McCormick &Company, pionero en innovación en sabores y alimentos, y mi equipo en IBM Research han creado un novedoso sistema de inteligencia artificial para ayudar a los desarrolladores de productos a crear nuevas experiencias de sabor de manera más eficiente y efectiva. Este año, Celebraremos un hito en nuestra colaboración continua que lleva cuatro años en desarrollo:nuestros primeros productos minoristas habilitados para IA estarán disponibles en los estantes de las tiendas de comestibles.

McCormick &Company se enteró de los primeros trabajos en IBM que utilizaban inteligencia artificial para emparejar sabores y generar recetas. Se pusieron en contacto con IBM Research para explorar el potencial de la IA en su entorno como líder en el desarrollo de productos alimenticios y sabores personalizados. Es posible que esté familiarizado con McCormick &Company como el nombre en la etiqueta de algunos de sus condimentos y productos aromatizantes favoritos. De hecho, McCormick &Company tiene dos segmentos. El segmento de consumo tiene marcas a nivel mundial con una cartera minorista que incluye especias y hierbas, mezclas de recetas, extractos, condimentos adobos, acciones y más. El segmento Flavor Solutions tiene una cartera que consta de aromatizantes, productos de servicios alimentarios de marca, condimentos sistemas de recubrimiento e ingredientes para fabricantes de alimentos, operadores de servicios alimentarios y restaurantes de todo el mundo. Nuestro trabajo abarca ambos segmentos.

La creación de experiencias de sabor es un dominio desafiante. La ciencia de cómo los humanos experimentan el sabor no se comprende bien. Es una combinación de al menos tres sentidos:olfato, sabor y apariencia. La idea de que la lengua se puede mapear en cuatro áreas gustativas (agrio, dulce, salado y amargo) ha sido desacreditado. No es tan simple. La mayoría de los científicos están de acuerdo en que hay al menos un sabor más (umami) y que el degustación se produce en más lugares además de la lengua. Cada receptor del gusto, donde sea que ocurra, puede detectar los cinco sabores. También hay un componente genético involucrado que ayuda a explicar por qué algunas personas experimentan el cilantro como una hierba deliciosa. mientras que otros lo experimentan como desagradable.

Diseñar nuevas experiencias de sabor es un arte y una ciencia que requiere muchos años para dominarlo. Hay miles de ingredientes disponibles. El desarrollador del producto no solo debe determinar qué combinación de ingredientes utilizar, sino también la proporción de cantidades necesarias para cumplir objetivos específicos y una serie de otros requisitos. Incluso el cambio más pequeño en la cantidad de un ingrediente puede hacer o deshacer un sabor. Los desarrolladores de productos adquieren experiencia durante años de experimentación práctica, la creación iterativa de fórmulas candidatas, muestras de fabricación, ejecutar una variedad de pruebas de laboratorio y de consumidores en las muestras, y aprender de los resultados. Es un proceso que requiere mucho tiempo y recursos.

Sin embargo, la velocidad es fundamental. Una parte importante del trabajo de desarrollo de productos en el segmento de Flavor Solution responde a solicitudes de la competencia; ser el primero en responder con un producto / sabor innovador es una ventaja competitiva convincente.

El diseño de nuevas experiencias de sabor en McCormick es una buena opción para la tecnología de inteligencia artificial debido a la naturaleza del problema y la gran cantidad de datos disponibles acumulados durante décadas de operaciones. incluyendo datos sobre fórmulas de sabor históricas, componentes de materia prima, resultados experimentales, resultados de las pruebas del consumidor, éxito en el mercado y más. Sobre la base de la experiencia de investigación previa de IBM utilizando IA para emparejar sabores, así como nuestra IA de investigación patentada de IBM para la composición de productos, Creamos un sistema que utiliza algoritmos de aprendizaje automático nuevos y avanzados para examinar cientos de miles de fórmulas y miles de materias primas. ayudando a identificar patrones y combinaciones novedosas que se ajustan a objetivos de diseño específicos.

