Da Nassfutter für Katzen immer beliebter wird, legen Tierhalter zunehmend Wert auf das Fresserlebnis und betrachten die Schmackhaftigkeit als ein multisensorisches Erlebnis und nicht nur als eine Frage des Geschmacks. Geschmack und Geruch sind wichtig, aber auch die Textur spielt eine entscheidende Rolle dabei, wie Katzen Nassfutter wahrnehmen und annehmen. Außerdem…
Künstliche Intelligenz zur Vorhersage der Schmackhaftigkeit von Tierfutter nutzen
Wie KI die Geschmacksentwicklung verändert
Wissenschaft und Technologie, AFB International
WARUM DAS IST
Die Schmackhaftigkeit ist einer der wichtigsten Erfolgsfaktoren für Tiernahrung. Dennoch bleibt sie schwer vorherzusagen. Die Entwicklung stützt sich weiterhin stark auf iterative Tierversuche, die zeitaufwändig und kostspielig sind und Fehler oft erst spät im Entwicklungsprozess aufdecken.
Bei AFB gehen wir einen anderen Weg und nutzen künstliche Intelligenz (KI), um die Geschmacksqualität vor den Tests vorherzusagen. Durch die Kombination historischer Daten mit Rezepturkenntnissen tragen wir dazu bei, die Entwicklung von einem Versuch-und-Irrtum-Verfahren in einen zielgerichteteren und effizienteren Prozess zu verwandeln.
DIE HERAUSFORDERUNG
Die Schmackhaftigkeit ist das Ergebnis zahlreicher interagierender Faktoren, darunter Zutaten, Dosierung, Fettsysteme, Verarbeitung und individuelle Unterschiede zwischen den Tieren. Diese Wechselwirkungen sind komplex und nichtlinear, wodurch die Ergebnisse schwer vorherzusagen sind.
Aufgrund dieser Komplexität haben traditionelle Ansätze Schwierigkeiten, den Formulierungsraum effizient zu erkunden und konstant leistungsstarke Lösungen zu liefern.
EIN NEUER ANSATZ: VOM TESTEN ZUR VORHERSAGE
Anstatt uns nur auf Experimente zu stützen, integrieren wir Daten aus verschiedenen Versuchen und Formulierungen, um Muster zu erkennen und Ergebnisse vorherzusagen.
Unsere Modelle wandeln Eingangsgrößen wie Rezeptzusammensetzung, Zutatenmengen und Verarbeitungsbedingungen in klare Empfehlungen um: welche Lösungen am ehesten zum Erfolg führen und welche ein höheres Risiko bergen.
VON DATEN ZU ENTSCHEIDUNGEN
Unser Ansatz wandelt komplexe Datensätze in praktische Erkenntnisse um, die die Entwicklung leiten. Anstatt uns nur auf die Leistung zu konzentrieren, berücksichtigen wir auch die Zuverlässigkeit jedes Ergebnisses.
Durch die Kombination von Leistung und Zuverlässigkeit schaffen wir eine klare Priorisierung der nächsten Testschritte. So können sich die Teams auf die vielversprechendsten Formulierungen konzentrieren und unnötige Versuche vermeiden.
WAS DIES ERMÖGLICHT
Dieser prädiktive Ansatz ermöglicht uns Folgendes:
- Lösungen mit hohem Potenzial frühzeitig identifizieren
- Reduzierung der experimentellen Belastung
- Konzentriere dich auf die wirkungsvollsten Zutaten.
- Ergebniskonsistenz verbessern
In der Praxis können große experimentelle Räume auf eine kleinere Anzahl vielversprechender Kandidaten eingegrenzt werden, wodurch die Entwicklung beschleunigt und die Ergebnisse verbessert werden.
EIN INTELLIGENTERER WEG ZUR ENTWICKLUNG VON GLATANTEN
Künstliche Intelligenz ersetzt nicht das Fachwissen – sie ergänzt es. Wissenschaftliche Erkenntnisse bleiben für die Interpretation und Validierung von zentraler Bedeutung, während Vorhersagemodelle dazu beitragen, Entscheidungen zu steuern und Unsicherheiten zu reduzieren.
Durch die Kombination von Daten, Wissenschaft und KI ermöglichen wir einen effizienteren und sichereren Ansatz zur Geschmacksentwicklung.