Top 9 Công Cụ AI Đang Chuyển Đổi Ngành F&B hiện nay

Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra những đột phá lớn trong nhiều lĩnh vực và ngành F&B không nằm ngoài xu thế này. Từ quản lý quy trình sản xuất, kiểm soát chất lượng đến việc tối ưu hóa chuỗi cung ứng, AI đang giúp các doanh nghiệp F&B cải tiến và phát triển một cách vượt bậc. Trong bài viết này, WIN Flavor sẽ bật mí 9 công cụ AI tiên tiến đang làm thay đổi thị trường F&B, giúp các doanh nghiệp nắm bắt xu hướng mới, tối ưu hóa hiệu quả và mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng.

Bài viết liên quan: 

• 4 Xu Hướng Kỹ Thuật Số Định Hình Ngành Hàng Đồ Uống
• Firmenich Tạo Ra Hương Thịt Bò Nướng Từ Trí Tuệ Nhân Tạo Đầu Tiên Trên Thế Giới
• Những Xu Hướng Nổi Bật Của Ngành F&B Mà Bạn Không Thể Bỏ Qua

AI đang dần chuyển đổi ngành F&B hiện nay
(Nguồn: foodinstitute.com)

1. Hệ thống chuyên gia

Hệ thống chuyên gia là một trong những ứng dụng AI phổ biến nhất trong ngành F&B. Đây là hệ thống có khả năng thu thập kiến thức từ các chuyên gia trong từng lĩnh vực nhất định, từ đó đưa ra các quyết định hoặc giải pháp dựa trên dữ liệu có sẵn. Trong ngành thực phẩm và đồ uống, hệ thống chuyên gia được sử dụng để tự động hóa quy trình kiểm tra chất lượng thực phẩm, dự đoán xu hướng thị trường và thậm chí giúp phát triển các công thức nấu ăn mới.

Ví dụ, chuối là sản phẩm được tiêu thụ trên toàn cầu, đóng vai trò quan trọng tại kinh tế nhiều quốc gia Mỹ Latinh. Tuy nhiên, bệnh dịch cây trồng đã gây thiệt hại lớn đến sinh kế của nông dân và các tập đoàn trồng chuối. 

Hệ thống chuyên gia đã kịp thời dự báo thời tiết và chẩn đoán sự phát triển của sâu bệnh ngay từ dấu hiệu trên cây chuối, từ đó giảm thiểu ảnh hưởng của thiên tai và xã hội đến sản lượng và phân phối tiêu thụ.

Hệ thống chuyên gia giúp dự đoán và phân tích thị trường ngành F&B
(Nguồn: linkedin.com)

2. Hệ thống logic mờ (Fuzzy Logic)

Năm 1965, Zadeh đã phát triển thuật toán logic mờ (fuzzy logic), cho phép chuyển đổi các giá trị tuyệt đối thành các phạm trù mờ, sử dụng quy tắc IF/THEN để xác định đặc tính. Ví dụ, độ pH trong thực phẩm được phân chia thành ba phạm trù: axit (0-6), trung tính (7), và bazơ (8-14). Nếu sản phẩm A có pH từ 0-6, nó sẽ được phân loại là “Axit”.

Các công ty sản xuất kẹo ứng dụng logic mờ không chỉ để tiết kiệm điện năng mà còn để phát triển hương liệu thực phẩm mới, phân tích sở thích của khách hàng theo khu vực. Điều này giúp họ điều chỉnh sản phẩm kẹo phù hợp với khẩu vị địa phương, chẳng hạn như ưa chuộng hương vị quế ở một số vùng.

3. Mạng thần kinh nhân tạo

Mạng thần kinh nhân tạo (ANN) có khả năng giải quyết vấn đề thông qua việc học hỏi từ các kết nối giữa các nơron dựa trên trọng số synap. Trong thị trường ngành F&B, chúng được sử dụng để nhận diện mẫu và phân loại dữ liệu.

Ví dụ, ANN có thể phân loại hạt ca cao theo hương vị như: đắng, ngọt hay mặn. Các nhà khoa học đã áp dụng ANN để phân tích sự khác biệt giữa các loại dầu ô liu dựa trên tính chất hóa học và nguồn gốc địa lý. Họ xây dựng cơ sở dữ liệu với 385 mẫu dầu ô liu từ Hy Lạp và Ý, cho thấy hương vị và thành phần của chúng thay đổi theo vị trí và năm thu hoạch. 

