מדוע AI לא נמצאת עדיין בשימוש נרחב לבטיחות מזון?

הבינה המלאכותית (AI) צברה דריסת רגל חזקה במגוון מגזרים כגון ייצור, שיווק ורשתות אספקה, ואילו היישום שלה בבטיחות מזון נותר מוגבל. הדבר עשוי להיראות מפתיע בשל הפוטנציאל שיש ל-AI לשפר את הדיוק והיעילות של פרוטוקולי בטיחות מזון. תומכי הבינה המלאכותית טוענים שהיא יכולה להפחית טעויות אנוש ולייעל במידה רבה את מערכות בטיחות המזון. אלא שלמרות היתרונות, אימוץ הבינה המלאכותית בבטיחות מזון איטי, ויצרנים רבים מהססים לאמץ את הטכנולוגיה במלואה.

חוקרים ותומכים הדגישו זה מכבר את הפוטנציאל של AI בבטיחות מזון. מאמר משנת 2023 בסקירה השנתית של מדע וטכנולוגיה של מזון הציג כמה יישומי AI אפשריים בבטיחות מזון, מחיזוי סיכונים ואופטימיזציה של שרשרת האספקה ​​ועד איתור וזיהוי של פתוגנים הנישאים במזון. בינה מלאכותית יכולה לספק אזהרות מוקדמות הנוגעות לבעיות בטיחות מזון, לעזור לחברות לזהות סיכונים ולטפל בהם לפני שיסלימו למשברים.

מחקר של UC Davis הדגיש את היכולת של AI לזהות חיידקים במזון, במיוחד באמצעות טכניקות הדמיה אופטית על חסה רומנית. טכנולוגיה זו עשויה לסייע במניעת מחלות הנישאות במזון ולשפר את בטיחות המזון הכוללת.

למרות היתרונות הברורים שלה, אימוץ הבינה המלאכותית בבטיחות מזון איטי, במיוחד בהשוואה לשימוש בתחומים אחרים של ייצור מזון. מספר גורמים תורמים לרתיעה זו, בהם שיתוף מוגבל בנתונים ובמאמצי המחקר והפיתוח המשותפים. אחד החסמים העיקריים הוא תפיסת הסיכון הכרוכה בטכנולוגיה. בינה מלאכותית מצריכה כמויות עצומות של נתונים כדי לתפקד באופן מיטבי, ותעשיית המזון מהססת לעיתים קרובות לשתף נתונים בשל חשש לפגיעה בפרטיות ובמוניטין.

מומחים גם מציינים, כי סטנדרטיזציה של נתונים בחברות וגופים רגולטוריים היא אתגר. החוסר בסטנדרטיזציה מסבך את הפיתוח של כלי בינה מלאכותית שאפשר ליישם באופן נרחב בכל התעשייה.

למרות האימוץ האיטי, כמה חברות מתנסות ב-AI לבטיחות מזון. מצלמות וחיישנים המופעלים על ידי בינה מלאכותית נבדקים כדי לנטר נוהלי היגיינה כגון שטיפת ידיים ותברואה של ציוד. מערכות אלו יכולות לנתח נתונים בזמן אמת כדי להבטיח עמידה בפרוטוקולי בטיחות ולזהות כל סטייה שעלולה להביא לזיהום.

Spore.Bio, חברה המתמחה בזיהוי פתוגנים באמצעות בינה מלאכותית, פיתחה מערכת זיהוי חיידקים שמחליפה את השיטות המסורתיות ומאיצה מאוד את התהליך. הטכנולוגיה שלה יכולה לזהות סיכוני זיהום תוך דקות, בניגוד לכמה ימים בשיטות הקונבנציונליות. חידוש זה הוא דוגמה לאופן שבו בינה מלאכותית יכולה לחולל מהפכה בבטיחות מזון: היא מאפשרת ליצרנים להגיב לסיכונים במהירות וביעילות רבה יותר.

