يُحدث الذكاء الاصطناعي تحولًا كبيرًا في القطاع الغذائي، فقد استُخدم لمساعدة المزارعين في زيادة إنتاجيتهم بنسبة تصل إلى 30%، وله دور في تعزيز سلامة الغذاء وجودته، بالإضافة إلى دوره في تطوير أساليب التغذية.

ومع التطور المستمر في الذكاء الاصطناعي أصبح يُستخدم لمواجهة ثلاثة تحديات محورية في مجالي التغذية والتصنيع الغذائي، هي: الوقاية من الأمراض المنقولة عبر الطعام، وتسهيل تصنيع الأطعمة الوظيفية، وتخصيص الحميات الغذائية.

أولًا: الوقاية من الأمراض المنقولة عبر الطعام

تشير إحصائيات منظمة الصحة العالمية إلى أن نحو 600 مليون شخص يُصابون سنويًا بأمراض ناتجة عن تناول طعام غير آمن، أي ما يعادل واحدًا من كل عشرة أشخاص، ويؤدي ذلك إلى قرابة 420 ألف وفاة سنويًا. 

ومن أخطر مسببات الأمراض الناتجة عن تناول طعام غير آمن بكتيريا Listeria monocytogenes التي يمكنها النمو حتى في ظروف التبريد. وتسبب الإصابة بها حالات دخول إلى المستشفى بنسبة تصل إلى 90%، وقد تكون مميتة للفئات الضعيفة مناعيًا، مثل: النساء الحوامل، وكبار السن، والأشخاص الذين يعانون ضعف المناعة.

تعتمد الطرق التقليدية للرقابة الغذائية على الفحص اليدوي والاختبارات المعملية التي تستغرق في الغالب الكثير من الوقت. في المقابل، توفر أدوات الرقابة الغذائية المدعومة الذكاء الاصطناعي استجابة أسرع وأكثر دقة. 

على سبيل المثال: طوّرت شركة Corbion نظامًا مدعومًا بالذكاء الاصطناعي يُعرف باسم CLCM، يُحاكي سيناريوهات التخزين البارد للتنبؤ بخطر التلوث في الأطعمة الجاهزة مثل اللحوم الباردة والأجبان. ويحلل هذا النظام مجموعة من العناصر مثل: درجة الحموضة والماء ومحتوى الملح لتحديد الإجراءات الوقائية المناسبة؛ مما يعزز سلامة المنتجات وسرعة طرحها في الأسواق.

وفي مرحلة الزراعة، تقدم التقنيات المتطورة مثل نظام OPI من شركة Evja المدعوم بحساسات ذكية بيانات لحظية عن رطوبة التربة، ودرجات الحرارة ومستويات المغذيات. وتُستخدم هذه البيانات في نماذج تنبئية لتحديد أفضل الأوقات للري والتسميد، لتقليل فرص نمو مسببات الأمراض كالسالمونيلا. وهذا يساعد في خفض استهلاك المياه وتحسين جودة المحاصيل، مع تعزيز السلامة الغذائية والاستدامة البيئية.

وفي مراحل ما بعد الحصاد، يُستخدم الذكاء الاصطناعي أيضًا للوقاية من الأمراض المنقولة عبر الطعام، فقد طوّرت شركة FreshSens أنظمة لمراقبة ظروف النقل والتخزين عبر مستشعرات متصلة بنماذج ذكاء اصطناعي تتابع درجات الحرارة والرطوبة لحظة بلحظة. ويساعد تحليل هذه البيانات في تحديد التوقيت المثالي لتخزين الأغذية الطازجة؛ مما يقلل من التلف بنسبة تصل إلى 40%، وهذا يساهم في تقليل الهدر الغذائي بنحو كبير.

ثانيًا: تحسين تصنيع الأطعمة الوظيفية بالذكاء الاصطناعي

لا يقتصر دور الذكاء الاصطناعي في الحفاظ على سلامة الغذاء، بل يشمل أيضًا تحسين القيمة الغذائية للأطعمة، فهو قادر على المساعدة في تطوير (الأطعمة الوظيفية) Functional Foods، وهي أغذية مدعّمة بمركّبات فعالة تقدم فوائد صحية، مثل: تحسين صحة الأمعاء أو دعم التركيز الذهني، أو دعم الاستشفاء العضلي، وغير ذلك.

ومع زيادة انتشار الأمراض المزمنة الناتجة عن سوء التغذية، مثل: السُمنة والسكري وأمراض القلب، يزداد الطلب على الأطعمة الوظيفية التي تجمع بين الفوائد الصحية والطعم المقبول وسهولة التحضير، وبسبب هذه الزيادة يُتوقع أن تبلغ قيمة سوق هذه الأطعمة نحو 309 مليارات دولار بحلول عام 2027. 

يكمن دور الذكاء الاصطناعي في مجال تطوير هذه الأطعمة في تقليل الزمن اللازم لاكتشاف المركبات الغذائية الفعالة التي يمكن إضافتها إلى تلك الأطعمة. 

على سبيل المثال: طورت شركة Brightseed منصة Forager التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لإجراء تحليلات تفصيلية للمركبات النباتية، وقد نجحت في اكتشاف مركبات في الفلفل الأسود تساعد في حرق الدهون. حتى الآن، حللت المنصة أكثر من 700 ألف مركب نباتي؛ مما ساعد في تقليص زمن البحث عن المركبات الفعالة بنسبة تصل إلى 80%.

ليس هذا فحسب، بل تُستخدم النماذج الذكية أيضًا لمحاكاة تفاعل المكونات الفعالة في أثناء التصنيع، مما يسمح بتوقع الاستقرار الغذائي، والطعم، وعمر المنتج الافتراضي، ويقلل الحاجة إلى إجراء التجارب المكلفة في المختبر. وهذا يمكّن الشركات من ابتكار أطعمة وظيفية جديدة بطريقة أسرع وأكثر دقة من الطرق التقليدية لتلبية الاحتياجات المختلفة للمستخدمين مثل: تحسين صحة الأمعاء، أو دعم التركيز الذهني، أو تعزيز المناعة وغير ذلك.

ثالثًا: الذكاء الاصطناعي والتغذية الشخصية

يساعد الذكاء الاصطناعي في تخصيص الأنظمة الغذائية حسب الاحتياجات الشخصية لكل فرد، وهذا ما يُعرف بالتغذية الشخصية. وهو نوع من التغذية يعتمد على تحليل العديد من المؤشرات الحيوية، ونمط الحياة، لتقديم توصيات غذائية مخصصة لكل فرد.

فبدلًا من تقديم نصائح عامة، يمكن تقديم نظام غذائي دقيق يتوافق مع احتياجات الجسم؛ مما يساهم في الوقاية من الأمراض المزمنة مثل السكري.

استفادت شركة January AI من قدرات الذكاء الاصطناعي في هذا المجال لتطوير تطبيق January: Glucose Food Tracker الذي يُتيح للمستخدمين مراقبة تأثير الطعام في سكر الدم من خلال تحليل صور الوجبات، ودون الحاجة إلى أجهزة طبية، وهذا بدوره يسهل فهم تأثير الأطعمة المختلفة في جسم الشخص، ويساعده في اختيار الأطعمة المناسبة، كما قد يساعد في اكتشاف حالات ما قبل السكري مبكرًا.

نسخ الرابط تم نسخ الرابط