Che i modi in cui l’intelligenza artificiale impatterà le attività umane siano ancora tutte da scoprire non è certo una novità, ciò che sorprende è la velocità con cui l’industria alimentare la stia implementando, ben al di là di campagne pubblicitarie dall’estetica robotica e sistemi di previsione degli ordini ai fast food.
Ce ne offre un esempio Mars, da noi nota soprattutto per le barrette di cioccolato, ma in realtà un gruppo che annovera anche la produzione di cibo per animali come Pedigree e Whiskas e marchi di cibi pronte come Suzi Wan e Ben’s Original, che sta utilizzando strumenti avanzati di IA per scoprire ingredienti completamente nuovi per le formulazioni future.
Sviluppare nuovi ingredienti tramite l’IA
L’obiettivo di questa ricerca è di sviluppare ingredienti idealmente sani e sostenibili, cercando composti bioattivi nelle piante per espandere l’offerta di alimenti funzionali e individuando fonti proteiche alternative con un minore impatto ambientale.
Un elemento chiave di questa strategia è la combinazione di piante e fermentazione per espandere la diversità chimica degli ingredienti. Darren Logan, vicepresidente della ricerca presso il Mars Advanced Research Institute e il Global Food Safety Center intervistato da Foodnavigator, spiega che “Quando si combinano le piante con i microbi attraverso la fermentazione, si espande massicciamente la diversità chimica, creando nuovi composti che altrimenti non esisterebbero”.
Questa evoluzione risponde a una domanda precisa da parte dei consumatori, i quali richiedono sempre più ingredienti di origine vegetale. Secondo Logan, “I consumatori hanno opinioni chiare su ciò che vogliono dal cibo. Ciò crea l’opportunità di far evolvere il nostro portafoglio per includere ingredienti più ricchi di proteine, di origine vegetale e funzionali che diano benefici per la salute”.
Per identificare queste nuove combinazioni, Mars collabora da diversi anni con PIPA, utilizzando la piattaforma di ricerca LEAP: a differenza dei modelli linguistici di grandi dimensioni, LEAP costruisce grafi di conoscenza che collegano ingredienti, nutrizione, elementi microbici e salute umana combinando dati pubblici e proprietari. Logan precisa che “PIPA possiede la piattaforma e la tecnologia, ma abbiamo lavorato con loro per ottimizzare e personalizzare la nostra versione all’interno di Mars. Questo ci permette di integrare ciò che sappiamo come azienda con ciò che il resto del mondo sa pubblicamente, e di usarlo per l’innovazione, la ricerca scientifica alimentare e, sempre più, per la produttività e l’efficienza”.
L’utilizzo dell’IA permette di risparmiare tempo e denaro, raccomandando i test con maggiore probabilità di successo. Logan afferma: “Abbiamo testato questo tra scelte casuali, scelte di esperti e scelte assistite dall’IA. Quello che vediamo è che in alcuni casi l’IA migliora significativamente il tasso di successo”. L’uso di queste tecnologie non è ancora esente da rischi, come la possibilità che l’IA apprenda da contenuti errati generati da altre intelligenze artificiali. Logan osserva che “Un rischio emergente è l’IA che impara da contenuti generati dall’IA, il che può amplificare gli errori”. Per mitigare questo problema, Si stanno sviluppadno “filtri per identificare contenuti generati dall’IA o a bassa affidabilità”.
La verifica sperimentale sui prodotti deve restare fondamentale, come conferma la stessa Mars: “Convalidiamo tutto sperimentalmente. Se l’IA fornisce risposte errate, lo si scopre rapidamente. Ad oggi questi rischi non superano i benefici”. La decisione finale spetta quindi sempre all’uomo, specialmente in ambiti delicati come la tossicologia. Logan sottolinea l’importanza della responsabilità umana dichiarando: “In tutto il nostro lavoro sull’IA, Mars opera secondo una rigorosa politica sull’IA che comprende sicurezza, etica, legalità e un principio di ‘non nuocere’. Nessuna decisione dell’IA viene presa senza la responsabilità umana”.
Per scoprire quali saranno i nuovi ingredienti sviluppati dall’intelligenza artificiale e, soprattutto, che sapore avranno, non bisognerà attendere molto: è previsto che i risultati di questa sperimentazione vengano resi pubblici entro i prossimi sei mesi.