methoden neue Wirkstoffe herstellen. “

souligne Nora Khaldi

“Diese Zusammenarbeit ist ein bedeutender Fortschritt, um den Bedürfnissen der Verbraucher in der ganzen Welt gerecht zu werden, die sich ständig weiterentwickeln. Unsere Zusammenarbeit mit Nuritas wird dazu beitragen, die Innovation im Bereich der Inhaltsstoffe langfristig voranzutreiben.”

sagt Fabio Campanile, weltweiter Verantwortlicher für Wissenschaften und Technologien des Wohlbefindens bei Givaudan.

Givaudan nutzt bereits die IA für seine Forschungen. Eine davon, Advanced tools for modelling (ATOM), ermöglicht die Optimierung der Formulierung von Lebensmitteln und Zutaten, wie z.B. die Reduktion von Sel in der Zusammensetzung von Lebensmitteln.

“Um die richtige Mischung aus Zutaten zu finden, waren normalerweise viele Versuche nötig, aber dank der IA konnte das Team schnell die ideale Rezeptur mit 33 % Sel in kleinen Mengen identifizieren, die auch noch sehr schmackhaft ist.”

indique Fabio Campanile.

Lionel Hitchen arbeitet auch mit der IA zusammen. Der Anbieter hat am 1. Februar sein Konzept FutureFlavours lanciert, um den Ansprüchen der Generation Z und der Millennials in Bezug auf die Geschmacksrichtungen gerecht zu werden. Das Servicemarketing des Unternehmens hat Untersuchungen über die Geschmackspräferenzen der Kunden durchgeführt. Auf der Grundlage der erzielten Ergebnisse hat es sechs Rezepte entwickelt. Anschließend nutzte Lionel Hitchen die Technologie der IA, um Grafiken zu erstellen. Das Unternehmen hat außerdem über die Plattform Spatial eine Präsenz im Metaverse aufgebaut, die es ihm ermöglicht, seine Produkte zu präsentieren und mit den Kunden in einer digitalen Umgebung zu interagieren.

“Wir sind der Meinung, dass die Zukunft der Agrarindustrie in der Schaffung neuer sensorischer Erfahrungen durch den Einsatz von Spitzentechnologien liegt.”

kommentiert Anne Wiziack, Marketingverantwortliche bei Lionel Hitchen.

Das ist nicht mehr als ein Anfang...

L'IA va permettre demain de gagner du temps dans le processus de conception. Das europäische Programm Plan P, das im Jahr 2021 gestartet wurde, möchte wissen, wie die IA die Herstellung neuer Produkte wie Emulsionen und Mousses beschleunigen kann, die pflanzliche Proteine in ihre Rezeptur einbeziehen.

“Ziel war es, zu bestimmen, ob die Textur einer Sauce oder einer Emulsion vom Verbraucher auf der Grundlage von Spektralanalysen als akzeptabel beurteilt werden kann. Der Vorteil dieser Methode ist, dass sie schnell, wenig invasiv und während des Prozesses anwendbar ist.”

erklärt Jonathan Thévenot, Leiter der Forschungs- und Entwicklungsprojekte bei Adria, dem technischen Koordinator des Programms Plan P.

Es handelt sich um ein Projekt für drei Jahre und zwei Monate im Rahmen des Programms Horizon 2020, das von der Region Bretagne unterstützt wird. Neben Adria hat das Projekt drei weitere Partner: die Abteilung für Ernährungswissenschaften der Universität Kopenhagen (Dänemark), das französische Unternehmen Diafir, das Instrumente zur Kombination von Datenerfassung und KI-Algorithmen entwickelt, und die griechische Gesellschaft SCiO P.C., die sich auf die Analyse von Daten spezialisiert hat.

“Nos collègues danois et rennais, chargés de définir quelle analyse spectrale utiliser, ont retenu la NIR (near infrarouge).”

indique Jonathan Thévenot.

Insgesamt wurden 26 pflanzliche Rohstoffe getestet, die aus verschiedenen Quellen stammen: Pois, Soja, Haricot Rouge, Féverole... Um die Untersuchungen einzugrenzen, wurden sie in Abhängigkeit von den Ergebnissen ihrer physikalisch-chimischen Analysen in verschiedene Cluster eingeteilt, und für jedes Cluster wurde ein Rohstoff als Vertreter ausgewählt.

Jeder dieser Vertreter wurde anschließend in vier Arten von Emulsionen/Mousses integriert: Mayonnaise, Salatsauce, Schokoladenmousse, Gänsemousse. Für diese vier Matrizen variierten die Forscher die Rezepturen und bestimmte Produktionsparameter wie die Hydratationszeit des Wassers, die Rührgeschwindigkeit oder die Emulsionszeit.

Alle experimentellen Matrizen wurden unter physikalisch-chimischen Gesichtspunkten charakterisiert und ihre Werte wurden mit denen von handelsüblichen Saucen oder Mousses verglichen, die vom Verbraucher als akzeptabel angesehen werden können. Außerdem wurden im Laufe des Prozesses spektrale Analysen durchgeführt.

“C'est à ce stade qu'intervient la société grecque SCiO P.C. Elle a créé un modèle de réseau de neurones pour établir un modèle prédictif, qui fasse le lien entre l'acceptabilité des sauces par les consommateurs et les analyses spectrales au cours du processus.”

poursuit Jonathan Thévenot.

Des tests de validation du modèle prédictif ont permis d'établir une adéquation à 80 %. «Cela constitue une preuve de concept», souligne le chef de projets R&D à l'Adria. Kurzfristig könnte ein solches Modell auch dazu dienen, neue Komponenten zu testen und herauszufinden, ob sie sich mit ihnen vertragen. So können Sie das künftige Verhalten in der Praxis vorhersagen. D'autres possibilités offertes par l'IA restent certainement encore à découvrir.