McCormick &Company, un pioniere nel gusto e nell'innovazione alimentare, e il mio team presso IBM Research hanno creato un nuovo sistema di intelligenza artificiale per aiutare gli sviluppatori di prodotti a creare in modo più efficiente ed efficace nuove esperienze di gusto. Quest'anno, celebreremo una pietra miliare nella nostra collaborazione in corso che è durata quattro anni:i nostri primi prodotti al dettaglio abilitati per l'intelligenza artificiale saranno disponibili sugli scaffali dei supermercati.

McCormick &Company ha sentito parlare dei primi lavori in IBM utilizzando l'intelligenza artificiale per abbinare i sapori e generare ricette. Hanno contattato IBM Research per esplorare il potenziale dell'intelligenza artificiale nel loro ambiente come leader nello sviluppo di aromi personalizzati e prodotti alimentari. Potresti avere familiarità con McCormick &Company come il nome sull'etichetta di alcuni dei tuoi condimenti e prodotti aromatizzanti preferiti. Infatti, McCormick &Company ha due segmenti. Il segmento Consumer ha marchi a livello globale con un portafoglio al dettaglio che include spezie ed erbe aromatiche, miscele di ricette, estratti, condimenti, marinate, scorte e altro ancora. Il segmento Flavor Solutions ha un portafoglio composto da aromi, prodotti di ristorazione di marca, condimenti, sistemi di rivestimento e ingredienti per produttori di alimenti, operatori della ristorazione e ristoranti di tutto il mondo. Il nostro lavoro abbraccia entrambi i segmenti.

La creazione di esperienze di gusto è un dominio impegnativo. La scienza di come gli esseri umani sperimentano il sapore non è ben compresa. È una combinazione di almeno tre sensi:olfatto, gusto e aspetto. L'idea che la lingua possa essere mappata in quattro aree di gusto (acido, dolce, salato e amaro) è stato smentito. Non è così semplice. La maggior parte degli scienziati concorda sul fatto che esiste almeno un gusto in più (umami) e che la degustazione si verifica in più punti oltre alla semplice lingua. Ogni recettore del gusto, ovunque si verifichi, può rilevare tutti e cinque i gusti. C'è anche una componente genetica coinvolta che aiuta a spiegare perché alcune persone sperimentano il coriandolo come un'erba deliziosa, mentre altri lo percepiscono come spiacevole.

Progettare nuove esperienze di gusto è un'arte e una scienza che richiede molti anni per diventare abile. Ci sono migliaia di ingredienti disponibili. Lo sviluppatore del prodotto non deve solo determinare quale combinazione di ingredienti utilizzare, ma anche il rapporto tra le quantità necessarie per soddisfare obiettivi specifici e una serie di altri requisiti. Anche il più piccolo cambiamento nella quantità di un ingrediente può creare o distruggere un sapore. Gli sviluppatori di prodotti acquisiscono esperienza in anni di sperimentazione pratica, creazione iterativa di formule candidate, campioni di produzione, eseguire una serie di test di laboratorio e sui consumatori sui campioni, e imparare dai risultati. È un processo che richiede tempo e risorse.

Eppure la velocità è essenziale. Una parte significativa del lavoro di sviluppo del prodotto nel segmento Flavor Solution sta rispondendo alle richieste della concorrenza; essere i primi a rispondere con un prodotto/sapore innovativo è un vantaggio competitivo irresistibile.

Progettare nuove esperienze di gusto in McCormick è una buona soluzione per la tecnologia AI a causa della natura del problema e della ricchezza di dati disponibili accumulati in decenni di operazioni, compresi i dati sulle formule di sapore storiche, componenti della materia prima, risultati sperimentali, risultati dei test sui consumatori, successo nel mercato e non solo. Basandosi sulla precedente esperienza di ricerca IBM utilizzando l'intelligenza artificiale per abbinare i sapori, così come la nostra proprietà IBM Research AI per la composizione del prodotto, abbiamo creato un sistema che utilizza algoritmi di machine learning nuovi e avanzati per vagliare centinaia di migliaia di formule e migliaia di materie prime, aiutando a identificare modelli e nuove combinazioni che si adattano a specifici obiettivi di progettazione.

