AI i livsmedelsindustrin

Vi pratade med Niclas Lovsjö, vår interna guru inom datavetenskap, om AI i livsmedelsindustrin. Vi ställde 9 frågor till honom, för att få hans expertåsikt om allt från myter om AI till framtida trender.

Vad är Artificiell Intelligens (AI)?


Dagens AI är en enhet som lär sig från data eller erfarenheter. Baserat på dessa erfarenheter kan den vidta åtgärder för vad som ska göras härnäst, förutse framtida händelser eller kanske dra slutsatser från datan om varför något hände.

Vad är de största missuppfattningarna om AI?

Den största missuppfattningen är tron att dessa typer av algoritmer besitter någon form av artificiellt medvetande, som om de vore något magiskt. Men detta är långt från verkligheten. AI är helt och hållet datadrivet. Vi använder matematik för att göra beräkningar och bygga algoritmer baserade på denna data. Anledningen till att AI utvecklas så snabbt idag beror på ökad tillgång till data, förbättrad datorkraft och utvecklingen av överlägsna algoritmer.

Vilka råd skulle du ge till livsmedelsföretag som vill investera i AI-teknik?

Jag föreslår att börja smått och gå framåt i korta steg. Det är ofta svårt att förutsäga vad som kommer att fungera inom AI innan det har testats. Vanligtvis bygger vi våra projekt stegvis för att avgöra deras effektivitet. Om vi misslyckas är det viktigt att vara beredd att ändra fokus och prova alternativa tillvägagångssätt. Det är också avgörande att börja organisera din data så tidigt som möjligt. Framgången för AI-applikationer beror mycket på själva datan, som ibland kan sakna viktig information. Att identifiera och åtgärda dessa brister i ett tidigt skede är viktigt.

Vad är du mest intresserad av just nu inom AI?

Personligen är jag mest intresserad av att förstå frågan ’varför’ bakom data och händelser. Denna kunskap är avgörande om du vill genomföra förändringar eller göra exakta prediktioner, särskilt i miljöer som förändras. Jag är särskilt intresserad av hur du kan kombinera metoder för att förstå denna ’varför’-fråga med framstegen inom modern generativ AI.

Vilka är utmaningarna med att implementera AI-teknik?


Den största utmaningen just nu är datahantering. Många företag har stora mängder data, men det är inte detsamma som att ha rätt typ av data för ett specifikt problem. Att organisera data för att vara kompatibel med den typ av AI du vill använda är tidskrävande och ofta osäkert när det gäller projektets framgång. Detta är en vanlig utmaning som vi ofta observerar hos företag vi arbetar med.

Hur kan AI användas för att förutsäga livsmedelstrender och konsumentpreferenser?


Att förutsäga framtida trender är utmanande eftersom människor ofta uppvisar ett flockbeteende, vilket gör det svårt att göra exakta prediktioner. Vi kan dock använda algoritmer som analyserar förändringar i trender i realtid, vilket möjliggör snabba reaktioner på dessa skift.

Vilka är de etiska övervägandena vid implementering av AI?


De flesta etiska övervägandena kretsar kring datahantering, som styrs av strikta lagar. Ett viktigt ämne för diskussioner senaste tiden har varit partiskhet i data, såsom de som relaterar till kön eller etnicitet. Dessa partiskheter, om de finns i datan, plockas ofta upp av algoritmerna. Därför pågår det en debatt om hur man ska förhindra att dessa förstärks av AI-system.

Ett aktuellt framsteg inom AI som påverkar livsmedelsindustrin?


En av de mest betydande utvecklingarna är såklart stora språkmodeller som ChatGPT. Dessa påverkar varje verksamhet, inklusive livsmedelsindustrin. Vi har också sett imponerande tillämpningar av datorseende, där AI analyserar bilder och videor, såsom drönare som övervakar åkerfält och appar som förbättrar kundupplevelser i butiker.

Vad är framtida potentialen för AI inom livsmedelsindustrin?



Den största potentialen ligger i att utveckla kompletta AI-system som kan kommunicera med varandra genom olika steg i livsmedelskedjan. Föreställ dig ett system som kan skicka realtidssignaler från en butik om att en produkt håller på att ta slut, vilket sedan informerar leveranstjänsten och produktionslinjen. Denna integration skulle kunna förbättra effektiviteten avsevärt i livsmedelsindustrin. Dessutom skulle system som analyserar varför vissa händelser inträffar kunna vara till stor nytta för företag genom att tillhandahålla insikter som är nödvändiga för att genomföra strategiska förändringar.