Carnea cultivată se confruntă cu trei mari provocări: costul, scalabilitatea și utilizarea resurselor. Mediul de creștere, soluția nutritivă care hrănește celulele animale în timpul producției, reprezintă 55–95% din costurile totale. Unele componente, precum TGF-β, costă peste 2,4 milioane de lire sterline pe gram. Inteligența artificială schimbă acest lucru prin crearea de formulări de medii personalizate mai rapid și mai ieftin decât metodele tradiționale. De exemplu, Multus Biotechnology a dezvoltat un mediu fără ser în doar șase luni, reducând costurile și îmbunătățind performanța.
Cum ajută inteligența artificială?
- Analiza datelor: Învățarea automată prezice cele mai bune combinații de nutrienți pentru celule specifice.
- Automatizare: Laboratoarele alimentate de inteligența artificială accelerează testarea, reducând termenele de la ani la luni.
- Optimizare multi-obiectiv: Inteligența artificială echilibrează costul, eficiența creșterii și utilizarea resurselor.
Companii din Marea Britanie precum Gourmey și Multus conduc inovațiile, unele reușind să obțină costuri de producție de doar £2.76 per liră de carne. Deși provocări precum calitatea datelor și colaborarea persistă, inteligența artificială face ca carnea cultivată să fie mai accesibilă și mai eficientă din punct de vedere al resurselor. Educația și încrederea consumatorilor vor fi esențiale pe măsură ce Marea Britanie se pregătește pentru comercializare.
Cum îmbunătățește AI mediul de creștere pentru carnea cultivată
Inteligența artificială transformă modul în care este dezvoltat mediul de creștere pentru carnea cultivată, abordând provocările complexe de optimizare a nutrienților cu ajutorul algoritmilor avansați. Prin renunțarea la metodele tradiționale de încercare și eroare, AI analizează seturi extinse de date pentru a identifica formulările optime, reducând în același timp costurile și accelerând termenele. În centrul acestei transformări se află analiza datelor, care conduce impactul remarcabil al AI asupra mediului de creștere.
Analiza datelor bazată pe AI
AI-ul excelează în procesarea seturilor masive de date, descoperind tipare pe care cercetătorii umani le-ar putea rata. Algoritmii de învățare automată examinează comportamentul celulelor, absorbția de nutrienți și metricile de creștere pentru a prezice combinațiile de ingrediente care oferă cele mai bune rezultate pentru tipuri specifice de celule. Această abordare bazată pe date elimină o mare parte din presupuneri, permițând cercetătorilor să se concentreze pe cele mai promițătoare formulări.
O tehnică deosebit de eficientă este combinarea metodologiei suprafeței de răspuns (RSM) cu rețele neuronale cu funcție de bază radială (RBF). De exemplu, studiile pe linii celulare de pește-zebră folosind această metodă au atins o eficiență a modelului de 0.98, prezicând cu acuratețe ratele de creștere, costurile și impacturile asupra mediului [2].
Automatizare și testare de mare viteză
Atunci când AI-ul întâlnește sistemele de laborator automatizate, ritmul și amploarea testării mediilor se schimbă dramatic.Aceste sisteme simplifică totul, de la pregătirea mediului la cultivarea celulelor și analiza datelor, permițând descoperiri mai rapide.
Luați, de exemplu, Multus Biotechnology. Ei au dezvoltat Proliferum P, un mediu de cultură fără animale pentru celulele stem derivate din țesut adipos porcin, în mai puțin de șase luni folosind AI și automatizare [3]. Comparați asta cu perioada tipică de doi până la patru ani pentru metodele tradiționale [3].
"Am construit un proces care nu doar accelerează procesul de dezvoltare a mediului, dar îl și personalizează pentru tipuri specifice de celule."
- Soraya Padilla, Lider de Proiect pentru Proliferum P, Multus Biotechnology [3]
Proliferum P nu doar că se potrivește cu performanța serului fetal bovin (FBS); adesea o depășește. Păstrează caracteristicile esențiale ale stemness-ului și susține diferențierea adipogenică.Acest lucru marchează un pas înainte față de produsul anterior al Multus, Proliferum B, care a necesitat nouă luni pentru a fi dezvoltat [3].
"Platforma noastră nu doar că ne permite să ne aliniem standardelor industriei – ne asigură că ridicăm continuu ștacheta. Cu Proliferum P, oferim un produs superior față de FBS, demonstrând cum AI și automatizarea pot transforma termenele de dezvoltare în biotehnologie."
