
Inteligența artificială, prezent și viitor
Cum pui Inteligența Artificială la treabă în slujba unei alimentații echilibrate și sănătoase? Explicațiile interesante ale unui universitar ieșean (IV)

Dialogul nostru cu dr. Roxana Nicoleta RAŢU, șef lucrări la Universitatea de Științele Vieții „Ion Ionescu de la Brad” din Iași, Facultatea de Agricultură, pe tema inteligenței artificiale în relația sa cu științele agronomice continuă și în acest număr cu noi informații de interes general.
În ce măsură IA poate să contribuie direct în asigurarea siguranței alimentare sub aspectul calității produselor și eliminarea, în timp, a tot ce poate fi considerat dăunător pentru consumator, de la producția primară, prelucrare și până la distribuția pe piață?
Inteligența artificială (IA) are capacitatea de a contribui în mod semnificativ la asigurarea siguranței alimentare, prin implementarea unor sisteme avansate de monitorizare, analiză și control, care acoperă întregul lanț alimentar – de la producția primară, până la prelucrarea industrială și distribuția finală către consumator.
În primul rând, IA permite detectarea precoce a riscurilor biologice, chimice și fizice, prin analizarea în timp real a datelor provenite din senzori instalați în ferme, unități de procesare sau rețele de distribuție. De exemplu, sistemele inteligente pot monitoriza continuu parametri precum temperatura, umiditatea, pH-ul, prezența microorganismelor patogene sau a reziduurilor chimice, și pot declanșa alerte automate în cazul în care sunt depășite valorile critice admise.
În etapa de procesare a alimentelor, IA poate optimiza tratamentele termice, poate regla dozarea ingredientelor și poate verifica integritatea ambalajelor, reducând semnificativ probabilitatea contaminării încrucișate sau a apariției unor defecte de fabricație. În același timp, sistemele de viziune computerizată, integrate cu rețele neuronale, pot identifica produse neconforme – vizual sau structural – care altfel ar putea scăpa controlului uman.
Un alt beneficiu major îl reprezintă capacitatea de învățare adaptivă a algoritmilor AI, care, pe baza analizelor istorice și a feedbackului colectat, pot anticipa tendințe, comportamente sau puncte vulnerabile în lanțul alimentar și pot recomanda măsuri preventive personalizate pentru fiecare unitate de producție.
Mai mult, prin corelarea AI cu sisteme de trasabilitate digitală (ex. blockchain, IoT, RFID), este posibilă urmărirea exactă a traseului unui produs alimentar de la origine până la raft, cu acces la toate informațiile relevante privind calitatea, manipularea, depozitarea și transportul. Acest lucru crește nu doar siguranța, ci și responsabilitatea și transparența în fața consumatorului.
În ansamblu, inteligența artificială se conturează ca un instrument esențial în managementul preventiv al calității și siguranței alimentare, contribuind activ la eliminarea – progresivă, dar sistematică – a oricăror factori potențial dăunători pentru sănătatea publică. Printr-o aplicare responsabilă și integrată în cadrul lanțului agroalimentar, IA nu doar că îmbunătățește controlul calității, ci redefinește standardele privind protecția consumatorului.
Cum poate IA contribui la reducerea pierderilor alimentare în diferitele etape ale lanțului agroalimentar (producție, procesare, distribuție, consum)?
Inteligența artificială (IA) are un potențial remarcabil în reducerea pierderilor alimentare de-a lungul întregului lanț agroalimentar, prin anticiparea riscurilor, optimizarea resurselor și îmbunătățirea luării deciziilor în timp real. Prin capacitatea sa de a prelucra volume mari de date și de a identifica tipare ascunse, IA contribuie semnificativ la diminuarea risipei în fiecare etapă a sistemului alimentar.
La nivelul producției primare, IA poate fi utilizată pentru a anticipa momentele optime de recoltare pe baza analizei meteorologice, a maturității culturilor și a stării solului, reducând astfel pierderile de materii prime cauzate de condiții climatice nefavorabile sau recoltare tardivă. De asemenea, IA poate monitoriza sănătatea plantelor sau a animalelor, prevenind astfel pierderi cauzate de boli sau stres biologic.
În etapa de procesare, IA optimizează fluxurile de producție prin ajustarea automată a parametrilor tehnologici (temperatură, umiditate, timp de procesare), ceea ce contribuie la scăderea defectelor de fabricație și a rebuturilor. Sistemele de viziune artificială pot detecta produse neconforme înainte de ambalare, evitând astfel costurile suplimentare și risipa ulterioară.
