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用AI
食品生产商利用技术来解决该行业的艰难使命，从来没有更紧迫的时间。以一种具有弹性和负担得起的方式为全球不断增长的全球人口生产更健康，更具吸引力的食物，同时最大程度地减少了浪费并减少该行业的环境影响。从农场到工厂，…
来源:MIT Technology Review _人工智能但是，尽管有希望，但行业采用仍然落后。数据共享仍然有限，并且价值链中的公司的需求和功能截然不同。标准和数据治理协议也很少，需要更多的才能和技能来跟上技术浪潮。
一切都一样，正在取得进展，而在食品领域的AI潜力也很大。报告的主要发现如下：
预测分析正在加速作物和食品科学中的研发周期。 AI减少了尝试新食品所需的时间和资源，并将传统的试用周期转变为更有效的数据驱动发现。高级模型和仿真使科学家能够通过模拟数千种疾病，构型和遗传变异来探索天然成分和过程，直到破解正确的组合。
预测分析正在加速作物和食品科学中的研发周期。AI将数据驱动的见解带入零碎的供应链。 AI可以通过破坏操作筒仓并将大量数据流变成可行的情报来彻底改变食品工业的复杂价值链。值得注意的是，大型语言模型（LLM）和聊天机器人可以用作数字口译员，使农民和种植者获得数据分析的访问权限，并实现食品公司更加知名的战略决策。 伙伴关系对于最大化各自的优势至关重要。尽管大型农业公司领导了AI实施，但有希望的突破经常从利用与学术机构和初创企业的互补优势的战略合作中脱颖而出。大型公司贡献了广泛的数据集和行业经验，而初创公司则带来了创新，创造力和干净的数据板岩。在协作方法中结合专业知识可以增加AI的吸收。
AI将数据驱动的见解带入零碎的供应链。下载完整报告。