- Cai Linton, Co-fondator și CEO, Multus Biotechnology [3]
Optimizare Multi-Obiectiv
Capabilitățile AI se extind dincolo de testarea rapidă - excelează și în echilibrarea mai multor obiective. Dezvoltarea tradițională a mediilor prioritizează adesea doar rata de creștere a celulelor, dar AI poate optimiza simultan pentru cost, amprentă de mediu și performanță. Acesta este un factor de schimbare pentru a face producția de carne cultivată scalabilă și sustenabilă.
Un instrument de ultimă generație în acest domeniu este digital twins - replici virtuale ale proceselor de cultivare a celulelor, alimentate de AI. Acestea permit cercetătorilor să efectueze mii de experimente virtuale, ajustând formulele de hrănire și condițiile bioreactorului fără costurile sau timpul necesar pentru testarea fizică.
De exemplu, Gourmey a colaborat cu DeepLife pentru a crea un digital twin aviar. Acest sistem optimizează condițiile de creștere, densitatea nutrienților și chiar expresia aromei în carnea cultivată [4]. Integrează cantități vaste de date 'omice', cum ar fi expresia genelor și compoziția celulară, colectate pe parcursul procesului de producție.
"Prin integrarea acestor date cu modele de principiu primar ale metabolismului celular, digital twin ne permite să efectuăm mii de experimente virtuale.Acest lucru ne ajută să identificăm formulele optime de hrană și condițiile din bioreactor pentru a maximiza randamentul, a minimiza utilizarea resurselor și a îmbunătăți calitățile senzoriale ale cărnii noastre cultivate."
- Nicolas Morin-Forest, Co-fondator și CEO Gourmey [4]
Rezultatele sunt impresionante. Sistemul de bioreactor de 5.000 de litri al Gourmey poate produce potențial carne cultivată la doar £2.76 per pound [4]. Între timp, Meatly a redus costurile mediului de cultură la £0.24 per litru, cu planuri de a reduce și mai mult la aproximativ £0.016 per litru la scară industrială [4].
"Obiectivul nostru este să adaptăm hrana și condițiile de cultivare la nevoile exacte ale celulelor noastre. Această optimizare crește randamentul și reduce risipa de hrană, scăzând direct costurile noastre de producție."
- Nicolas Morin-Forest [4]
Această strategie multi-obiectiv este crucială, deoarece mediile de cultură reprezintă 55–95% din costul total al cărnii cultivate și sunt un factor major în potențialul său de încălzire globală [2].
Beneficiile mediilor bazate pe AI pentru carnea cultivată
Tranziția de la metodele tradiționale la abordările bazate pe AI oferă o gamă de avantaje, abordând unele dintre cele mai mari provocări din industria cărnii cultivate. Aceste beneficii depășesc simpla îmbunătățire a eficienței - ele transformă modul în care carnea cultivată poate avansa spre succesul comercial.
Reducerea costurilor
Unul dintre cele mai semnificative obstacole în producția de carne cultivată este costul ridicat al mediilor de cultură, care poate reprezenta până la 95% din cheltuielile de producție [2].Metodele tradiționale de optimizare, cum ar fi optimizarea unui singur factor la un moment dat (OFAT), sunt lente, consumatoare de resurse și se bazează foarte mult pe încercare și eroare [2].
Dr. Charlie Taylor, Șeful Dezvoltării Afacerilor la Multus Bio, subliniază problema:
"Ceea ce împiedică dezvoltarea mediului este ineficiența optimizării, astfel că aceasta afectează costul; calitatea ingredientelor, potența, stabilitatea și sustenabilitatea; scalabilitatea; și productivitatea bioprocesului [rata de proliferare, densitatea celulară, eficiența diferențierii etc.]" [5]
AI, folosind tehnici precum optimizarea bayesiană și învățarea automată, reduce semnificativ numărul de încercări experimentale necesare. De exemplu, Multus Bio integrează AI cu instrumente de procesare a imaginilor pentru a evalua ratele de creștere și morfologia celulelor, generând date mai bogate fără a adăuga costuri experimentale suplimentare [5].Această abordare nu doar reduce costurile, ci și îmbunătățește rezultatele.
Prin simplificarea procesului de optimizare, AI accelerează progresul, făcând dezvoltarea cărnii cultivate mai fezabilă și mai rentabilă.
