No pasa una semana sin que la prensa se haga eco de la utilizaci\u00f3n de la inteligencia artificial (IA) en distintos \u00e1mbitos, industriales, artesanales... Tambi\u00e9n llega al agroalimentario, en particular a los cultivos. Robertet a ainsi annonc\u00e9 le 11 juin, le d\u00e9veloppement d'un nouveau ar\u00f4me, de vanille, pour yaourt fa\u00e7onn\u00e9 \u00e0 l'aide de l'IA, pour un grand groupe agroalimentaire. Pour y parvenir, le fournisseur a sollicit\u00e9 les services d'Artefact, soci\u00e9t\u00e9 fran\u00e7aise sp\u00e9cialis\u00e9e dans cette technologie. Juntos, han dado vida al proyecto NaturIA: una IA generativa para la perfumer\u00eda y las frutas.<\/p>\n<\/div>
Motor de investigaci\u00f3n<\/h2><\/div>Al combinar las fases de pruebas realizadas por los perfumistas y aromatizadores con los algoritmos de IA gen\u00e9tica m\u00e1s avanzados, NaturIA permite acelerar el proceso creativo. Traduce los briefs de varias im\u00e1genes en descripciones detalladas y evocadoras, y luego en criterios de b\u00fasqueda para encontrar las f\u00f3rmulas existentes o sugerir nuevas asociaciones de perfumes y aromas. Ofrece a los creadores un motor de b\u00fasqueda inteligente y seguro, as\u00ed como un cuadro de mando inspirador para acompa\u00f1arles en el desarrollo de nuevos conceptos, perfumes o aromas.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cEl proyecto NaturIA ilustra c\u00f3mo la AI puede estimular nuestra creatividad mediante la innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica, respetando al mismo tiempo la libertad y el saber hacer de nuestros creadores. Cela marque un tournant dans notre industrie\u201d.\u201d<\/div>\ncomentario J\u00e9r\u00f4me Bruhat<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Identificaci\u00f3n m\u00e1s precisa<\/h2><\/div>Por su parte, Givaudan anunci\u00f3 en febrero una colaboraci\u00f3n con Nuritas, una empresa irlandesa creada en 2014 y especializada en el descubrimiento de p\u00e9ptidos basados en IA.<\/p>\n<\/div>
\n\u201d Al explotar millones de secuencias, podemos identificar nuevos p\u00e9ptidos bioactivos y crear ingredientes diez veces m\u00e1s r\u00e1pido y 600 veces m\u00e1s precisos que los m\u00e9todos tradicionales. \u201c<\/div>\nsouligne Nora Khaldi<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\n\u201cEsta colaboraci\u00f3n representa un avance significativo para responder a las demandas de los consumidores de todo el mundo, en constante evoluci\u00f3n. Nuestra colaboraci\u00f3n con Nuritas contribuir\u00e1 a hacer progresar la innovaci\u00f3n en materia de ingredientes a largo plazo.\u201d<\/div>\nestime Fabio Campanile, responsable mundial de Ciencias y Tecnolog\u00edas del Bienestar en Givaudan.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Givaudan ya utiliza la IA en sus investigaciones. Una de ellas, Advanced tools for modelling (ATOM) permite optimizar la formulaci\u00f3n de alimentos y productos, como la reducci\u00f3n de sal en las colaciones al queso.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cTrouver le m\u00e9lange parfait d'ingr\u00e9dients n\u00e9cessiterait normalement de nombreux essais, mais, gr\u00e2ce \u00e0 l'IA, l'\u00e9quipe a pu identifier rapidement la recette id\u00e9ale, avec 33 % de sel en moins mais tout aussi savoureuse.\u201d<\/div>\nindique Fabio Campanile.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Interacci\u00f3n con los clientes<\/h2><\/div>Lionel Hitchen tambi\u00e9n trabaja con la IA. El proveedor lanz\u00f3 el 1 de febrero su concepto FutureFlavours, para responder a las exigencias de la generaci\u00f3n Z y de los Millennials en t\u00e9rminos de sabores. El servicio de marketing de la empresa ha realizado una investigaci\u00f3n sobre sus preferencias gustativas. Sobre la base de los resultados obtenidos, ha desarrollado diez recetas. A continuaci\u00f3n, Lionel Hitchen utiliz\u00f3 la tecnolog\u00eda de IA para crear gr\u00e1ficos. La empresa tambi\u00e9n ha establecido una presencia en Metaverse a trav\u00e9s de la plataforma Spatial, lo que le permite presentar sus productos e interactuar con los clientes en un entorno num\u00e9rico.