4. Máy học (Machine Learning)

Học máy (Machine Learning – ML) là công cụ AI phổ biến nhất trong tự động hóa hoạt động lĩnh vực ngành F&B, cho phép hệ thống tự động học hỏi từ kinh nghiệm. ML được chia thành ba loại:

• Học có giám sát: Máy học nhận biết các mẫu cụ thể qua dữ liệu đã được gán nhãn.
• Học không giám sát: Máy tìm kiếm các mẫu tự nhiên trong dữ liệu mà không cần nhãn.
• Học tăng cường: Máy tương tác với môi trường để xác định các mô hình từ phản hồi nhận được.

ML bao gồm nhiều mô hình, trong đó Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) là một ví dụ. Ứng dụng tiêu biểu là phân tích hành vi người tiêu dùng, giúp dự đoán vị trí tối ưu để mở rộng doanh nghiệp.

Máy học giúp phân tích hành vi người tiêu dùng
(Nguồn: Internet)

5. Mũi điện tử (E-Nose)

E-Nose là thiết bị sử dụng máy học, quang phổ hồng ngoại gần và hệ thống thị giác máy tính để nhận diện và phân tích các sản phẩm trong ngành F&B. Chúng hoạt động thông qua hàng loạt cảm biến và thuật toán thông minh để kiểm tra mẫu và cung cấp kết quả chính xác.

Thiết bị này đã được áp dụng rộng rãi trong việc kiểm soát chất lượng trong ngành thực phẩm và đồ uống. Mũi điện tử mang lại thành công đáng kể trong các thử nghiệm đối với rượu vang, bia, sữa, thịt, rau, cá và nhiều loại sản phẩm khác.

Mũi điện tử giúp nhận diện và phân tích các thành phần trong thực phẩm
(Nguồn: foodlogistics.com)

6. Lưỡi điện tử (E-Tongue)

Cùng với mũi điện tử, lưỡi điện tử (E-Tongue) là công nghệ AI giúp đánh giá và phân tích hương vị của thực phẩm. Công cụ này có khả năng phát hiện ra sự khác biệt tinh vi trong từng loại hương vị mà con người có thể bỏ qua, từ đó giúp đảm bảo tính nhất quán trong chất lượng sản phẩm.

Lưỡi điện tử được ứng dụng trong ngành F&B, giúp kiểm tra chất lượng của nước giải khát, sữa và các sản phẩm chế biến sẵn, giúp cải thiện độ chính xác trong quy trình kiểm định chất lượng.

Quy trình hoạt động của lưỡi điện tử được chia thành ba bước chính:

• Thu thập dữ liệu: Các cảm biến sẽ ghi nhận thông tin từ mẫu dung dịch.
• Xử lý và phân loại dữ liệu: Phần mềm hoặc thuật toán sẽ xử lý và phân tích dữ liệu thu thập được.
• So sánh và phân tích: Lưỡi điện tử sẽ so sánh và phân tích dữ liệu để xác định dấu vân tay của các hóa chất mong muốn hoặc không mong muốn.

Quy trình này giúp mang lại những kết quả chính xác trong việc kiểm tra chất lượng và thành phần của các chất lỏng.

7. Hệ thống thị giác máy tính

Hệ thống thị giác máy tính (CVS) tích hợp công nghệ nhận dạng mẫu và hình ảnh, sử dụng các mô hình mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) và máy học để giúp máy tính hiểu các đặc điểm từ hình ảnh và video. Hệ thống này thường được sử dụng để trích xuất thông tin về hình dạng, kích thước, màu sắc, độ đồng nhất của sản phẩm ngành F&B.

CVS bao gồm ba thành phần chính:

• Camera chụp ảnh sản phẩm
• Hệ thống chiếu sáng làm nổi bật các đặc điểm của sản phẩm
• Phần mềm xử lý và phân tích hình ảnh

Các kỹ thuật của CVS không chỉ giúp đạt tiêu chuẩn chất lượng mà còn được áp dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm:

• Đánh giá độ chín của ớt chuông
• Phân loại hạt cà phê
• Dự đoán thể tích của trứng

8. Quang phổ hấp thụ cận hồng ngoại

Quang phổ hấp thụ cận hồng ngoại (NIRS) là một công cụ không phá hủy và không xâm lấn, cho phép theo dõi liên tục quá trình oxy hóa. NIRS có khả năng phát hiện độc tố và mầm bệnh thông qua phân tích thành phần hóa học của mẫu mà không làm hỏng hay xáo trộn chúng. So với các phương pháp truyền thống tốn kém và mất thời gian, NIRS là giải pháp tiết kiệm, nhanh chóng và dễ sử dụng.