Viteză de Dezvoltare Mai Rapidă
AI accelerează dramatic procesul de formulare a mediului prin procesarea unor seturi mari de date și identificarea formulărilor promițătoare cu metode analitice avansate [2]. Dr. Charlie Taylor subliniază impactul cuprinzător:
"Decizii mai inteligente, mai multe date și realizarea mai multor lucruri în paralel echivalează cu rezultate mai bune, mai rapide. Cuplate cu intrări mai ieftine și economii de scară, aceasta este foaia de parcurs către un mediu cu costuri reduse în întregul panopliu metabolic al liniilor celulare de carne cultivată." [5]
Această iterație mai rapidă este vitală pentru o industrie care se grăbește să scaleze producția.Piața globală de AI în carnea cultivată este prognozată să crească cu o rată de creștere anuală compusă (CAGR) de 39,8% din 2025 până în 2034 [6]. AI facilitează, de asemenea, descoperirea și optimizarea mai rapidă a tulpinilor celulare, accelerând și mai mult calea către comercializare [6].
Prin permiterea testării și rafinării rapide, AI sprijină crearea de sisteme de producție scalabile și eficiente.
O mai bună sustenabilitate
AI nu doar îmbunătățește costul și viteza - ci și sporește sustenabilitatea dezvoltării mediului. Prin optimizarea formulărilor pentru factori precum potențialul de încălzire globală (GWP), costul și ratele de creștere celulară, AI joacă un rol cheie în reducerea amprentei de mediu a producției de carne cultivată [2].Comparativ cu carnea tradițională, carnea cultivată oferă cu până la 78–96% mai puține emisii de gaze cu efect de seră, 99% mai puțină utilizare a terenului și 82–96% mai puțină consum de apă [7].
AI ajută, de asemenea, la identificarea alternativelor sustenabile și rentabile, cum ar fi hidrolizatele de proteine vegetale, care îmbunătățesc eficiența producției reducând în același timp impactul asupra mediului [8].
Un exemplu notabil este parteneriatul dintre Gourmey și DeepLife. Replica digitală aviară alimentată de AI rulează mii de experimente virtuale pentru a optimiza formulele de hrană și condițiile bioreactorului. Acest lucru asigură un randament maxim cu o utilizare minimă a resurselor. După cum explică Nicolas Morin-Forest, co-fondator și CEO al Gourmey:
"Replica digitală este o replică virtuală alimentată de AI a procesului nostru de cultivare a celulelor... Prin integrarea acestor date cu modele de principiu ale metabolismului celular, replica digitală ne permite să rulăm mii de experimente virtuale.Acest lucru ne ajută să identificăm formulele optime de hrană și condițiile bioreactorului pentru a maximiza randamentul, a minimiza utilizarea resurselor și a îmbunătăți calitățile senzoriale ale cărnii noastre cultivate." [4]
Acest demers bazat pe inteligență artificială nu doar reduce costurile, ci îmbunătățește și performanța de mediu pe parcursul procesului de producție [2].
Provocări și Direcții Viitoare în Dezvoltarea Media Bazată pe Inteligență Artificială
Deși inteligența artificială oferă progrese promițătoare, drumul către optimizarea producției de carne cultivată nu este lipsit de obstacole. Aceste provocări subliniază importanța progresului continuu și a muncii în echipă în diferite domenii.
Probleme de Disponibilitate și Calitate a Datelor
Sistemele de inteligență artificială prosperă pe baza datelor fiabile și de înaltă calitate, dar aici industria cărnii cultivate întâmpină cele mai mari dificultăți.Disponibilitatea limitată a datelor reprezintă un obstacol semnificativ în rafinarea formulărilor de medii pentru producția de carne cultivată. De exemplu, un sondaj din 2020 [9] a relevat că perioada operațională medie relativ scurtă a industriei, de 2,5 ani, a împiedicat colectarea și standardizarea datelor, făcând dificilă instruirea eficientă a modelelor AI.
În plus, calitatea datelor disponibile este adesea inconsistentă. Aproximativ 31% dintre producători raportează probleme cu componentele mediului bazal, care sunt complicate și mai mult de compozițiile nedefinite ale hidrolizatelor proteice și de variațiile de la un lot la altul [9]. Adăugând la complexitate, doar 33% dintre producători achiziționează sau produc factori de creștere la niveluri de purificare de calitate alimentară, ceea ce afectează acuratețea predictivă a sistemelor AI atunci când se confruntă cu fluctuații ale calității componentelor.