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cPensamos que el futuro de la industria agroalimentaria pasa por la creaci\u00f3n de nuevas experiencias sensoriales gracias al uso de tecnolog\u00edas de punta\u201d.\u201d<\/div>\ncommente Anne Wiziack, responsable marketing chez Lionel Hitchen.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Ce n'est donc qu'un d\u00e9but...<\/p>\n<\/div>
Acelerar la concepci\u00f3n<\/h2><\/div>L'IA va permettre demain de gagner du temps dans le processus de conception. Le programme europ\u00e9en Plan P, lanc\u00e9 en 2021, a ainsi cherch\u00e9 \u00e0 savoir comment l'IA pourrait acc\u00e9l\u00e9rer la mise au point de nouveaux produits de type \u00e9mulsions et mousses, int\u00e9grant des prot\u00e9ines v\u00e9g\u00e9tales dans leur recette.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cL'objectif \u00e9tait de d\u00e9terminer si la texture d'une sauce ou d'une \u00e9mulsion pouvait \u00eatre jug\u00e9e acceptable par le consommateur sur la base d'analyses spectrales. L'avantage de cette m\u00e9thode est d'\u00eatre rapide, peu invasive et applicable au cours du proc\u00e9d\u00e9.\u201d<\/div>\nexplica Jonathan Th\u00e9venot, jefe de proyectos I+D de Adria, el centro t\u00e9cnico coordinador del programa Plan P.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Se trata de un proyecto de tres a\u00f1os y medio, en el marco del programa Horizonte 2020, con el apoyo de la Regi\u00f3n de Breta\u00f1a. Adem\u00e1s de Adria, cuenta con otros tres socios: el Departamento de Ciencias Alimentarias de la Universidad de Copenhague (Dinamarca), la empresa renana Diafir, que desarrolla herramientas que combinan sensores y algoritmos de IA, y la empresa griega SCiO P.C., especializada en el an\u00e1lisis de datos.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cNos coll\u00e8gues danois et rennais, charg\u00e9s de d\u00e9finir quelle analyse spectrale utiliser, ont retenu la NIR (near infrarouge)\u201d.\u201d<\/div>\nindique Jonathan Th\u00e9venot.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>En total, se probaron 26 ingredientes de prote\u00ednas vegetales, procedentes de diferentes fuentes: arroz, soja, arroz blanco, f\u00e9verol... Para limitar los ensayos, se dividieron en diferentes grupos en funci\u00f3n de los resultados de sus an\u00e1lisis f\u00edsico-qu\u00edmicos y se eligi\u00f3 un ingrediente 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 estas cuatro matrices, los investigadores han variado las recetas y algunos par\u00e1metros de producci\u00f3n como el tiempo de hidrataci\u00f3n de las masas, la velocidad de agitaci\u00f3n o el tiempo de emulsi\u00f3n.<\/p>\n<\/div>
Toutes les matrices exp\u00e9rimentales ont \u00e9t\u00e9 caract\u00e9ris\u00e9es d'un point de vue physico-chimique et leurs valeurs ont \u00e9t\u00e9 compar\u00e9es \u00e0 celles de sauces ou mousses du commerce, que l'on peut consid\u00e9rer comme acceptables par le consommateur. Tambi\u00e9n se realizaron an\u00e1lisis espectrales durante el proceso.<\/p>\n<\/div>
Modelo predictivo<\/h2><\/div>\n\u201cEs en este punto donde interviene la sociedad griega SCiO P.C. Ha creado un modelo de red de neuronas para establecer un modelo predictivo, que establece la relaci\u00f3n entre la aceptaci\u00f3n de las salsas por parte de los consumidores y los an\u00e1lisis espectrales durante el proceso.\u201d<\/div>\npoursuit Jonathan Th\u00e9venot.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Des tests de validation du mod\u00e8le pr\u00e9dictif ont permis d'\u00e9tablir une ad\u00e9quation \u00e0 80 %. \u00ab Cela constitue une pr\u00e9uve de concept \u00bb, souligne le chef de projets R&D \u00e0 l'Adria. A largo plazo, un modelo de este tipo tambi\u00e9n podr\u00eda servir para probar nuevos ingredientes y ver con cu\u00e1les se corresponden. Esto permitir\u00eda predecir su futuro comportamiento en la pr\u00e1ctica. A\u00fan quedan por descubrir otras posibilidades que ofrece la IA.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>
