Nell’industria alimentare ci sono molta innovazione e molta scienza, ma anche l’informatica ha un suo ruolo. Due tecnologie di frontiera come il supercalcolo (High Performance Computing, Hpc) e l’intelligenza artificiale possono, insieme, dare una grande spinta ad attività altrimenti complesse, lunghe e costose da realizzare, come i test su ingredienti e ricette, finalizzati a migliorare il sapore e la consistenza dei prodotti o a creare nuove varianti di gusto. Velocità, risparmio, efficacia e riduzione degli sprechi sono alcuni dei vantaggi. Valerio Rizzo, Emea AI technical leader di Lenovo, ci parla del ruolo dell’Hpc e dei cosiddetti AI solvers in questi processi dell’industria alimentare.
Valerio Rizzo, Emea AI technical leader di Lenovo
“Quando si pensa a come vengono prodotte le patatine, probabilmente vengono in mente linee di produzione e macchine per il condimento, non cluster di calcolo ad alte prestazioni (Hpc). Ma dietro i sapori che apprezziamo si nasconde un’ondata crescente di innovazione tecnologica. L’Hpc, combinato con l’intelligenza artificiale, sta trasformando il modo in cui il cibo viene sviluppato, aiutando i marchi a progettare nuovi gusti più rapidamente, più efficientemente e con un impatto ambientale ridotto.
Questa combinazione di potenza di calcolo e AI sta aprendo una nuova era nello sviluppo dei sapori. La velocità delle simulazioni digitali supportate dall’AI ha potenziato il tradizionale processo per tentativi ed errori, rendendo possibile testare più idee con meno sprechi e in meno tempo. Che si tratti di creare una nuova patatina dal sapore piccante o di migliorare la consistenza dei prodotti da forno, la tecnologia è ora un ingrediente chiave nell’innovazione alimentare.
L'ingresso degli algoritmi nell'industria alimentare
L’Hpc è stato a lungo utilizzato in vari settori per modellare e ottimizzare sistemi complessi, tra cui l’aerodinamica negli sport motoristici e le strutture molecolari nello sviluppo di farmaci. Nell’industria alimentare, ha tradizionalmente contribuito a migliorare le prestazioni degli imballaggi e l’efficienza delle linee di produzione. Oggi, il suo ruolo si sta espandendo. Se abbinato ai cosiddetti AI solvers, ovvero sistemi software che utilizzano l’AI per apprendere dai dati e trovare automaticamente soluzioni a problemi complessi, l’Hpc consente alle aziende di simulare e perfezionare il modo in cui gli ingredienti interagiscono tra loro con una precisione e una velocità significativamente maggiori.
Gli AI solvers fanno una significativa differenza se si tratta di affrontare una delle sfide più complesse della scienza alimentare: la fluidodinamica. Molti ingredienti utilizzati nella lavorazione degli alimenti, come oli, aromi ed emulsioni, si comportano come fluidi complessi. Simulare come si mescolano o reagiscono in diverse condizioni richiede la fluidodinamica computazionale (Cfd), un processo altamente dettagliato e dispendioso in termini di tempo, che utilizza equazioni complesse per calcolare come si comportano i liquidi in vari contesti. Gli AI solvers accelerano questo lavoro imparando dalle simulazioni passate e prevedendo il risultato di nuove simulazioni senza la necessità di calcolare ogni passaggio intermedio.
In passato, la modifica di un singolo ingrediente in una ricetta richiedeva la riesecuzione di un’intera simulazione Cfd. Poiché queste sono difficili da eseguire in parallelo, il processo era lento e costoso. Anche una piccola modifica, come cambiare un fornitore di ingredienti o adattare una ricetta per un nuovo mercato, significava ricominciare da zero. Gli AI solvers cambiano completamente questo approccio. Utilizzando modelli di machine learning addestrati su alcune simulazioni rappresentative, gli AI solvers possono stimare il risultato finale senza eseguire ogni calcolo. Questa capacità di “andare direttamente al risultato” consente agli sviluppatori di testare molti più scenari in un periodo di tempo più breve. Il risultato è un processo di sviluppo del prodotto più agile e creativo. I produttori di alimenti possono creare rapidamente prototipi di nuovi sapori, perfezionare la consistenza o la densità e adattarsi alle preferenze di gusto regionali. Ciò che una volta richiedeva settimane o addirittura mesi può ora essere fatto in giorni.
Tra innovazione e sostenibilità
Oltre alla velocità, questi strumenti portano con sé anche un importante valore aggiunto: la sostenibilità. Le simulazioni Cfd complete, infatti, richiedono un notevole dispendio energetico, gravando sulle infrastrutture Hpc. Sfruttando gli AI solvers, che riducono drasticamente la necessità di calcoli complessi, è possibile alleggerire l’impatto ambientale dello sviluppo di nuovi prodotti alimentari.
Molti AI solvers si basano su architetture di intelligenza artificiale leggere, come le reti neurali, che possono operare su una singola Gpu, consumando molta meno energia rispetto ai tradizionali sistemi di calcolo ad alte prestazioni. Questo approccio, che privilegia la prototipazione digitale rispetto a quella fisica, si traduce in un risparmio significativo di tempo e risorse, a beneficio dell’ambiente e del portafoglio.
Questa tecnologia sta già avendo un impatto reale. Le aziende di beni di largo consumo globali si stanno rivolgendo all’AI e all’Hpc per semplificare l’innovazione dei prodotti e stare al passo con i gusti in evoluzione dei consumatori. Mondelez International, ad esempio, ha utilizzato l’AI per accelerare lo sviluppo di oltre 70 prodotti, tra cui gli Oreo Gluten-Free Golden. Kellanova (ex Kellogg Company) sta utilizzando simulazioni Cfd per modellare la chimica dei sapori per la sua gamma Pringles, mentre i risolutori di AI stanno contribuendo a eseguire tali simulazioni più rapidamente.
Aziende come AI Palette, specializzate in analisi predittiva per l’innovazione alimentare, consentono ai produttori di simulare come si comporteranno gli ingredienti uniti tra loro e di anticipare quali combinazioni potrebbero piacere ai consumatori. Queste simulazioni permettono agli sviluppatori di alimenti di perfezionare le ricette senza attendere i risultati dei test fisici.
Le prospettive future
Man mano che l’AI e l’Hpc continuano ad avanzare, la loro influenza sull’industria alimentare non potrà che crescere. Con AI solvers più potenti e dati migliori, le aziende saranno in grado di offrire sapori personalizzati, ottimizzare le formulazioni per le esigenze dietetiche e ridurre i tempi di commercializzazione dei nuovi prodotti. Questa accelerazione riduce le barriere all’innovazione. I produttori di alimenti possono correre “rischi creativi” con maggiore tranquillità, sapendo che il processo di sviluppo è più reattivo ed economico. A loro volta, i consumatori possono aspettarsi di vedere una maggiore varietà di prodotti sugli scaffali dei negozi, con nuovi sapori e formati che appaiono più frequentemente.
La prossima volta che apriamo un pacchetto di patatine o assaggiamo un nuovo snack, fermiamoci un attimo a pensare a che cosa c’è dietro. Quel sapore familiare potrebbe essere il risultato di complesse simulazioni digitali, previsioni basate sull’intelligenza artificiale e calcoli ad alta velocità. Anche se questo processo rimane nascosto agli occhi, i suoi effetti sono tutt’altro che invisibili. L’AI e l’Hpc stanno silenziosamente rivoluzionando il modo in cui il cibo viene creato, un morso alla volta.