Aceste probleme subliniază necesitatea critică de colaborare și eforturi unificate pentru a aborda provocările legate de date.
Nevoile de Colaborare Interdisciplinară
Rezolvarea acestor probleme legate de date necesită contribuția unui spectru divers de experți, inclusiv specialiști în AI, biologi și oameni de știință din domeniul alimentar. Cu toate acestea, integrarea eficientă a acestor discipline nu este o sarcină ușoară. Sectorul cărnii cultivate include acum peste 175 de companii răspândite pe șase continente, susținute de investiții care depășesc 2,5 miliarde de lire sterline începând cu 2024 [10]. Reducerea decalajului dintre tehnicile computaționale și procesele biologice necesită profesioniști care înțeleg ambele domenii. De exemplu, analiza datelor multi-omice, alimentată de AI, oferă o vedere cuprinzătoare a sistemelor biologice, dar necesită și echipe capabile să navigheze prin complexitățile tehnice și biologice ale cultivării celulare [1].
În mod încurajator, eforturile de colaborare și programele academice apar pentru a conecta AI cu științele biologice [10] [12]. După cum afirmă în mod potrivit ICL Planet:
"Această revoluție depinde de mai mult decât ingrediente grozave; este construită pe colaborarea între chimie, biologie, agricultură, inginerie și știința datelor." [11]
Privind înainte, cercetarea ar trebui să prioritizeze tehnologiile inovatoare pentru reciclarea mediilor, utilizarea fluxurilor de deșeuri și ingineria factorilor de creștere cu proprietăți îmbunătățite. De exemplu, modelele de reducere a costurilor sugerează că prețurile mediilor ar putea scădea sub 0,20 £ pe litru folosind tehnologiile actuale [1].În mod similar, o echipă de la Universitatea Northwestern a demonstrat că o formulă de mediu pentru celule stem, utilizată pe scară largă, ar putea fi produsă la un cost cu 97% mai mic decât omologul său comercial [1]. Extinderea producției de proteine recombinante și factori de creștere cu ajutorul microbilor, fungilor sau plantelor, precum și aprovizionarea cu componente la niveluri de calitate alimentară sau furajeră, va fi esențială pentru reducerea costurilor. În plus, formulele de mediu open-source vor ghida din ce în ce mai mult selecția și producția de materii prime.
Pentru a valorifica pe deplin potențialul AI în acest domeniu, industria trebuie să se concentreze pe crearea de standarde de date unificate, platforme integrate și educație interdisciplinară. Abordarea acestor provocări va deschide calea pentru ca AI să transforme și mai mult producția de carne cultivată.
Perspectiva din Marea Britanie: Progres și Conștientizare a Consumatorilor
Marea Britanie este în fruntea inovației în domeniul cărnii cultivate, datorită reglementărilor de susținere și unei infrastructuri puternice. Progresele în AI, în special în formularea mediilor, joacă un rol esențial în îmbunătățirea eficienței producției. Cu aceste dezvoltări, țara pregătește terenul pentru a aduce carnea cultivată consumatorilor britanici.
În martie 2025, Food Standards Agency (FSA) a introdus Cell-Cultivated Products Regulatory Sandbox, susținut de 1,6 milioane de lire sterline de la Departamentul de Știință, Inovație și Tehnologie. Acest program de doi ani include opt startup-uri de carne cultivată, cum ar fi Hoxton Farms, Roslin Technologies și Mosa Meat. Scopul său? Să simplifice și să modernizeze procesul de reglementare pentru carnea cultivată, care anterior putea costa până la 500.000 de lire sterline și dura peste 2.5 ani pentru a finaliza [13]. Acest progres de reglementare nu este doar despre birocrație - este despre construirea încrederii și conștientizării consumatorilor.
"Prin susținerea dezvoltării sigure a produselor cultivate celular, oferim companiilor încrederea de a inova și accelerăm poziția Regatului Unit ca lider global în producția alimentară durabilă." – Sir Patrick Vallance, Ministrul Științei [13]
Investiția de 75 de milioane de lire sterline a guvernului britanic în dezvoltarea alimentelor durabile subliniază angajamentul său față de acest sector în creștere [13]. Companiile deja văd rezultate, cu integrarea AI reducând costurile de producție cu până la 40% [14].