Al combinar las fases de pruebas realizadas por los perfumistas y aromatizadores con los algoritmos de IA gen\u00e9tica m\u00e1s avanzados, NaturIA permite acelerar el proceso creativo. Traduce los briefs de varias im\u00e1genes en descripciones detalladas y evocadoras, y luego en criterios de b\u00fasqueda para encontrar las f\u00f3rmulas existentes o sugerir nuevas asociaciones de perfumes y aromas. Ofrece a los creadores un motor de b\u00fasqueda inteligente y seguro, as\u00ed como un cuadro de mando inspirador para acompa\u00f1arles en el desarrollo de nuevos conceptos, perfumes o aromas.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cEl proyecto NaturIA ilustra c\u00f3mo la AI puede estimular nuestra creatividad mediante la innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica, respetando al mismo tiempo la libertad y el saber hacer de nuestros creadores. Cela marque un tournant dans notre industrie\u201d.\u201d<\/div>\ncomentario J\u00e9r\u00f4me Bruhat<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Identificaci\u00f3n m\u00e1s precisa<\/h2><\/div>
Por su parte, Givaudan anunci\u00f3 en febrero una colaboraci\u00f3n con Nuritas, una empresa irlandesa creada en 2014 y especializada en el descubrimiento de p\u00e9ptidos basados en IA.<\/p>\n<\/div>
\n\u201d Al explotar millones de secuencias, podemos identificar nuevos p\u00e9ptidos bioactivos y crear ingredientes diez veces m\u00e1s r\u00e1pido y 600 veces m\u00e1s precisos que los m\u00e9todos tradicionales. \u201c<\/div>\nsouligne Nora Khaldi<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>\n\u201cEsta colaboraci\u00f3n representa un avance significativo para responder a las demandas de los consumidores de todo el mundo, en constante evoluci\u00f3n. Nuestra colaboraci\u00f3n con Nuritas contribuir\u00e1 a hacer progresar la innovaci\u00f3n en materia de ingredientes a largo plazo.\u201d<\/div>\nestime Fabio Campanile, responsable mundial de Ciencias y Tecnolog\u00edas del Bienestar en Givaudan.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Givaudan ya utiliza la IA en sus investigaciones. Una de ellas, Advanced tools for modelling (ATOM) permite optimizar la formulaci\u00f3n de alimentos y productos, como la reducci\u00f3n de sal en las colaciones al queso.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cTrouver le m\u00e9lange parfait d'ingr\u00e9dients n\u00e9cessiterait normalement de nombreux essais, mais, gr\u00e2ce \u00e0 l'IA, l'\u00e9quipe a pu identifier rapidement la recette id\u00e9ale, avec 33 % de sel en moins mais tout aussi savoureuse.\u201d<\/div>\nindique Fabio Campanile.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Interacci\u00f3n con los clientes<\/h2><\/div>
Lionel Hitchen tambi\u00e9n trabaja con la IA. El proveedor lanz\u00f3 el 1 de febrero su concepto FutureFlavours, para responder a las exigencias de la generaci\u00f3n Z y de los Millennials en t\u00e9rminos de sabores. El servicio de marketing de la empresa ha realizado una investigaci\u00f3n sobre sus preferencias gustativas. Sobre la base de los resultados obtenidos, ha desarrollado diez recetas. A continuaci\u00f3n, Lionel Hitchen utiliz\u00f3 la tecnolog\u00eda de IA para crear gr\u00e1ficos. La empresa tambi\u00e9n ha establecido una presencia en Metaverse a trav\u00e9s de la plataforma Spatial, lo que le permite presentar sus productos e interactuar con los clientes en un entorno num\u00e9rico.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cPensamos que el futuro de la industria agroalimentaria pasa por la creaci\u00f3n de nuevas experiencias sensoriales gracias al uso de tecnolog\u00edas de punta\u201d.\u201d<\/div>\ncommente Anne Wiziack, responsable marketing chez Lionel Hitchen.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Ce n'est donc qu'un d\u00e9but...<\/p>\n<\/div>
