Cientistas de inteligência artificial da IBM juntaram-se aos desenvolvedores de alimentos da McCormick & Company para melhorar a pesquisa em alimentos.
Bot de Sabor
Você pode até não pensar que o cremoso sabor do frango da Toscana é devido a uma atualização de alta tecnologia, mas mesmo assim, a inteligência artificial avançada já está analisando esse caso. Um algoritmo com IA está prestes a analisar e melhorar essa e outras receitas clássicas antes de projetar alguns novos alimentos também.
E se for bem, podemos esperar que a IA desempenhe um papel maior no desenvolvimento dos alimentos que comemos todos os dias. Atualmente, alguns grandes nomes estão trabalhando para acumular a experiência de todos os especialistas em alimentos do mundo, chefes de cozinha e cientistas de sabores em um único algoritmo de inteligência artificial que prepara novos alimentos melhor e mais rápido do que qualquer mero humano.
Os algoritmos mais inteligentes ainda não estão lá, mas alguns grandes nomes estão trabalhando nisso. Os laboratórios de inteligência artificial da IBM, famosos por seu algoritmo de inteligência artificial Jeopardy e, Watson, têm colaborado com juntamente com desenvolvedores e pesquisadores de alimentos McCormick & Company nos últimos quatro anos. Os primeiros produtos alimentícios gerados pela IA chegarão às prateleiras ainda este ano, de acordo com um post no blog da IBM publicado no início de fevereiro, e se tudo correr bem, toda parte de desenvolvimento da McCormick estará colaborando com o sistema até 2021.
“Demora cerca de 10 a 15 anos, às vezes 20 anos, para se tornar um desenvolvedor de produto de primeira linha”, disse Hamid Faridi, diretor de ciência da McCormick, à Futurism. “Então minha visão era ‘como posso ajudar toda a organização a desenvolver produtos tão bons quanto o melhor desenvolvedor que temos no mundo?’”
O resultado final será alimentos, sabores e misturas gerados pela IA, com base em um profundo conhecimento de perfis de sabor tão complexos que nenhum especialista humano poderia igualar.
“Temos centenas de milhares de fórmulas em nosso sistema”, disse Faridi. “Cada desenvolvedor de produto tem vários milhares de fórmulas que eles usam. Estamos coletando todos eles.
Você já se perguntou: O que a inteligência artificial faz realmente?
Lenta e firme
Faridi explicou que, atualmente, pode levar semanas ou meses até que um novo produto alimentar passe do conceito ao produto final pronto para o mercado.
Quando a McCormick desenvolve um novo produto alimentício, o trabalho, juntamente com detalhes específicos, como se deve ser kosher (Alimentos kosher, são todos aqueles que obedecem à lei judaica.) ou halal(alimentos que são permitidos pela religião árabe), e um custo-alvo, vai para uma das centenas de desenvolvedores – chefs, químicos, psicólogos e outros especialistas em alimentos e sabor – espalhados pelo mundo. Eles então pegam a fórmula de um produto similar, adicionam e removem os ingredientes conforme necessário e testam sua nova ideia antes de voltar para ajustá-la ainda mais.
Inteligência Artificial pessoal e contratos sociais
O algoritmo da IBM usa a mesma abordagem. Mas, por conter um conhecimento mais amplo de comida e sabor do que um especialista individual, Faridi diz que o sistema pode projetar um produto pronto para prateleira em uma fração de tantas iterações quanto uma pessoa poderia.
Uma fórmula pode passar por até 150 iterações antes de chegar à prateleira; um desenvolvedor com décadas de experiência pode ser capaz de fazer isso em 50. Mas com a nova IA da IBM, até mesmo desenvolvedores menos experientes poderiam fazê-lo em 50 tentativas também.
“Começamos a formular uma base séria com o sistema há cerca de um ano, portanto, temos apenas um ano de dados”, disse Faridi ao Futurism. “Mas até agora isso mostra que podemos facilmente tirar 70% do trabalho.”
Valores Digitais
O sistema de Inteligência Artificial da IBM pode fazer mais do que acelerar o processo de desenvolvimento – ele também pode gerar sabores e fórmulas que um ser humano pode não ter considerado.
Cada desenvolvedor humano vem com preconceitos. Isso não é necessariamente uma coisa ruim; eles podem simplesmente ter ingredientes favoritos ou preferidos, como temperos específicos, que são super-representados em suas fórmulas. Mas como a IA da IBM, composta em grande parte por uma rede neural massiva, é treinada em cima de décadas de dados do McCormick, o sistema é capaz de considerar alternativas nunca antes experimentadas por um especialista em particular.
O algoritmo também absorveu dados contextuais de décadas de pesquisa de mercado – a rede neural processou dados sobre as preferências das pessoas com base em fatores como sua cultura, localização e humor.
“Você quer levar em conta o contexto – uma vez que você leve isso em conta, ele pode gerar fórmulas que são únicas, que nunca foram geradas antes”, disse Richard Goodwin, principal pesquisador da IBM, ao Futurism. “E essas fórmulas provavelmente serão valorizadas pelas pessoas”.
Por enquanto, os alimentos gerados pela IA devem chegar às lojas no final deste ano – misturas de temperos para frango toscano, lombinhos de porco bourbon e salsicha estilo New Orleans – são mais clássicos atualizados do que qualquer coisa verdadeiramente inovadora.
Mas Goodwin e Faridi disseram que planejam ampliar ainda mais nos próximos anos à medida que o programa decolar.
“Até certo ponto, criar apenas uma estranha combinação de coisas pode não ser tão difícil, mas mostrar que você pode realmente chegar a algo com o qual as pessoas estão familiarizadas, mas criar uma versão muito boa disso, fala à força da colaboração das pessoas e da máquina”, disse Goodwin.
Aprendizagem de robôs
Faridi espera que essa colaboração homem-máquina mude completamente a forma como os alimentos são desenvolvidos. E talvez o mais importante, ele prevê que continuará a ser uma colaboração onde os funcionários humanos são centrais no processo, em vez de automatizá-lo completamente.
Goodwin disse que prevê um futuro em que o sistema de inteligência artificial capta a parte do processo baseada no conhecimento, para que os seres humanos possam se concentrar na criação de novos produtos criativos. Por exemplo, a rede neural poderia remover o lado técnico do processo, o que pode incluir a determinação de todas as diferenças mínimas entre os ingredientes que funcionam bem juntos, quais podem substituir um ao outro e qual forma específica de cada ingrediente escolher. Goodwin deu o exemplo de que a máquina saberia escolher o alho em flocos com alho em pó ou picado em uma dada receita e até mesmo seria capaz de escolher o tamanho correto do floco.
“O sistema aprende essas coisas, como os aprendizes que aprendem enquanto trabalham”, disse Goodwin.
À medida que o novo sistema decola e sua equipe resolve os problemas, Faridi espera que outros grandes players da indústria de alimentos façam o mesmo – ele não espera que a implantação da IA permaneça exclusiva apenas de McCormick.
“Acredito que daqui a 20 anos, este será o sistema”, disse Faridi. “Não há outra maneira de fazer novos produtos. Estamos mudando o curso da indústria como o carro elétrico. Em 20, 30 anos, as pessoas olharão para trás e dirão: como as pessoas usam um carro que consome combustível?”
Publicado originalmente em Futurism
