Nestlé und IBM setzen KI und Deep Tech ein, um neue Verpackungsinnovationen zu erschließen
Die Forschungs- und Entwicklungsabteilung von Nestlé arbeitet mit IBM Research zusammen, um neue Tools zu entwickeln, die die Leistungsfähigkeit von künstlicher Intelligenz und Deep Tech nutzen, um bahnbrechende Innovationen zum Leben zu erwecken. Diese Forschungskooperation hat zur Entwicklung eines generativen KI-Tools geführt, das neuartige Verpackungsmaterialien mit hoher Barrierewirkung identifizieren kann.
Nestlé
Packaging trägt zum Schutz von Lebensmitteln und Getränken bei und verhindert gleichzeitig Lebensmittelverschwendung. Nestlé reduziert kontinuierlich die Verwendung von Neukunststoff, leistet Pionierarbeit bei der Verwendung alternativer Materialien und neuartiger Technologien und geht zu recycelbaren Monomaterialien und papierbasierten Lösungen über. Die Suche nach neuen Verpackungsmaterialien, die den funktionalen Anforderungen der einzelnen Produkte entsprechen und gleichzeitig die Lebensmittelsicherheit und -qualität gewährleisten, ist oft sehr aufwändig. In manchen Fällen erfordert dies jahrelange Recherchen.
Wissenschaftler von Nestlé und IBM nutzten KI-basierte Verarbeitungstechniken, um eine Wissensbasis bekannter Materialien aus öffentlichen und geschützten Dokumenten zu erstellen. Anschließend stimmte das Team ein zweckmäßiges chemisches Sprachmodell auf diesen kuratierten Korpus ab, so dass es die Darstellung der Molekularstrukturen erlernen konnte. Mit diesem Wissen nutzten die Teams den kürzlich von IBM Research entwickelten Regressionstransformator2, um die Korrelation zwischen wichtigen strukturellen Molekülmerkmalen und den daraus resultierenden physikalisch-chemischen Eigenschaften zu erlernen. Das daraus resultierende Modell kann nun völlig neue Hochbarriere-Verpackungsmaterialien vorschlagen, die empfindliche Produkte vor Feuchtigkeit, Temperaturschwankungen und Sauerstoff schützen.
Nestlé wird diese neuartige Technologie nutzen, um künftige Verpackungsmaterialien zu identifizieren und dabei Kosten, Wiederverwertbarkeit und Funktionalität zu berücksichtigen.
Stefan Palzer, Nestlé Chief Technology Officer: "Dieses neuartige KI-gestützte Sprachmodell, das in Zusammenarbeit mit IBM Research entwickelt wurde, zeigt, wie Nestlé die digitale Transformation in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie anführt. In Zukunft könnte diese bahnbrechende Technologie dazu genutzt werden, die Entwicklung nachhaltigerer Verpackungslösungen in allen Produktkategorien zu optimieren."
Alessandro Curioni, IBM Research VP Europe & Africa: "Wir glauben, dass generative KI die wissenschaftliche Forschung weiter verändern und das Kerngeschäft aller wissensbasierten Industrien beeinflussen wird, was eine entscheidende Differenzierung und nachhaltiges Wachstum ermöglicht."
Nestlé setzt weiterhin auf KI, maschinelles Lernen, Data Science und Automatisierung, um Innovationen zu unterstützen und Komplexität zu bewältigen. So hat Nestlé beispielsweise ein Tool zur Rezepturoptimierung entwickelt, das Produktentwicklern mithilfe fortschrittlicher Algorithmen dabei hilft, Kompromisse zwischen Zutaten, Nährwert, Kosten und Nachhaltigkeit zu finden und gleichzeitig die Erwartungen der Verbraucher zu erfüllen. Das Unternehmen setzt auch digitale Zwillinge von Anlagen und Produktionslinien ein, um Herstellungsprozesse zu optimieren, und hat digitale Tools entwickelt, um personalisierte Ernährungslösungen für Menschen und Haustiere anzubieten.
Nestlé hat vor kurzem die Gründung eines neuen F&E-Zentrums für Deep Tech bekannt gegeben, das in der Lebensmittel- und Ernährungsbranche einmalig ist. Das neue Zentrum wird neue Generationen von Sensoren, Robotern, Codierungssystemen, hochleistungsfähiger KI und Virtual/Mixed-Reality-Lösungen prüfen, testen und entwickeln, um die Effizienz in Forschung, Innovation und Betrieb zu steigern.
Hinweis: Dieser Artikel wurde mit einem Computersystem ohne menschlichen Eingriff übersetzt. LUMITOS bietet diese automatischen Übersetzungen an, um eine größere Bandbreite an aktuellen Nachrichten zu präsentieren. Da dieser Artikel mit automatischer Übersetzung übersetzt wurde, ist es möglich, dass er Fehler im Vokabular, in der Syntax oder in der Grammatik enthält. Den ursprünglichen Artikel in Englisch finden Sie hier.
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