Как нейросети помогают создавать новые продукты в пищевой промышленности
Справочно-информационный материал
Нейросети могут использоваться для создания новых продуктов в различных отраслях, включая пищевую промышленность.
Они помогают создавать продукцию, соответствующую текущим тенденциям, делая ее персонализированной, востребованной и актуальной.
О последних достижениях в области технологий и их применения для формирования техзаданий, разработки и продвижении бренда рассказала sfera.fm Любовь Баранова на вебинаре «Как нейросети трансформируют процесс создания продукта». Спикер рассматривает нейросети как долгоиграющий тренд и инструмент с большим потенциалом.
«Нейросети — это вдохновленные человеческим мозгом модели машинного обучения, которые могут учиться на основе данных. Их можно представить как серию нейронов, соединенных слоями, которые анализируют ваши данные и на основе этого делают прогнозы или решения»
Основные две крупные группы нейросетей — это «Text to text» (создающие текст по текстовому запросу), например, ChatGPT и «text to image» (создающие изображение по текстовому запросу), например, Midjourney, а также они могут комбинировать опции. Например, нейросети, создающие сайты, подгружают сразу и изображения и тексты.
Многие пищевые предприятия применяют искусственный интеллект у себя уже сейчас. В качестве примера можно привести рецептуру пиццы сети пиццерий, созданную нейросетью, а также лимитированную колу с необычным вкусом, которая была создана совместно с нейросетями — от технологии изготовления до дизайна упаковки.
Любовь Баранова делает акцент на том, что качество информации, получаемой на выходе прямо пропорционально качеству промпта — информации, загружаемой в нейросеть в качестве запроса
Нейросети могут быть эффективным инструментом в пищевой промышленности для решения различных задач. Они могут использоваться для анализа данных, прогнозирования спроса на продукцию, оптимизации производства при создании новых продуктов, упрощении процесса их разработки. Все это в совокупности способствует улучшению качества конечного продукта.
Эксперт предлагает алгоритм взаимодействия с нейросетью, состоящий из трех шагов:
Создание промпта, где нейросеть наделяется профессиональными компетенциями и формируется максимально конкретный запрос;
анализ полученной информации;
адаптированная информация берется в работу.
Нейротехнологии могут быть полезными на этапе проведения маркетинговых исследований и разработки стратегии продвижения продукции на рынке. Они могут использоваться для анализа данных о потребителях, чтобы определить их предпочтения и интересы. Это может стать вспомогательным инструментом для маркетологов в создании эффективных рекламных кампаний и разработке продуктов, которые будут более привлекательными для целевой аудитории.
Задачи маркетолога:
Поиск продуктовых идей;
прогнозирование;
формирование технического задания;
брендинг;
продвижение.
Цикл создания продукта и вывода его на рынок может занять от нескольких месяцев до одного года. Однако, как сообщает Любовь Баранова, применение нейросетей позволяет кратно уменьшить этот период.
Нейросети можно использовать для оптимизации производства. Они могут анализировать производственные процессы и определять, как можно улучшить производительность и уменьшить издержки. Результатом станет снижение себестоимости продукции и увеличение ее конкурентоспособности на рынке.
Технологи также могут использовать искусственный интеллект в своей работе. Нейросетью можно пользоваться для составления рецептур с учетом желаемых параметров как, как текстура, вкус и т. д. Она сгенерирует новые рецепты на основе заданных параметров и выдаст список ингредиентов и их пропорций для создания конкретного продукта с уникальным вкусом и свойствами, а также может предложить примечания к рецептуре с разъяснениями.
Итоговый результат можно будет адаптировать под возможности собственного производства, вводя нужные данные.
Спикер предлагает 3 направления как писать рецептуры:
прямой запрос рецептуры;
адаптация и репликация существующего продукта;
создание рецептуры на основе собственных данных
На этапе нейминга готового продукта можно использовать нейросеть, однако Любовь Баранова советует привлекать патентного поверенного и проверять, свободно ли выбранное название.
Генерацию логотипа и дизайна упаковки также можно доверить искусственному интеллекту. Может быть бесконечное количество итераций до достижения подходящего варианта, при этом стилистика, как утверждает спикер, может быть абсолютно любой.
Еще одно применение ИИ — это создание Key visual, ключевого рекламного образа, транслируемого аудитории. Кроме того, при продвижении продукции можно попросить нейросеть создать контент-план для социальных сетей, а также можно написать пост, пользуясь этим инструментом. В создании качественных изображений продуктов питания нейросеть также придет на помощь.
Говоря о затруднениях в применении нейросетей производителями, Любовь Баранова привела следующие: отсутствие экспертизы, отсутствие понимания преимуществ, высокая стоимость, сложность технологии, отсутствие времени и риск утечки информации. По поводу последнего пункта, как сказала спикер, вопрос пока остается открытым: в данный момент отсутствует четкое понимание, могут ли данные компании, загруженные в нейросеть, стать доступными или нет.
Для того, чтобы нейросети помогали эффективной работе предприятия, спикер предлагает следующий алгоритм:
Провести аудит текущих процессов маркетинга и продаж;
разработать оптимальную стратегию на основе нейротехнологий;
обучить команду эффективной работе с системами ИИ;
внедрить нейросетевые решения под актуальные задачи;
достичь быстрого роста продаж и лояльности аудитории.
В целом, нейросети представляют собой мощный инструмент для использования в пищевой промышленности, который может значительно улучшить ее эффективность и конкурентоспособность на рынке.
Полина Асланова
01.02.2024 • https://sfera.fm/
