Industrija alkohola se oslanja na AI više nego što mislite – evo i kako
Sa porastom globalnih temperatura koje predstavljaju pretnju poljoprivredi, neke vinarije se okreću veštačkoj inteligenciji kako bi se bolje pripremile za nepredvidive vremenske prilike.
„AI nam pomaže da budemo otporniji“, kaže Vil Drejton, direktor za održivost i nauku u Treasury Wine Estates. „Dakle, to ne zaustavlja klimatske promene, već nam pomaže da budemo otporniji na klimatske promene“.
Vinari Beringer i Matua danas koristi veštačku inteligenciju kako bi im pomogla u modeliranju scenarija „šta ako“ da bi spretnije planirali ogromne promene temperature koje drastično utiču na prinos tokom sezone berbe. AI takođe može pomoći u predviđanju uslova fermentacije i poboljšanju metoda navodnjavanja.
Vino (Unsplash)
Brendovi alkoholnih pića su još uvek u ranoj fazi primene veštačke inteligencije, a pored poboljšanja navodnjavanja, sve veći broj kompanija koristi tehnologiju da se informiše o hemiji koja ide u proizvodnju vina, piva ili žestokog pića, sa krajnjim ciljem stvaranja novih brendova ili ukusa koji će biti hit kod potrošača.
Mladi više ne piju alkohol
Globalna potražnja za alkoholnim pićima je opala u 2023., sa oskudnim rastom koji se predviđa za ovu i 2025. godinu.
U Sjedinjenim Državama, mlađi odrasli piju manje alkohola nego prethodne generacije, što je trend koji različito utiče na svaku industriju. Pivo je već godinama u velikim problemima, a potrošnja je na najnižem godišnjem nivou od 1999. godine. Vinari se bore da privuku milenijalce i one koji piju u generaciji Z. Čak je i otpornija industrija alkoholnih pića zabeležila svoj prvi pad obima u 2023. za skoro 30 godina.
Treasury kaže da neke od naprednijih tehnologija – uključujući automatizaciju i robotiku – koje primenjuje imaju tendenciju da favorizuju veće brendove, poput Beringera.
Kompanija koristi AI za preciznije navodnjavanje. Senzori prate pritisak vode i označavaju kada linije mogu biti neefikasne. Podaci teku kroz AI modele koji daju preporuke o tome kada treba rešiti probleme, piše Fast Company.
„Uz vremenske prilike koje trenutno imamo u Kaliforniji, rešavanje problema navodnjavanja očigledno dopinosi prinosu i kvalitetu“, kaže Drejtn.
Sicilijanska vinarija Donnafugata na sličan način koristi tehnologiju da pomogne u borbi protiv invazije evropskih moljaca. Dva puta dnevno kamera snima fotografiju, koju obrađuje AI, kako bi prepoznala insekte i predvidela njihov rast. Ti podaci pomažu u formiranju agresivnije strategije odbrane.
Vinarija takođe kombinuje podatke o mikroklimi kao što su vlažnost, vetar i atmosferski pritisak, i kombinuje ih sa vremenskim prognozama do 10 dana kako bi pomogla Donnafugati da planira kako da odgovori na nepovoljne klimatske promene. Antonio Ralo, suvlasnik i izvršni direktor Donnafugate, kaže da se veštačka inteligencija „na kraju prevodi u usvajanje održivijih praksi“.
Katerina Axelsson, izvršna direktorka i osnivačica tehnološkog startupa Tastri , kaže da vinarije često nepotrebno preuzimaju previše rizika kada lansiraju nove etikete. Istorijski gledano, industrija utvrđuje podatke o kategorijama od analitičke firme Nielsen da vidi šta se dobro prodavalo u prošlosti, a zatim razvija imitirajući brend u nadi da će postići pogodak.
Pivo (Pixabay)
Tastri koristi veštačku inteligenciju da analizira mešavine vina i pokrene simulacije kako bi odredio koliko različitih verzija te mešavine vinarija može da napravi, i vodi je ka najboljoj mogućoj hemiji koja bi bila u skladu sa preferencijama potrošača.
AI pomaže kod preferencija potrošača
Gigant alkoholnih pića Diageo kaže da je jedan od njegovih najrazvijenijih slučajeva upotrebe AI-a, predviđanje preferencija ukusa. Godine 2022. kupio je Vivandu i od tada je proširio platformu „ Koji je vaš viski“ koja omogućava onima koji piju da urade kratak kviz da otkriju ukus koji najbolje odgovara njihovom nepcu.
„Koji je vaš viski“ je sada dostupan u 26 zemalja i na 60 različitih jezika, a slični alati AI su predstavljeni za pivo i koktele. Tekila će biti sledeća.
Ranije ove godine, belgijski naučnici su objavili istraživanje koje je analiziralo 250 različitih piva i obučilo modele mašinskog učenja kako bi predvideli ukus i preferencije potrošača. Za svako pivo, naučnici sa istraživačkog univerziteta Ku Leuven izmerili su 226 hemijskih svojstava, uključujući sadržaj alkohola, šećera i arome kao što su karamela, citrusi, tropsko voće i banana.
Takođe su analizirali više od 180.000 recenzija potrošača sa onlajn platforme za ocenjivanje RateBeer da bi obučili 10 različitih AI modela.
Saznajte sve o dešavanjima u biznisu, budite u toku sa lifestyle temama. PRIJAVITE SE NA NAŠ NEWSLETTER.
Izvor: BIZLife
Foto: Pixabay/Freepik
