صنعت غذا هر روز در حال پیدا کردن فاکتورهایی است که باعث بهبود کیفیت تولیدات غذایی می شوند. برای مثال بر اساس یکی از گزارش های نشریه فوربس، شرکت IBM همکاری جدیدی را با شرکت McCormick که در زمینه تولید ادویه فعالیت می کند آغاز کرده است. هدف از این همکاری بررسی بهتر و موثرتر وضعیت ادویه در جهان در راستای بهتر کردن ترکیبات ادویه است. این کار با استفاده از میلیون ها اطلاعات داده ای اتفاق می افتد.
توسعه تولیدات غذایی فرآیندی بسیار طولانی است. با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان پایگاه‌های داده‌ای بسیار بزرگی از اطلاعات کشاورزی را با جزئیات فراوان و با سرعت بالایی تولید کرد. از یادگیری ماشینی می‌توان برای شناسایی مواد غذایی مغذی و همچنین ادویه‌ها استفاده کرد و دستورهای پخت غذا را توسعه داد. با پیشرفت این سیستم فرصت‌های زیادی برای پخت و تهیه غذا با طعم‌های جدید و مطابق سلیقه مخاطب ایجاد می‌شود.
طبق گفته یکی از بخش‌های نشریه Medium، هوش مصنوعی همچنین می‌تواند تقضای جهانی برای غذا را که روز به روز بر میزان آن افزوده می‌شود، برآورده کند. به گفته اسلاوا کوریلیاک، مدیرعامل و بنیان‌گذار شرکت Produvia که در زمینه ارائه هوش مصنوعی برای تیم‌های داده‌محور فعالیت می‌کند، میزان تأثیر هوش مصنوعی بر روی موضوع تقاضای جهانی برای غذا تا حدی است که احتمال دارد بتواند میزان گرسنگی را تا نزدیک صفر کاهش دهد.
او می‌گوید: «با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان رشد، تولید، پخش و مصرف غذا را در جهان بررسی کرد و توصیه‌های خوبی برای سهامداران این صنعت فراهم کرد.»
هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌تواند در صدها هزار فاکتور مختلف در صنعت غذا استفاده شود و به ثبات زنجیره غذایی کمک کند.
امروزه استارتاپ‌های مختلفی از این فرصت استفاده می‌کنند. برای مثال پلتفرم Gastrograph AI خودش را به عنوان پلتفرمی برای تولیدکنندگان غذا معرفی می‌کند. این شرکت با استفاده از یادگیری ماشینی، علایق مشتریان را در زمینه غذا و نوشیدنی پیش‌بینی می‌کند.
شرکت Whisk نیز خودش را به عنوان هوشمندترین پلتفرم غذا معرفی می‌کند. این پلتفرم با استفاده از یادگیری عمیق، اجزا و گزینه‌های مختلف غذا را بررسی می‌کند و تبلیغات مرتبطی تولید می‌کند.
همچنین شرکت Pingwell با استفاده از دید کامپیوتری و یادگیری ماشینی، موضوعات مرتبط را به فروشندگان خواروبار و داروخانه اطلاع می‌دهد.
بسیاری از تحقیقات هوش مصنوعی نیز بر روی صنعت غذا انجام گرفته است. از نمونه‌های این تحقیقات می‌توان به پروژه‌های پیش‌بینی خروجی غذایی، بررسی میزان تقاضا برای غذا، رتبه‌بندی علایق غذایی، تولید عکس بر اساس دستور پخت غذا و تولید دستور پخت غذا بر اساس عکس اشاره کرد.
دسته‌بندی و مرتب کردن مواد تولیدی تازه برای تولید و تهیه غذاهای آماده و کنسرو، زمان‌بر ولی بسیار ضروری است. برای مثال دسته‌بندی سیب‌زمینی می‌تواند به تولیدکننده غذا کمک کند تا بهترین نوع سیب‌زمینی برای پخت سیب‌زمینی سرخ کرده و بهترین نوع برای تهیه چیپس را انتخاب کند.
شرکت TOMRA Sorting Food با استفاده از بررسی‌های چشمی و یادگیری ماشینی به تولیدکننده کمک می‌کند. دوربین‌های این شرکت از همان زاویه‌ای که مخاطب غذا را می‌بیند به آن نگاه می‌کنند و با استفاده از تحلیل‌های تصویری، بهترین راهکار را ارائه می‌دهد. این روش به تولیدکننده کمک می‌کند تا در زمان، صرفه جویی کند و کیفیت بهتری در تولیدات داشته باشد.
به طور کلی می‌توان این گونه اظهار داشت که هدف استفاده از هوش مصنوعی در صنعت غذا این است که محیط زیست سالم‌تری ایجاد کند، به تولید غذای با کیفیت و قیمت مناسب کمک کند و امکان توزیع غذا را به بهترین شکل فراهم آورد.