Quy trình hoạt động của NIRS diễn ra qua ba bước:

• Bước 1: Hấp thụ ánh sáng phản chiếu từ mẫu
• Bước 2: Gửi dữ liệu phản ánh để xử lý
• Bước 3: Phân tích dữ liệu để xác định sự hiện diện của mầm bệnh và hóa chất

NIRS đã được ứng dụng để:

• Xác định đặc điểm của pho mát chế biến có kiểm soát
• Phân loại các loại bột thực phẩm khác nhau
• Dự đoán chất lượng của bột mì

Các nhà nghiên cứu Đan Mạch đã áp dụng NIRS và cộng hưởng từ hạt nhân proton để theo dõi chất lượng pho mát bán cứng như Gouda, Cheddar và Emmental. Họ đã phân tích 48 mẫu pho mát thương mại và NIRS cho thấy hiệu quả trong việc phân biệt các mẫu pho mát dựa trên nuôi cấy vi khuẩn mà không xâm lấn. Nghiên cứu chứng minh rằng NIRS có thể sản xuất sữa và pho mát mà vẫn giữ nguyên độ đồng nhất, kết cấu, đặc tính hóa học và hương vị.

Quang phổ hấp thụ cận hồng ngoại giúp theo dõi chất lượng thực phẩm
(Nguồn: news-medical.net)

9. Hệ thống suy luận thần kinh mờ thích ứng

Hệ thống suy luận thần kinh mờ thích ứng (ANFIS) là một công nghệ AI kết hợp giữa Logic mờ và Mạng nơ-ron nhân tạo. ANFIS kết hợp lý luận con người với khả năng tính toán, giúp mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu lớn, thay thế các phương pháp mô hình hóa truyền thống.

ANFIS đóng góp vào ngành F&B theo năm cách chính:

• Sấy thực phẩm
• Dự đoán tính chất của thực phẩm
• Mô hình hóa quá trình nhiệt và sự phát triển của vi khuẩn
• Kiểm soát chất lượng thực phẩm
• Lưu biến thực phẩm

ANFIS có thể được áp dụng trong:

• Nghiên cứu thuộc tính cảm quan của kem
• Tối ưu hóa điều kiện chiết xuất chất chống oxy hóa từ bột khoai môn
• Dự đoán hương vị thực phẩm
• Xác định độ ẩm trong khoai mỡ

Trong bối cảnh AI phát triển mạnh mẽ, việc áp dụng công nghệ này vào ngành F&B là xu hướng tất yếu để duy trì sự phát triển và nâng cao khả năng cạnh tranh. Các công cụ như mạng thần kinh nhân tạo, máy học và thị giác máy tính không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất mà còn nâng cao chất lượng sản phẩm, đáp ứng nhu cầu đa dạng của người tiêu dùng.

Để bắt kịp xu hướng và tận dụng tối đa tiềm năng của AI, các doanh nghiệp ngành F&B cần đầu tư vào nghiên cứu và phát triển công nghệ mới. Điều này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả sản xuất mà còn cải thiện chất lượng sản phẩm và dịch vụ. Việc hợp tác với các đối tác uy tín như WIN Flavor là bước đi đúng đắn để đón đầu sự phát triển của AI trong ngành F&B, giúp doanh nghiệp tạo nên lợi thế cạnh tranh và phát triển bền vững trong tương lai.

Nếu doanh nghiệp của bạn đang tìm kiếm giải pháp AI để tối ưu hóa quy trình sản xuất và kinh doanh trong F&B, hãy liên hệ với WIN Flavor ngay hôm nay. Chúng tôi tự hào là đối tác hàng đầu trong việc cung cấp các giải pháp công nghệ tiên tiến hiện đại trong ngành F&B. Đội ngũ chuyên gia của chúng tôi sẽ giúp bạn xây dựng chiến lược AI phù hợp, từ việc cải thiện chất lượng sản phẩm đến nâng cao hiệu quả vận hành.

Bài viết được dịch từ Lean Summits bởi WIN Flavor.