Nuestro sistema incluye algoritmos que pueden aprender y predecir:

• Posibles complementos y sustitutos de materias primas alternativas a una fórmula
• Proporciones adecuadas de materias primas basadas en patrones de uso.
• Respuesta humana
• Novedad de fórmulas de sabor generadas por el sistema, medidas por una función de distancia derivada (cuanto mayor es la distancia entre una fórmula de sabor y sus vecinos más cercanos, cuanto más novedosa se predice que será la fórmula de sabor)

Una parte clave para construir un sistema de inteligencia artificial que sea una herramienta esencial en el flujo de trabajo diario de los desarrolladores de productos es admitir diferentes grados de novedad. Una talla no sirve para todos. En algunos escenarios, el objetivo es optimizar una fórmula de sabor ajustándola a la perfección. Por ejemplo, Hay una multitud de matices de sabor de diferentes vainas de vainilla procedentes de muchas partes del mundo. ¿Cuál es la mejor combinación de vainillas para brindar la experiencia de sabor deseada?

En otros escenarios, el objetivo es desarrollar una experiencia de sabor verdaderamente novedosa. Aquí, la variación o distancia entre los ingredientes (por ejemplo, vainilla frente a fresa) es probablemente más significativa que la elección dentro de cualquier familia de ingredientes (por ejemplo, vainilla). Nuestro sistema aprende y utiliza un modelo de distancia para sugerir fórmulas de sabor deseadas.

Debido a que nuestro sistema de inteligencia artificial se basa en datos, la información que ofrece evoluciona a medida que cambian los datos. Los desarrolladores de productos tienen una gran cantidad de combinaciones y proporciones de ingredientes para elegir. Es posible que tengan algunas soluciones para ciertos desafíos de sabor de componentes. Por ejemplo, debido a la naturaleza urgente de su trabajo, pueden usar su "tocino" favorito en espera cada vez que la fórmula requiera un componente de sabor a tocino. Tener un aprendiz de inteligencia artificial que pueda explorar de forma inteligente más opciones rápidamente les ayuda a evitar el uso de recursos habituales cuando la evidencia sugiere que pueden existir mejores alternativas.

Nuestro equipo está encantado de que los productos de nuestro esfuerzo conjunto de cuatro años con McCormick estén disponibles para el consumo minorista con el lanzamiento de su nueva familia de productos ONE a mediados de 2019. Nuestro sistema de inteligencia artificial ayudó a los desarrolladores de productos ONE a encontrar soluciones para los desafíos de sabor que de otra manera no conocían. acelerando el tiempo de generación de valor al tiempo que logra altas calificaciones con los probadores de consumidores.

Según los resultados prometedores hasta la fecha, McCormick planea implementar el sistema de inteligencia artificial a nivel mundial para las operaciones en más de 20 laboratorios en 14 países que abarcan más de 500 desarrolladores de productos y sabores y su personal de soporte. Mientras tanto, Nuestra colaboración de investigación en curso con McCormick continuará abordando más dimensiones del desarrollo de productos y aprovechando fuentes de datos previamente desaprovechadas.

Este es solo el comienzo de lo que es posible para IBM Research AI for Product Composition. La tecnología subyacente se puede generalizar a otros productos como cosméticos, fragancias detergentes, adhesivos, lubricantes y materiales de construcción.

La IA se está convirtiendo en una realidad práctica en un número creciente de dominios, tocando cada vez más dimensiones de nuestras vidas. Desde los albores de los tiempos los humanos han buscado crear nuevas y deliciosas experiencias de sabor. La evidencia de cuán generalizadas se han vuelto las herramientas de IA puede ser tan cercana como los condimentos habilitados para IA en su próxima comida.

Esta historia se vuelve a publicar por cortesía de IBM Research. Lea la historia original aquí.