În cadrul distribuției, IA poate contribui la eficientizarea logisticii prin algoritmi care calculează cele mai rapide și eficiente rute de transport, menținând condițiile optime de depozitare (ex. temperatură controlată pentru produse perisabile). Astfel, se reduce riscul alterării produselor pe timpul transportului și se diminuează pierderile cauzate de livrările întârziate sau eronate.
La nivelul consumului, IA este integrată în aplicații care permit previzionarea cererii, gestionarea inteligentă a stocurilor și optimizarea termenelor de valabilitate pe raft. În comerțul cu amănuntul, IA poate recomanda reduceri dinamice pentru produsele aflate aproape de expirare sau poate ajusta volumul comenzilor în funcție de sezonalitate și comportamentul de cumpărare al clienților.
În ansamblu, IA contribuie la transformarea sistemului agroalimentar într-un ecosistem predictiv, inteligent și eficient, capabil să reducă pierderile alimentare în mod sustenabil și să asigure o mai bună alocare a resurselor. Prin această abordare integrată, se creează premisele pentru o economie alimentară mai responsabilă, mai echitabilă și mai puțin risipitoare, în concordanță cu obiectivele de dezvoltare durabilă.
Urmăriți canalul „Ziarul de Iași” pe WhatsApp. Cele mai importante știri ale zilei sunt disponibile aici
În opinia dumneavoastră, care sunt barierele majore în adoptarea soluțiilor digitale și IA în industria agroalimentară? Cum se pot depăși acestea?
Adoptarea soluțiilor digitale și a inteligenței artificiale (IA) în industria agroalimentară este un proces cu potențial transformator, dar care întâmpină o serie de bariere structurale, tehnologice, economice și culturale, ce necesită abordări strategice și interdisciplinare pentru a fi depășite.
Una dintre cele mai semnificative bariere este disparitatea tehnologică între operatorii mari și întreprinderile mici și mijlocii (IMM-uri). În timp ce marile companii pot investi în infrastructură digitală avansată, IMM-urile, care constituie o parte importantă a lanțului alimentar, se confruntă adesea cu constrângeri financiare, lipsa de expertiză și reticență în fața schimbării. Această diferență amplifică riscul de polarizare tehnologică în industrie.
O a doua barieră este reprezentată de deficitul de competențe digitale și educaționale, atât în rândul forței de muncă, cât și în rândul personalului decizional. Implementarea cu succes a IA presupune nu doar disponibilitatea tehnologiei, ci și pregătirea capitalului uman pentru a o înțelege, opera și adapta la propriile nevoi.
La acestea se adaugă și provocările legate de interoperabilitate și standardizare – multe dintre soluțiile existente nu sunt încă compatibile între ele, iar lipsa unor standarde clare de colectare, prelucrare și schimb de date îngreunează scalarea tehnologiilor și colaborarea între sectoare.
Nu în ultimul rând, aspectele legate de etica datelor, securitatea cibernetică și încrederea consumatorilor ridică întrebări importante cu privire la transparență, protecția informațiilor sensibile și responsabilitatea decizională în procesele automatizate.
Depășirea acestor bariere necesită o abordare integrată și multidimensională. În primul rând, sunt necesare politici publice și instrumente financiare de sprijin pentru digitalizarea IMM-urilor, inclusiv granturi, credite preferențiale și parteneriate public-private. În paralel, formarea profesională continuă, adaptarea curriculei universitare și dezvoltarea de competențe digitale aplicate în rândul specialiștilor devin priorități strategice.
De asemenea, este esențială promovarea interoperabilității și a unor standarde comune la nivel de industrie, care să faciliteze integrarea tehnologiilor în lanțurile de producție, precum și implementarea unor reglementări clare privind etica AI, care să garanteze responsabilitate, transparență și siguranță în utilizarea datelor.
Barierele în adoptarea soluțiilor digitale și IA nu sunt insurmontabile, ci reflectă o nevoie de adaptare sistemică a industriei agroalimentare la o nouă paradigmă tehnologică. Prin colaborare între mediul academic, sectorul privat și autorități, aceste obstacole pot fi transformate în oportunități reale pentru inovare, competitivitate și sustenabilitate.
Găsiți mai multe detalii despre termenii folosiți în DICȚIONARUL AI
Continuare în numărul viitor
Marius GHEORGHIU: CONTACT – Email: redactie@ziaruldeiasi.ro, Telefon: 0745079523
Publicitate și alte recomandări video