Climax Foods y Benchling utilizan la ciencia de datos para revolucionar el queso de origen vegetal

A través de un enfoque innovador basado en datos para I+D, la colaboración acelerará el lanzamiento de innovaciones de quesos de origen vegetal al mercado. “Hay mucho entusiasmo por cómo se pueden usar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en el sector alimentario. En Climax, estamos cumpliendo esa promesa hoy”, dijo Karthik Sekar, Jefe de Ciencia de Datos en Climax Foods. ©Climax Foods Millones de combinaciones Climax Foods utiliza un “proceso de precisión”, donde la IA y el aprendizaje automático (ML) descubren elementos que pueden replicar proteínas lácteas entre miles de plantas comestibles a una velocidad increíble.

El proceso de aprendizaje automático también incluye el desarrollo de prototipos utilizando datos de quesos vegetales, teniendo en cuenta factores como el sabor, la textura, el valor nutricional y la sostenibilidad. Inicialmente, Per to Climax se centra en productos lácteos, pero esta tecnología también podría aplicarse a otros alimentos de origen animal. En enero, la empresa lanzó su primera gama de productos, «Zero Compromiso», que incluye quesos azul, brie, feta y de cabra, todos desarrollados con IA y aprendizaje automático para que sean realistas y económicos.

Unos meses después, la revolucionaria empresa de biotecnología anunció una alianza con The Bel Group, líder mundial en la industria quesera, para lanzar una nueva generación de quesos vegetales. «Nuestros componentes básicos son las trescientas mil variedades de plantas, que se pueden combinar de millones de maneras diferentes para lograr texturas, sabores, aromas e impacto ambiental específicos. Este es un enorme desafío de selección combinatoria que ni siquiera los laboratorios más grandes pueden resolver manualmente. Climax Foods está en una posición privilegiada para afrontar este reto gracias a nuestro enfoque en datos y aprendizaje automático», afirma Sekar.

Imagen cortesía de Climax Foods. “Configuración ideal”. Tras un lanzamiento exitoso, Climax Foods necesitaba la capacidad de gestionar análisis de datos, optimizaciones y aprendizaje automático más complejos. En concreto, sus científicos requerían modelos para monitorizar la “capacidad de fusión” y los cambios en el sabor del queso, manteniendo los costes por debajo del 10 %. La empresa quería reemplazar sus sistemas de datos con una ontología coherente para todos los equipos, con el fin de cumplir con una clasificación estandarizada de conceptos.

La plataforma centralizada de Benchling ha demostrado ser una herramienta valiosa para organizar conceptos como elementos, formulaciones y ensayos; además, incluía una ontología preestablecida que el equipo de Climax pudo desarrollar aún más para respaldar su investigación, ahorrando tiempo a los científicos y recursos a la empresa. “Los alimentos sostenibles son el futuro y la ciencia de datos es la clave para lograrlo. Entrenamos continuamente nuestro portafolio de herramientas de inteligencia artificial para permitir la recreación a base de plantas de cualquier sabor y textura, optimizando la nutrición y reduciendo los costos.

Benchling nos proporciona una base sólida donde los datos son localizables, accesibles, interoperables y reutilizables, de acuerdo con los principios FAIR. Estos datos de calidad y el sistema flexible de Benchling ofrecen la configuración ideal para desarrollar y entrenar nuestros modelos de aprendizaje automático”, explica Sekar.