Funcționalitatea este un element cheie al fabricării de produse pe bază de plante. Inteligența artificială generativă, sugerează un start-up, ar putea stimula cercetarea privind funcționalitatea proteinelor.
AI modelează aproape totul. În lumea alimentelor și a băuturilor, de exemplu, le permite companiilor să obțină informații mai extinse și mai actualizate despre consumatori, să optimizeze eficiența operațională și chiar să recunoască produsele cele mai profitabile.
AI nu a lăsat neatinsă lumea alimentelor bazată pe plante. Start-up-ul AI Bobby, cu sediul la Paris, folosește AI generativă pentru a ajuta la proiectarea și optimizarea proteinelor pentru a fi utilizate în analogii de carne și lactate pe bază de plante.
Cum poate AI să stimuleze cercetarea și dezvoltarea
La fel ca în spațiul farmaceutic, AI poate stimula inovația în domeniul alimentației și al băuturilor.
„Este capabilă să ofere, dintr-o cantitate mare de informații, cele mai probabile răspunsuri”, a declarat fondatorul și CEO-ul AI Bobby, Dominik Grabinski, pentru FoodNavigator.
Poate crește viteza de a găsi o soluție cu un factor de la patru până la 10, ne-a spus el, iar probabilitatea de a găsi o soluție de la 20% la 50%.
AI Bobby își propune să ajute producătorii de proteine pe bază de plante să îmbunătățească funcționalitatea proteinelor lor într-un mod mai eficient și mai precis, folosind AI generativă.
Cum pot fi îmbunătățite proteinele pe bază de plante?
Anumite companii care oferă produse din plante, precum Beyond Meat, au avut probleme în ultimele luni. Unii se tem că, în prezent, consumatorii se îndepărtează de categoria pe bază de plante.
Cele mai importante motive pentru aceste lucruri, ne-a spus Grabinski, sunt funcționalitatea proteinelor și funcționalitatea grăsimilor.
„Funcționalitățile acestor proteine – pot fi în termeni de gelificare, pot fi nutriționale, pot fi legate de modul în care sunt simțite în gură – mai ales dacă le compari cu proteinele pe care trebuie să le înlocuiască (proteinele animale).”
AI Bobby vrea să rezolve aceste probleme.
„A înțeles că stadiul actual de cunoaștere nu este capabil să se miște suficient de repede pentru a construi soluții la astfel de probleme”, ne-a spus Grabinski.
Așa că firma a optat pentru utilizarea AI generativă. Cu AI generativă, cercetarea privind funcționalitatea proteinei poate fi accelerată și eficientizată.
Pe ce domenii ale plantelor se concentrează AI Bobby?
Pentru a profita la maximum de AI, acesta trebuie să fie un expert în domeniul în care operează.
„Trebuie să-l antrenăm domeniu după domeniu și să mergem foarte, foarte adânc.”
Domeniul pe care start-up-ul îl abordează mai întâi este gelificarea. Gelificarea, ne-a spus Grabinski, este importantă pentru senzația în gură și textură, precum și pentru „ușurința formulării”.
Îmbunătățirea acestui aspect al proteinei ar putea crește funcționalitatea sa, a sugerat el, ceea ce poate reduce nevoia de ingrediente suplimentare într-un analog de carne pe bază de plante pentru a îndeplini aceleași funcții. Acest lucru, la rândul său, are potențialul de a reduce costul produsului.
Funcție de structurare
În viitor, compania își propune să poată lega funcția de structură. Acest lucru înseamnă în esență că vor fi capabili să ajute producătorii pe bază de plante folosind fermentația de precizie pentru a proiecta mai bine proteina pe care o fabrică în interiorul semințelor sau celulelor pentru a se potrivi funcționalității necesare pentru anumite alimente.
„Nimeni nu v-a spus că proteina din zer sau cazeina produse prin fermentare de precizie ar trebui să fie echivalentă cu ceea ce producea vaca. O putem face mai bine”, ne-a spus Grabinski.
În cele din urmă, a sugerat el, și-ar dori ca clienții săi să poată proiecta proteine care îndeplinesc funcționalitățile cheie într-o serie de proteine de origine animală, cum ar fi colagenul, gelatina și albușul de ou, dar din surse de origine vegetală.
