به گزارش پردیس امروز، معصومه محمودی در یادداشتی به نقش هوش مصنوعی در زنجیره تولید مواد غذایی پرداخت، وی نوشت: چالش های حوزه امنیت غذایی، کیفیت محصولات و الزامات نظارتی، صنعت غذا را در سطح جهانی وارد مرحله ای نوین کرده است. در این میان، هوش مصنوعی به عنوان یکی از مهم ترین فناوری های تحول آفرین، توانسته است جایگاه مهمی در ارتقای کارایی، ایمنی و کیفیت محصولات غذایی به دست آورد. کشورهایی که به طور جدی در این مسیر سرمایه گذاری کرده اند، نه تنها توانسته اند بهره وری را در زنجیره تأمین غذا بهبود دهند، بلکه با افزایش دقت در کنترل کیفی، رضایت مصرف کننده و سلامت عمومی جامعه را نیز ارتقا بخشیده اند. اما در ایران، با وجود ظرفیت های گسترده علمی و فنی، کاربرد هوش مصنوعی در صنعت غذا همچنان در مراحل ابتدایی و محدود باقی مانده و این در حالی است که فشارهای فزاینده ناشی از تغییرات اقلیمی، محدودیت منابع، و رشد جمعیت، لزوم استفاده از این فناوری را بیش از پیش ضروری کرده است.
در فرآیند تولید، پردازش و بسته بندی مواد غذایی، ده ها نقطه حساس وجود دارد که در آن خطاهای انسانی یا نوسانات محیطی می توانند به کاهش کیفیت محصول منجر شوند. هوش مصنوعی با بهره گیری از الگوریتم های یادگیری ماشین و بینایی ماشین، قادر است در لحظه کیفیت مواد اولیه را ارزیابی کند، آلودگی ها یا انحراف از استانداردها را شناسایی کرده و فرآیندها را به صورت خودکار تنظیم نماید. این فناوری می تواند جایگزین روش های سنتی و زمان بر آزمون و خطا شود و در عوض، دقتی فراتر از توان انسان در تشخیص کیفیت، بافت، رنگ، طعم یا تازگی مواد غذایی ارائه دهد. در خطوط تولید صنعتی، استفاده از دوربین های هوشمند مبتنی بر AI برای کنترل بسته بندی، تاریخ زنی، میزان حرارت و حتی تطابق محتوا با لیبل، دیگر در کشورهای پیشرفته امری رایج است. در ایران، بخش عمده ای از این نظارت ها هنوز به صورت دستی یا نیمه خودکار انجام می شود که نه تنها سرعت را کاهش می دهد، بلکه احتمال خطا را نیز افزایش می دهد.
در زمینه پیش بینی فسادپذیری، هوش مصنوعی می تواند با تحلیل هزاران داده مرتبط با رطوبت، دما، pH، اکسیژن، و نوع محصول، مدل هایی دقیق برای پیش بینی زمان ماندگاری ارائه دهد. این مسئله به ویژه در مورد محصولات لبنی، گوشتی و فرآورده های دریایی اهمیت حیاتی دارد، چرا که کوچک ترین خطای انسانی در تخمین زمان مصرف می تواند به پیامدهای بهداشتی جدی و حتی بحران های سلامت منجر شود. در حال حاضر، اکثر صنایع غذایی در ایران به صورت تجربی و براساس شرایط میانگین، ماندگاری محصولات را تعیین می کنند، که در عمل می تواند منجر به ضایعات بیش از حد یا بالعکس، توزیع محصول ناسالم شود. درحالی که مدل های پیش بینی کننده ی مبتنی بر داده، به تولیدکننده این امکان را می دهند که هر دسته تولید را بر اساس شرایط واقعی و لحظه ای تحلیل کرده و تصمیم گیری دقیق تری انجام دهد.