Acelerar la concepci\u00f3n<\/h2><\/div>
L'IA va permettre demain de gagner du temps dans le processus de conception. Le programme europ\u00e9en Plan P, lanc\u00e9 en 2021, a ainsi cherch\u00e9 \u00e0 savoir comment l'IA pourrait acc\u00e9l\u00e9rer la mise au point de nouveaux produits de type \u00e9mulsions et mousses, int\u00e9grant des prot\u00e9ines v\u00e9g\u00e9tales dans leur recette.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cL'objectif \u00e9tait de d\u00e9terminer si la texture d'une sauce ou d'une \u00e9mulsion pouvait \u00eatre jug\u00e9e acceptable par le consommateur sur la base d'analyses spectrales. L'avantage de cette m\u00e9thode est d'\u00eatre rapide, peu invasive et applicable au cours du proc\u00e9d\u00e9.\u201d<\/div>\nexplica Jonathan Th\u00e9venot, jefe de proyectos I+D de Adria, el centro t\u00e9cnico coordinador del programa Plan P.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Se trata de un proyecto de tres a\u00f1os y medio, en el marco del programa Horizonte 2020, con el apoyo de la Regi\u00f3n de Breta\u00f1a. Adem\u00e1s de Adria, cuenta con otros tres socios: el Departamento de Ciencias Alimentarias de la Universidad de Copenhague (Dinamarca), la empresa renana Diafir, que desarrolla herramientas que combinan sensores y algoritmos de IA, y la empresa griega SCiO P.C., especializada en el an\u00e1lisis de datos.<\/p>\n<\/div>
\n\u201cNos coll\u00e8gues danois et rennais, charg\u00e9s de d\u00e9finir quelle analyse spectrale utiliser, ont retenu la NIR (near infrarouge)\u201d.\u201d<\/div>\nindique Jonathan Th\u00e9venot.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>En total, se probaron 26 ingredientes de prote\u00ednas vegetales, procedentes de diferentes fuentes: arroz, soja, arroz blanco, f\u00e9verol... Para limitar los ensayos, se dividieron en diferentes grupos en funci\u00f3n de los resultados de sus an\u00e1lisis f\u00edsico-qu\u00edmicos y se eligi\u00f3 un ingrediente 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 estas cuatro matrices, los investigadores han variado las recetas y algunos par\u00e1metros de producci\u00f3n como el tiempo de hidrataci\u00f3n de las masas, la velocidad de agitaci\u00f3n o el tiempo de emulsi\u00f3n.<\/p>\n<\/div>
Toutes les matrices exp\u00e9rimentales ont \u00e9t\u00e9 caract\u00e9ris\u00e9es d'un point de vue physico-chimique et leurs valeurs ont \u00e9t\u00e9 compar\u00e9es \u00e0 celles de sauces ou mousses du commerce, que l'on peut consid\u00e9rer comme acceptables par le consommateur. Tambi\u00e9n se realizaron an\u00e1lisis espectrales durante el proceso.<\/p>\n<\/div>
Modelo predictivo<\/h2><\/div>
\n\u201cEs en este punto donde interviene la sociedad griega SCiO P.C. Ha creado un modelo de red de neuronas para establecer un modelo predictivo, que establece la relaci\u00f3n entre la aceptaci\u00f3n de las salsas por parte de los consumidores y los an\u00e1lisis espectrales durante el proceso.\u201d<\/div>\npoursuit Jonathan Th\u00e9venot.<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Des tests de validation du mod\u00e8le pr\u00e9dictif ont permis d'\u00e9tablir une ad\u00e9quation \u00e0 80 %. \u00ab Cela constitue une pr\u00e9uve de concept \u00bb, souligne le chef de projets R&D \u00e0 l'Adria. A largo plazo, un modelo de este tipo tambi\u00e9n podr\u00eda servir para probar nuevos ingredientes y ver con cu\u00e1les se corresponden. Esto permitir\u00eda predecir su futuro comportamiento en la pr\u00e1ctica. A\u00fan quedan por descubrir otras posibilidades que ofrece la IA.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article>
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