Cultivated Meat ShopRolul său în educația publică
În timp ce progresele în domeniul inteligenței artificiale conduc la eficiența producției, educația publică este la fel de importantă pentru a reduce decalajul dintre inovație și încrederea consumatorilor. Pe măsură ce carnea cultivată se apropie de disponibilitatea comercială în Marea Britanie, educarea publicului devine esențială. Aici intervine Cultivated Meat Shop - prima platformă din lume axată pe consumatori pentru carnea cultivată. Această platformă simplifică știința din spatele optimizării media bazate pe inteligență artificială, ajutând consumatorii britanici să înțeleagă cum aceste progrese tehnologice fac carnea cultivată mai sigură, mai sustenabilă și din ce în ce mai accesibilă.
Platforma oferă explicații clare și accesibile ale proceselor complexe, cum ar fi analiza datelor bazată pe inteligență artificială și optimizarea multi-obiectiv. Această abordare conectează progresele tehnice cu beneficiile din lumea reală.Sondajele arată că 34% dintre consumatorii din Marea Britanie sunt deschiși să încerce produse din carne cultivată [17]. Cu toate acestea, având în vedere că înțelegerea publicului este încă limitată, Cultivated Meat Shop se concentrează pe conținut bazat pe știință, ușor de înțeles, care explică modul în care este produsă carnea cultivată și rolul său în crearea unui sistem alimentar mai durabil.
Încrederea și Adoptarea Consumatorilor
Construirea încrederii consumatorilor este esențială pentru piața din Marea Britanie. În timp ce o treime dintre consumatorii din Marea Britanie sunt dispuși să încerce carnea cultivată [15], adoptarea pe scară largă depinde de abordarea preocupărilor legate de siguranță, gust și valoare nutrițională.
Programul de sandbox de reglementare al FSA joacă un rol crucial în promovarea încrederii prin asigurarea unor standarde riguroase de siguranță. Profesorul Robin May, Consilier Științific Șef la FSA, subliniază importanța acestei abordări:
"Inovația sigură este în centrul acestui program.Prin prioritizarea siguranței consumatorilor și asigurarea că noile alimente, cum ar fi produsele cultivate celular, sunt sigure, putem susține creșterea în sectoare inovatoare. Scopul nostru este să oferim consumatorilor o gamă mai largă de alimente noi, menținând în același timp cele mai înalte standarde de siguranță." – Prof. Robin May, Consilier Științific Șef la FSA [13]
Beneficiile de mediu ale cărnii cultivate îi întăresc și mai mult atractivitatea. Comparativ cu carnea de vită convențională europeană, carnea cultivată folosește cu 45% mai puțină energie. Când este produsă cu energie regenerabilă, poate emite cu până la 92% mai puține gaze cu efect de seră, necesitând în același timp cu 95% mai puțin teren și cu 78% mai puțină apă [15].
Dr. Mark Post, fondator și CSO al Mosa Meat, reflectează asupra leadershipului Regatului Unit în acest domeniu:
"Acestea sunt exact tipurile de parteneriate public-privat pe care le-am imaginat când am lansat primul burger cultivat din lume chiar aici, la Londra, în 2013." – Dr Mark Post, Mosa Meat [13]
Privind spre viitor, industria cărnii cultivate ar putea contribui cu până la 85 de miliarde de euro anual la economia UE până în 2050 și ar putea crea până la 90.000 de locuri de muncă [16]. Cu optimizarea media bazată pe AI continuând să reducă costurile de producție, carnea cultivată se apropie constant de paritatea de preț cu carnea tradițională - un reper cheie pentru o adoptare mai largă.
În cele din urmă, încrederea consumatorilor depinde de siguranță, sustenabilitate și calitate. Cadrul de reglementare puternic al Regatului Unit, combinat cu eforturi educaționale precum cele de la Cultivated Meat Shop, oferă o bază solidă pentru introducerea cu succes a produselor din carne cultivată odată ce acestea primesc aprobare.
sbb-itb-c323ed3
Concluzie: Impactul Inteligenței Artificiale asupra Producției de Carne Cultivată
Soluțiile bazate pe inteligență artificială pentru mediile de creștere remodelează viitorul producției de carne cultivată, abordând unele dintre cele mai mari obstacole ale industriei. De exemplu, Multus Bio a realizat o reducere remarcabilă a costurilor de cinci ori cu formula sa fără ser, care performează la fel de bine ca 10% FBS. Și mai impresionant, au reușit să finalizeze această dezvoltare în doar 10 luni - un proces care în mod tradițional durează între 2 și 4 ani. Aceste progrese nu doar reduc costurile, dar deschid și calea pentru metode de producție mai durabile și scalabile.