در حوزه کشاورزی به عنوان بخش تأمین کننده مواد اولیه، نیز نقش هوش مصنوعی بی بدیل است. با ترکیب داده های ماهواره ای، سنسورهای زمینی و الگوریتم های یادگیری عمیق، می توان سلامت خاک، میزان آبیاری، شیوع آفات یا کیفیت محصولات کشاورزی را به طور مداوم پایش کرد. داده هایی که به صورت سنتی گردآوری آن ها ممکن نبود یا به خطای زیاد دچار بود. در فقدان این داده ها، صنایع غذایی در پایین دست با ورودی هایی غیرقابل پیش بینی مواجه می شوند که بر کل زنجیره اثر می گذارد. به کارگیری مدل های هوشمند در پیش بینی کیفیت و کمیت مواد اولیه، نه تنها به بهینه سازی تولید کمک می کند، بلکه ضایعات را به شکل معناداری کاهش می دهد؛ موضوعی که با توجه به بحران آب و خاک در ایران از اهمیت دوچندان برخوردار است.
مسئله اعتماد عمومی به کیفیت غذا نیز یکی از مولفه هایی است که AI می تواند در ارتقای آن نقش داشته باشد. در یک زنجیره غذایی مبتنی بر داده و شفاف، مصرف کننده می تواند به صورت دقیق تری نسبت به منشأ، نحوه تولید، و کنترل های انجام شده بر محصول آگاهی یابد. راهکارهایی چون ردگیری دیجیتال (Digital Traceability) و زنجیره های تأمین شفاف (Transparent Supply Chain) با پشتیبانی از داده های لحظه ای هوش مصنوعی، در دنیا به سرعت در حال فراگیر شدن هستند، اما در ایران هنوز حتی در صنایع پیشرفته غذایی، چنین زیرساخت هایی عملاً غایب اند.
البته نباید از چالش های موجود در این مسیر غافل شد. یکی از اساسی ترین مشکلات، نبود زیرساخت داده ای در بسیاری از واحدهای تولیدی است. صنعت غذا در ایران عمدتاً متشکل از واحدهای کوچک و متوسطی است که نه دانش لازم برای تحلیل داده را دارند، نه ابزارهای ثبت و مدیریت اطلاعات را. از سوی دیگر، هزینه های اولیه پیاده سازی فناوری های AI برای بسیاری از بنگاه های کوچک بازدارنده است. اما اگر نگاه بلندمدت حاکم باشد، سرمایه گذاری در زیرساخت های هوشمند، نه تنها به کاهش هزینه ها و افزایش بهره وری منجر خواهد شد، بلکه موقعیت رقابتی محصولات ایرانی در بازارهای داخلی و خارجی را به طور چشم گیری ارتقا خواهد داد.
در کنار همه این ها، نقش دولت و نهادهای سیاست گذار نیز تعیین کننده است. تدوین استانداردهای فنی برای استفاده از هوش مصنوعی در صنایع غذایی، حمایت از تحقیق و توسعه، ارائه مشوق های مالی به شرکت های فناور، و ایجاد زمینه های همکاری بین دانشگاه ها و صنعت، از جمله اقداماتی است که می تواند مسیر را هموار کند. همچنین باید فرهنگ عمومی و مدیریتی در صنعت غذا به سوی پذیرش فناوری های نو سوق داده شود. هوش مصنوعی تنها زمانی می تواند اثرگذار باشد که مدیران صنایع غذایی به آن به عنوان یک ابزار حیاتی برای بقا در بازار آینده نگاه کنند، نه به عنوان یک هزینه یا فناوری غیرضروری.
به طور کلی، اگر صنعت غذا در ایران بخواهد در برابر چالش های آینده مقاوم باشد و بتواند کیفیت، سلامت و بهره وری را همزمان ارتقا دهد، چاره ای جز پذیرش فناوری های هوشمند نخواهد داشت. هوش مصنوعی، تنها یک ابزار فناورانه نیست؛ بلکه ابزاری است برای تصمیم سازی بهتر، کاهش خطا، و بازآفرینی اعتماد در زنجیره ای که به طور مستقیم با سلامت جامعه گره خورده است.
