Cuando piensas en cómo se hacen las patatas fritas de bolsa, tu mente probablemente se dirige a las líneas de fábrica y las máquinas de sazonado, no a los clústeres de computación de alto rendimiento (HPC). Pero detrás de los sabores que disfrutamos hay una creciente ola de innovación tecnológica. La HPC, combinada con la inteligencia artificial (IA), está transformando la forma en que se desarrollan los alimentos, ayudando a las marcas a diseñar nuevos sabores de manera más rápida, más eficiente y con una huella ambiental más ligera.
Esta combinación de potencia computacional e IA está abriendo una nueva era en el desarrollo de sabores. La velocidad de las simulaciones digitales asistidas por IA ha impulsado el proceso tradicional de prueba y error, haciendo posible probar más ideas con menos desperdicio y en menos tiempo. Esto ha permitido crear unas nuevas patatas fritas con un sabor más intenso y mejorar la textura de algunos productos horneados. Y es que la tecnología es ahora un ingrediente clave en la innovación alimentaria.
De las cadenas de montaje a los algoritmos
La hipercomputación se ha utilizado durante mucho tiempo en diversas industrias para modelar y optimizar sistemas complejos, incluyendo la aerodinámica en los deportes de motor y las estructuras moleculares en el desarrollo de fármacos. En la industria alimentaria, tradicionalmente ha ayudado a mejorar el rendimiento del envasado y la eficiencia de la línea de producción. Hoy, su papel se está expandiendo. Cuando se combina con los «solvers» de IA, un tipo de software que utiliza esta tecnología para aprender de los datos y encontrar automáticamente soluciones a problemas complejos, la HPC permite a las empresas simular y refinar cómo interactúan los ingredientes entre sí con una precisión y velocidad significativamente mayores.
Estos «solvers» de IA están marcando una diferencia significativa al abordar uno de los desafíos más intrincados de la ciencia de los alimentos: la dinámica de fluidos. Muchos ingredientes utilizados en el procesamiento de alimentos, como aceites, saborizantes y emulsiones, se comportan como fluidos complejos. Simular cómo se mezclan o reaccionan bajo diferentes condiciones requiere dinámica de fluidos computacional (CFD), un proceso altamente detallado y que consume mucho tiempo, que utiliza ecuaciones complejas para determinar cómo se comportan los líquidos en diversos entornos. Los «solvers» de IA aceleran este trabajo al aprender de simulaciones pasadas y predecir el resultado de nuevas sin necesidad de calcular cada paso intermedio.
Por qué esto es importante para la innovación alimentaria
En el pasado, ajustar un solo ingrediente en una receta requería volver a ejecutar una simulación CFD completa. Debido a que estas son difíciles de ejecutar en paralelo, el proceso era lento y costoso. Incluso una pequeña modificación, como cambiar un proveedor de ingredientes o adaptar una receta para un nuevo mercado, implicaba empezar de cero.
Los «solvers» de IA cambian este enfoque por completo. Al utilizar modelos de aprendizaje automático entrenados con unas pocas simulaciones representativas, pueden estimar el resultado final sin realizar todos los cálculos. Esta capacidad de «saltar al final» permite a los desarrolladores probar muchos más escenarios en un período más corto.
El resultado es un proceso de desarrollo de productos más ágil y creativo. Los fabricantes de alimentos pueden prototipar rápidamente nuevos sabores, ajustar la textura o la consistencia, y adaptarse a las preferencias de sabor regionales. Lo que antes llevaba semanas o incluso meses, ahora se puede hacer en días.
Un enfoque más sostenible
Estas herramientas también aportan beneficios de sostenibilidad. Las simulaciones CFD completas consumen cantidades significativas de energía debido a su dependencia de una infraestructura HPC a gran escala. Al reducir la necesidad de recursos computacionales tan extensos, los «solvers» de IA ayudan a disminuir el impacto ambiental del desarrollo de productos.
Muchos «solvers» se construyen utilizando arquitecturas de IA ligeras, como los perceptrones multicapa, que pueden operar en una sola unidad de procesamiento gráfico (GPU). Estos modelos son mucho menos intensivos en energía que las cargas de trabajo HPC tradicionales. Al permitir a los investigadores experimentar con prototipos digitales en lugar de físicos, este enfoque conserva tanto tiempo como recursos.
Poniendo la IA y la HPC a trabajar
Esta tecnología ya está teniendo un impacto real. Las empresas globales de bienes de consumo de rápido movimiento (FMCG) están recurriendo a la IA y la HPC para agilizar la innovación de productos y adelantarse a los cambiantes gustos de los consumidores. Mondelez International, por ejemplo, ha utilizado la IA para acelerar el desarrollo de más de 70 productos, incluyendo las Oreos Doradas sin gluten. Kellanova (anteriormente Kellogg Company) está utilizando simulaciones CFD para modelar la química del sabor de su gama Pringles, mientras que los «solvers» de IA están ayudando a ejecutar esas simulaciones más rápidamente.
Existen empresas que se especializan en análisis predictivos para la innovación alimentaria, y que están permitiendo a los productores simular cómo se comportarán los ingredientes juntos y anticipar qué combinaciones probablemente atraerán a los consumidores. Estas simulaciones permiten a los desarrolladores de alimentos refinar recetas sin esperar los resultados de las pruebas físicas.
¿Qué sigue para la industria?
A medida que la IA y la HPC continúen avanzando, su influencia en la industria alimentaria crecerá. Con «solvers» más potentes y mejores datos, las empresas podrán ofrecer sabores personalizados, optimizar formulaciones para necesidades dietéticas y acortar el tiempo de comercialización de nuevos productos.
Esta aceleración también permite a los fabricantes de alimentos asumir riesgos creativos con mayor confianza, sabiendo que el proceso de desarrollo es más receptivo y rentable. A su vez, los compradores descubrirán una mayor variedad de productos en los estantes de las tiendas, con nuevos sabores y formatos apareciendo con más frecuencia.
El crujido detrás del crujido
La próxima vez que comas patatas fritas o pruebes un nuevo snack, considera lo que hay detrás. Detrás del sabor podría haber capas de modelado digital, predicciones impulsadas por IA y cálculos de alta velocidad. Si bien el proceso puede ser invisible, sus resultados son todo lo contrario. La IA y la HPC están remodelando silenciosamente cómo se crean los alimentos, un crujido a la vez.