Potențialul de reducere a costurilor este deosebit de promițător în Marea Britanie. Luați ca exemplu sistemul de bioreactor de 5.000 de litri al Gourmey - ar putea produce carne cultivată la doar £2.76 per pound [4], un reper major pe drumul către egalarea prețului cărnii convenționale.
Acest progres evidențiază, de asemenea, capacitatea AI de a echilibra simultan mai multe obiective, cum ar fi randamentul, impactul asupra mediului și costul, pentru a optimiza eficiența producției. Având în vedere că mediile de cultură reprezintă până la 95% din costurile de producție și joacă un rol semnificativ în amprenta de mediu, capacitățile de optimizare ale AI sunt esențiale pentru atingerea obiectivelor de sustenabilitate ale industriei [7].
Cu toate acestea, tehnologia singură nu va asigura succesul. Pe măsură ce Marea Britanie se apropie de disponibilitatea comercială a cărnii cultivate, încrederea și înțelegerea consumatorilor vor fi la fel de importante. AI poate îmbunătăți siguranța și eficiența producției, dar comunicarea transparentă este esențială pentru a construi încrederea. Platforme precum Cultivated Meat Shop au un rol vital de jucat în acest efort:
"Comunicarea eficientă despre siguranța alimentară a cărnii cultivate este esențială pentru acceptarea de către consumatori."
- GFI [18]
Întrebări frecvente
Cum ajută AI la reducerea costului mediului de creștere în producția de carne cultivată?
Cum ajută AI la reducerea costurilor în producția de carne cultivată
AI face valuri în producția de carne cultivată, în special în ceea ce privește reducerea costului mediului de creștere - soluția bogată în nutrienți esențială pentru creșterea celulelor. Prin analizarea unor seturi masive de date, AI poate optimiza procesul de formulare, identificând cele mai eficiente combinații de nutrienți. Rezultatul? Mai puțină dependență de ingrediente costisitoare și o reducere semnificativă a deșeurilor.
Dar asta nu e tot. AI îmbunătățește, de asemenea, eficiența producției prin prezicerea și adaptarea la factori precum comportamentul celulelor și condițiile înconjurătoare. Aceste progrese nu doar că fac producția de carne cultivată mai accesibilă; ele deschid, de asemenea, calea pentru extinderea producției și pentru a face opțiunile de proteine sustenabile mai larg disponibile.
Ce sunt gemenii digitali și cum ajută la optimizarea producției de carne cultivată?
Gemenii Digitali în Producția de Carne Cultivată
Gemenii digitali sunt replici virtuale ale sistemelor sau proceselor fizice, concepute pentru a le simula și analiza în timp real. În contextul producției de carne cultivată, aceste modele reproduc comportamentul celular și condițiile de creștere, oferind oamenilor de știință un instrument puternic pentru a experimenta cu variabile precum compoziția mediului de creștere și parametrii de cultură - toate acestea fără a efectua teste fizice.
Această abordare oferă mai multe avantaje. Prin permiterea unui control precis asupra mediului de producție, gemenii digitali ajută la reducerea costurilor, accelerarea dezvoltării și îmbunătățirea calității produsului.Cercetătorii se pot baza pe informații bazate pe date pentru a ajusta procesele, făcând producția de carne cultivată mai eficientă și mai prietenoasă cu mediul.
Care sunt principalele provocări legate de date în utilizarea AI pentru a îmbunătăți producția de carne cultivată?
Sectorul de carne cultivată se confruntă cu obstacole majore în ceea ce privește calitatea și disponibilitatea datelor, în special în dezvoltarea soluțiilor bazate pe AI. Una dintre provocările principale este absența datelor de înaltă calitate și standardizate legate de creșterea celulelor și formulările de medii - componente critice pentru antrenarea modelelor AI precise. În plus, variabilitatea datelor între diferite laboratoare complică și mai mult eforturile de a stabili repere consistente.
Această lipsă de seturi de date cuprinzătoare limitează capacitatea AI de a oferi predicții fiabile sau de a eficientiza procesele de producție, încetinind în cele din urmă progresul în tehnologia cărnii cultivate.Acoperirea acestor lacune de date este esențială pentru îmbunătățirea eficienței și pentru a permite industriei să se extindă eficient.
