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今年早些時候，IBM成為食品行業的一個驚喜參與者，宣布與調味品制造商McCormick合作，通過從數百萬個數據點收集數據，“更快更有效地利用人工智能來學習和預測新的風味組合”。

這種伙伴關系通過幫助開發新產品和響應消費者喜好并提供改善的營養和風味，展示了如何利用技術來破壞食品行業。食品分析師表示，該技術可以幫助人類品味小組“數字化現有數據”，并加快開發新食品的進程。

典型的食品開發過程很長，并且存在很多漏洞，對市場的反應沒有明確的反饋，因此這種技術可以提供幫助。

麻省理工學院(麻省理工學院)的研究人員解釋了AI如何通過種植具有增壓風味的羅勒來確定最佳生長條件，并希望將其用于其他產品。

人工智能可以使我們能夠以前所未有的速度利用詳細農業信息的大量數據集來改善我們的糧食作物。更好的標準和數據收集對于實現食品創新至關重要。

很多人在食譜開發中應用機器學習風味和營養。通過更好的數據共享和標準來映射口味和香氣，這可以進一步提升，為“個性化”食品和配方提供新的可能性，提供更好的風味，營養和可染色性。

個人層面的個性化食品是一個崇高的目標。要做得好，它將需要大量的個人數據，其中大部分可能因隱私和安全問題而變得復雜。在可預見的未來，人工智能更有可能用于預測消費趨勢和品味的廣泛趨勢。

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