Il nostro sistema include algoritmi in grado di apprendere e prevedere:

• Eventuali materie prime alternative complementi e sostituti di una formula
• Rapporti appropriati di materie prime in base ai modelli di utilizzo
• Risposta umana
• Novità delle formule aromatiche generate dal sistema misurate da una funzione di distanza derivata (maggiore è la distanza tra una formula aromatica e i suoi vicini più prossimi, più si prevede che la formula del sapore sia nuova)

Una parte fondamentale per costruire un sistema di intelligenza artificiale che è uno strumento essenziale nel flusso di lavoro quotidiano degli sviluppatori di prodotti è supportare diversi gradi di novità. Una taglia non va bene per tutti. In alcuni scenari, l'obiettivo è ottimizzare una formula aromatica perfezionandola alla perfezione. Ad esempio, ci sono una moltitudine di sfumature di sapore da diversi baccelli di vaniglia provenienti da molte parti del mondo. Qual è la migliore combinazione di vaniglia per offrire l'esperienza di gusto desiderata?

In altri scenari, l'obiettivo è quello di sviluppare un'esperienza di sapore davvero nuova. Qui, la variazione o la distanza tra gli ingredienti (es. vaniglia vs fragola) è probabilmente più significativa della scelta all'interno di una qualsiasi famiglia di ingredienti (es. vaniglia). Il nostro sistema apprende e utilizza un modello a distanza per suggerire le formule di gusto desiderate.

Poiché il nostro sistema di intelligenza artificiale è guidato dai dati, le informazioni che fornisce si evolvono man mano che i dati cambiano. Gli sviluppatori di prodotti hanno un numero enorme di combinazioni e proporzioni di ingredienti tra cui scegliere. Potrebbero avere alcune soluzioni per alcune sfide di sapore dei componenti. Per esempio, a causa della natura sensibile al tempo del loro lavoro, possono usare il loro standby "pancetta" preferito ogni volta che la formula richiede un componente di sapore di pancetta. Avere un apprendista di intelligenza artificiale in grado di esplorare rapidamente più opzioni in modo intelligente li aiuta a evitare di utilizzare gli standby abituali quando le prove suggeriscono che potrebbero esistere alternative migliori.

Il nostro team è lieto che i prodotti del nostro sforzo congiunto di quattro anni con McCormick saranno disponibili per il consumo al dettaglio con il lancio della nuova famiglia di prodotti ONE a metà del 2019. Il nostro sistema di intelligenza artificiale ha aiutato gli sviluppatori del prodotto ONE a trovare soluzioni per affrontare sfide di cui non erano altrimenti a conoscenza, accelerando il time to value ottenendo valutazioni elevate con i tester dei consumatori.

Sulla base dei risultati promettenti fino ad oggi, McCormick prevede di implementare il sistema di intelligenza artificiale a livello globale per operazioni in più di 20 laboratori in 14 paesi che comprendono oltre 500 sviluppatori di prodotti e aromi e il loro personale di supporto. Nel frattempo, la nostra continua collaborazione di ricerca con McCormick continuerà ad affrontare più dimensioni dello sviluppo del prodotto ea sfruttare fonti di dati precedentemente non sfruttate.

Questo è solo l'inizio di ciò che è possibile per IBM Research AI for Product Composition. La tecnologia sottostante può essere generalizzata ad altri prodotti come cosmetici, fragranze, detersivi, adesivi, lubrificanti e materiali da costruzione.

L'intelligenza artificiale sta diventando una realtà pratica in un numero crescente di domini, toccando sempre più dimensioni della nostra vita. Dalla notte dei tempi, gli umani hanno perseguito la creazione di nuove e deliziose esperienze di gusto. La prova di quanto siano diventati pervasivi gli strumenti di intelligenza artificiale potrebbe essere vicina quanto i condimenti abilitati per l'intelligenza artificiale nel tuo prossimo pasto.

Questa storia è stata ripubblicata per gentile concessione di IBM Research. Leggi la storia originale qui.