Gyarapíthatja-e a mesterséges intelligencia (MI) a következő ételradikális forradalmat?Az MI-alapú áttörések ígéretet hordoznak arra, hogy okosabb, zöldebb és ízletesebb megoldásokkal lássák el a világnépesség növekvő igényeit. A közelmúltban az npj Science of Food című folyóiratban megjelent szakmai cikkében Ellen Kuhl, Stanford egyetem professzora vitatja meg a 2050-es globális élelmiszerigények kielégítésének közelgő kihívásait, megjegyezve, hogy a hagyományos élelmiszer-rendszerek innovációinak hiányosságai vannak. Kiemeli az MI lehetőségeit e hiányosságok pótlásában, ugyanakkor óvatosságra inti azzal kapcsolatban, hogy az MI nem csodaszer, és hangsúlyozza, hogy nem helyettesítheti az emberi szakértelmet vagy az érzékszervi értékelést az ételkészítésben. Inkább partnerként kell tekinteni rá, amely gyorsítja és kiegészíti a megoldásokat, de nem old meg minden kihívást az élelmiszer-rendszerben. Kuhl bemutatja, hogyan csökkentheti az MI a költségeket és a fejlesztési időt azzal, hogy elősegíti innovatív és skálázható élelmiszeralternatívák, különösen környezetbarát, állatmentes összetevők létrehozását. Hangsúlyozza, hogy az nyílt forráskódú adatok megosztása és az interdiszciplináris együttműködés kritikus a MI teljes potenciáljának kihasználásához egy fenntartható élelmiszer-jövő érdekében. Ugyanakkor elismeri, hogy a jelenlegi MI-rendszerek nem képesek teljes mértékben megragadni az élelmiszerkultúrában mélyen gyökerező összetett társadalmi, etikai és érzékszervi dimenziókat. A korlátokat továbbra is a tulajdonosi és hiányos adatkészletek – különösen az íz, textúra és ezekhez kapcsolódó tulajdonságok terén – okozzák. **Háttér** Az orvostudományi fejlődés csökkentette a halálozási arányokat, ami gyors népességnövekedést eredményezett, és ez nyomást gyakorol az élelmiszerellátási rendszerekre. 2050-re a globális lakosság várhatóan közel 10 milliárd lesz, ami 20%-kal több élelmiszert igényel, mint ma. A hagyományos élelmiszer-rendszerek fenntarthatatlanok, hatékonytalanok, és súlyos környezeti károkat okoznak – többek között hozzájárulva a globális felmelegedéshez, az erdőirtáshoz és a víz túlhasználatához – miközben a világ népességének mintegy 10%-a továbbra is éhezik. Ezek a kihívások sürgetik a paradigmaváltást az élelmiszertermelésben és innovációban. Kuhl cikke összegzi a jelenlegi tudást, hangsúlyozva, hogy a hagyományos ételkészítési módszerek milyen Hátrányokkal járnak, és feltárja, miként segíthet az MI és más feltörekvő technológiák átugrani ezeket a problémákat. Nyolc olyan területet nevez meg, ahol az MI jelentős hozzájárulást tehet: fehérjeszerkezetek előrejelzése és optimalizálása, új összetevői formulák felfedezése, fogyasztói tesztelés felgyorsítása, kémiai adalékok és tartósítószerek helyettesítése, textúra és mechanikai tulajdonságok előrejelzése, ízprofilok javítása, formulák generálása szöveges utasításokból, és alapmodellek fejlesztése az élelmiszerterületen. **Miért van szükség az MI-re?** A hagyományos ételkészítés lassú, iteratív és összetett folyamat, amelynek során többféle tudományterület – például élelmiszertechnológia, gasztronómia, fogyasztói kutatás és mérnöki tudományok – együttműködése szükséges. Ez a folyamat nehezen tart lépést a ma rendelkezésre álló hatalmas empirikus adatmennyiséggel. Kis változtatások a folyamatparaméterekben kiszámíthatatlan eredményekhez vezethetnek, és az innovációk skálázása további bonyodalmakat okoz, így a hagyományos módszerek költségesek, időigényesek és kevésbé hatékonyak. Az MI kulcsfontosságú megoldást kínál: kihasználva hatalmas multimodális adatkészleteket és nagy nyelvi modelleket, képes felismerni az összetevőket, fejleszteni formulákat, kialakítani textúrákat és hatékonyan optimalizálni a termékeket. A nem-generatív MI-t már alkalmazzák a termékbevezetés szimulációjára és a változók finomhangolására, segítve az optimális táplálkozási és fenntarthatósági célok elérését anélkül, hogy túl sok trial-and-error eredményezne hulladékot.

Ugyanakkor a korlátozások abból adódnak, hogy az adatkészletek hiányosak vagy tulajdonosiak, különösen a szubjektív tulajdonságokat, mint az íz és a textúra, illetően. **Kihívások és akadályok** Bár nyilvánosan hozzáférhetőek az tápanyagtartalomra vonatkozó adatok, az MI előrejelzésekhez szükséges íz-, textúra- és reológiai adatkészletek ritkák, gyakran tulajdonosiak. Ezen akadályok leküzdése interdiszciplináris együttműködést és eredmények nyílt megosztását igényli. Transformer-alapú alapmodellek, amelyek multimodális adatokat integrálnak – például a legújabb, receptközpontú ‘ChefFusion’ modell – felgyorsíthatják a fejlődést. A cikk figyelmeztet az MI túlértékelésére, említve, hogy maradtak kihívások, mint például a transzparenciahiány, a számítási kapacitás korlátozottsága, valamint a valós adatok összetettsége. Az emberi kreativitás, kulturális ismeretek és szakértelem továbbra is elengedhetetlen az ételkészítés terén, az MI mellett. **Következtetések és jövőbeli kilátások** Kuhl nyolc konkrét lehetőséget vázol fel arra, hogyan alakíthatja át az MI az ételkészítést: 1. A fehérjeszerkezetek előrejelzése és optimalizálása az állati eredetű termékek helyettesítésére 2. Új összetevői formulák felfedezése 3. Felhasználói preferenciák gyorsabb és pontosabb előrejelzése tesztelés során 4. Kémiai adalékok és tartósítószerek helyettesítése egészségesebb opciókkal 5. Textúrák és mechanikai tulajdonságok automatikus modellezése 6. Ízprofilok fejlesztése generatív modellekkel 7. Új formulák generálása természetes nyelvi utasítások alapján 8. Alapmodellek fejlesztése, amelyek különböző adatok integrálásával gyors alkalmazkodást tesznek lehetővé Példák közé tartozik NotCo növényi alapú teje és csirkéi MI-alapú technológiával, a Brightseed bélkörnyezet-vitaminoidok felfedezése, vagy a Knorr által alkalmazott MI segített ízillesztő rendszer növényi alapú élelmiszerekhez. Az MI teljes potenciáljának kiaknázásához elengedhetetlen a food scientists és adatkutatók közötti együttműködés, valamint az eredmények nyílt megosztása. Kuhl zárásként megjegyzi, hogy az MI egy skálázható, költség- és időhatékony megközelítést kínál az élelmiszer-rendszer kihívásaira, és képes demokratizálni az innovációt – azaz könnyebben hozzáférhetővé, hatékonyabbá és reagálóbbá téve azt a globális igényekhez. Végső soron az MI-t reális szemlélettel kell elfogadni, mint egy erős eszközt, amely az emberi találékonyságot kiegészítve segít egészséges, éhezést nélkülöző jövő építésében.