الذكاء الاصطناعي يغير صناعة الغذاء ويرفع سلامته ويعزز التغذية الشخصية

بدأت تقنيات الذكاء الاصطناعي تفرض حضورها في قطاع الغذاء بقوة، حيث لم يعد استخدامها مقتصرًا على تحسين الزراعة أو مراقبة الجودة، بل باتت تساهم بشكل مباشر في رفع مستوى سلامة المنتجات الغذائية، وتسريع تصنيع الأطعمة الوظيفية، وتخصيص الحميات الغذائية حسب احتياجات الأفراد، ما ينعكس على تقليل الأمراض وتحسين العادات الغذائية على مستوى عالمي.

سلامة الأغذية

ساهم الذكاء الاصطناعي في تقليل مخاطر الأمراض المنقولة عبر الطعام، والتي تؤثر سنويًا على نحو 600 مليون شخص، وتؤدي إلى وفاة أكثر من 420 ألفًا حول العالم، وفق بيانات منظمة الصحة العالمية، إذ مكّنت الأنظمة الذكية من تقديم استجابة أسرع وأكثر دقة من طرق الفحص التقليدية التي تعتمد على التحاليل المخبرية اليدوية.

فعّلت شركة Corbion نظام CLCM الذي يحلل عوامل مثل درجة الحموضة والرطوبة والملح لتحديد مدى احتمال التلوث في اللحوم الباردة والأجبان، فيما تستخدم شركة Evja نظام OPI المدعوم بحساسات ذكية لرصد بيانات رطوبة التربة والحرارة والتغذية لحظة بلحظة، مما يساعد في اتخاذ قرارات دقيقة بشأن مواعيد الري والتسميد، وبالتالي تقليل مخاطر الأمراض مثل السالمونيلا.

طبقت شركة FreshSens تقنية تعتمد على مستشعرات متصلة بذكاء اصطناعي لرصد درجات حرارة ورطوبة الأغذية خلال النقل والتخزين، وساعد ذلك في تقليل تلف الأغذية الطازجة بنسبة تقارب 40%، ما يقلل الهدر الغذائي بشكل مباشر ويعزز السلامة.

تصنيع الأطعمة

سرّع الذكاء الاصطناعي من تطوير الأطعمة الوظيفية التي تقدم فوائد صحية بجانب القيمة الغذائية، مثل دعم المناعة أو تحسين الهضم، ومع ارتفاع نسبة الإصابة بأمراض مثل السكري وأمراض القلب، ارتفع الطلب على هذه الفئة من الأغذية، وتُقدّر قيمة سوقها بـ309 مليارات دولار بحلول 2027.

أنشأت شركة Brightseed منصة Forager التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل المركبات النباتية، وقد وصلت إلى تحليل أكثر من 700 ألف مركب، وساعدت المنصة في اكتشاف مركبات في الفلفل الأسود تساعد على حرق الدهون، وسرّعت عمليات التطوير بنسبة 80%.

أتاحت النماذج الذكية أيضًا محاكاة تفاعل مكونات الغذاء أثناء التصنيع، مما قلل الحاجة إلى التجارب المخبرية، ورفع من كفاءة تطوير المنتجات الجديدة بسرعة، مع القدرة على التنبؤ بمستويات الاستقرار والطعم والعمر الافتراضي للمنتجات.

تغذية مخصصة

قدّم الذكاء الاصطناعي نموذجًا جديدًا في تقديم الحميات الغذائية عبر تحليل بيانات شخصية تشمل المؤشرات الحيوية والسلوك الغذائي ونمط الحياة، ما يمكّن من تخصيص توصيات غذائية لكل مستخدم بناء على احتياجاته الفعلية.

أطلقت شركة January AI تطبيق January: Glucose Food Tracker الذي يحلل صور الطعام ويتوقع تأثيره على مستويات السكر في الدم دون الحاجة إلى أجهزة طبية، ما يساعد المستخدمين في اتخاذ قرارات غذائية أكثر وعيًا، ويُسهم في الكشف المبكر عن مشاكل التمثيل الغذائي.

ساهم هذا الأسلوب في نقل التغذية من مرحلة الإرشادات العامة إلى نظام يعتمد على البيانات الفردية، ويوفر وسيلة وقائية جديدة لمواجهة الأمراض المزمنة.