תפקידה של AI בניהול שרשרת האספקה ​​הוא תחום נוסף שבו מתברר הפוטנציאל שלה בבטיחות מזון. סוזן ליווינגסטון מ-IBM ציינה שחברות משתמשות בבינה מלאכותית גנרטיבית כדי לשפר את האחריות של שרשרת האספקה. הדבר עשוי להפחית זיהום, ריקולים וכשלי ציות. על ידי הבטחת בטיחות המזון בכל שלב בשרשרת האספקה, בינה מלאכותית עשויה לעזור להגן על המוניטין של החברה ולתרום לחיסכון בשל יעילות רבה יותר.

גם לתפקידה של AI בניהול נתונים יש משמעות. מנהלי איכות מקבלים לעיתים קרובות החלטות על סמך אלפי נקודות נתונים, שרבות מהן עדיין מתועדות ידנית. בינה מלאכותית עשויה להפוך את התהליך הזה לאוטומטי, ולהבטיח שכל המוצרים בטוחים לפני שהם עוזבים את המפעל.

גם גופים רגולטוריים מתחילים לחקור בינה מלאכותית בבטיחות מזון. בבריטניה, הסוכנות לתקני מזון (FSA) פיתחה כלי בינה מלאכותית שנועד לעזור לרשויות המקומיות לתעדף אילו מפעלי מזון לבדוק. על ידי חיזוי העסקים שנמצאים בסיכון גבוה יותר לאי ציות, הכלי עשוי להפוך את הבדיקות ליעילות יותר ולהבטיח שמפעלים בסיכון גבוה יקבלו את תשומת הלב הדרושה להם.

למרות שה-FSA החליט שלא ליישם את הכלי מכל מיני סיבות, הפרויקט מלמד שגופים רגולטוריים מכירים בפוטנציאל של AI. ככל שיתפתחו פיילוטים נוספים, נראה כי AI תמלא תפקיד בולט יותר ברגולציה של בטיחות המזון בעתיד.

העתיד של בינה מלאכותית בבטיחות מזון נותר מבטיח, אך יש להתמודד עם מספר אתגרים לפני שיתאפשר ליישם את הטכנולוגיה באופן נרחב. סטנדרטיזציה של נתונים וטיפול בדאגות לגבי פרטיות הנתונים הם מכשולים בעלי משמעות. יש גם להקים מסגרות רגולטוריות שינחו את השימוש בבינה מלאכותית בבטיחות מזון.

יצרני מזון רבים חוששים לאמץ בינה מלאכותית בשל חשש מקנסות ומהתחייבויות. ייתכן שהחשש הזה מונע מהחברות לאמץ את הבינה המלאכותית לבטיחות מזון, למרות שהטכנולוגיה עשויה להפחית טעויות אנוש בסך הכול. בינה מלאכותית צפויה לספק 100% דיוק, אבל העונשים על שגיאות שעשו מכונות עלולים להיות גבוהים יותר מעונשים על טעויות אנושיות.

לדברי מומחים מאוניברסיטת קורנל, זמינות מוגבלת של נתונים וחשש מסיכון עסקי הם בין הגורמים המרכזיים שמעכבים את אימוץ הבינה המלאכותית בבטיחות מזון. הזמן שלוקח לאסוף נתונים מיקרוביאליים ועלות הביצוע הם חסמים ממשיים. יתרה מזו, חברות חוששות שכלי AI יחשפו את הפגיעויות שלהן ויסכנו את המוניטין שלהן.

ל-AI יש פוטנציאל לחולל מהפכה בבטיחות המזון, אבל אימוצה הנרחב נותר יעד רחוק. היכולת של הטכנולוגיה לשפר את זיהוי הסיכונים, לשפר את אחריות שרשרת האספקה ​​ולייעל פרוטוקולי בטיחות, ברורה. עם זאת האתגרים הקשורים לשיתוף נתונים, מסגרות רגולטוריות וחשש מסיכון עסקי, מאטים את קצב השינוי.

למרות המכשולים האלו, היתרונות של AI בבטיחות מזון חשובים מכדי להתעלם מהם. ככל שהטכנולוגיה ממשיכה להתפתח ופיילוטים נוספים מיושמים, תעשיית המזון עשויה לאמץ בהדרגה את הבינה המלאכותית ככלי קריטי להבטחת בטיחות המזון.

לפרטים נוספים