AI a mikrořasy: české kultivované maso v praxi

73 % evropských spotřebitelů (v různých průzkumech z posledních let) říká, že by udržitelnost ovlivnila jejich výběr potravin – ale u masa narážíme na realitu: chuť, cena a dostupnost pořád vyhrávají. A přesně tady se začíná lámat chleba. Kultivované maso není jen „alternativa pro vegany“. Je to výrobní technologie, která může změnit, jak se plánuje kapacita, kvalita a bezpečnost potravin.

Český startup Mewery představil prototyp kultivovaného masa, které kombinuje 75 % vepřových buněk a 25 % buněk mikrořas. Zní to jako laboratorní kuriozita? Podle mě ne. Je to ukázka toho, jak se v potravinářství potkává biotechnologie s daty – a proč umělá inteligence v zemědělství a potravinářství už dávno není jen o traktorech a dronových mapách pole.

Mewery zároveň otevírá důležitější téma: kultivované maso bude uspěšné jen tehdy, když se naučí vyrábět levně, stabilně a ve velkém. A to je problém optimalizace – tedy přesně prostor, kde AI dává největší smysl.

Co Mewery skutečně ukazuje (a proč to není „jen“ PR)

Mewery nestaví příběh na „maso bez zvířete“ jako na marketingové nálepce. Klíč je v technologické volbě: mikrořasy jako součást kultivačního procesu i výsledné struktury. V praxi to míří na tři problémy, které v oboru kultivovaného masa brzdí komerční realitu.

Za prvé: živné médium. Řada raných prototypů používala nebo se snažila nahradit tradiční složky typu FBS (fetální bovinní sérum). To je drahé, eticky problematické a výrobně komplikované. Mewery tvrdí, že mikrořasové extrakty umožňují FBS eliminovat.

Za druhé: nutriční profil. Mikrořasy přirozeně nesou vitaminy, antioxidanty, minerály, vlákninu a esenciální mastné kyseliny. U „čistě buněčného“ masa to může být šikovný způsob, jak zlepšit složení bez toho, aby se produkt musel „dohánět“ fortifikací.

Za třetí: náklady. Jestli je nějaká věta, kterou v cultivated meat slyším pořád, je to: „Až to bude levné.“ Jenže „levné“ nevznikne samo. Vznikne optimalizací receptur, procesů, energie, času a výtěžnosti.

A tohle je zásadní spojka s naším seriálem o AI v agri-food: kultivované maso je továrna na data.

Proč jsou mikrořasy tak zajímavé pro škálování výroby

Mikrořasy nejsou jen „zelený doplněk“. V kontextu bioprocesů mohou hrát roli v tom, jak stabilní a předvídatelná bude výroba.

Mikrořasy jako ingredience i procesní pomocník

Mewery mluví o „hybridním kultivačním médiu“ s mikrořasovými extrakty a výsledku 75/25 (vepřové/mikrořasy). To je chytré ze dvou důvodů:

• Procesně můžete ladit růst buněk tak, aby médium bylo levnější a konzistentnější.
• Produktově můžete zlepšovat strukturu a nutriční hodnotu bez sóji nebo hrachu – a tím se odlišit od prototypů, které jsou částečně „rostlinné“.

Jinými slovy: místo toho, aby firma řešila jen „jak vypěstovat co nejvíc svalových buněk“, řeší „jak vytvořit potravinu, kterou lze vyrábět stabilně a kterou lidé skutečně snědí“.

Vepřové jako pragmatická volba pro střední Evropu

V českém kontextu je vepřové stále jedním z nejběžnějších mas. Pokud chcete vyvinout kultivovaný produkt pro region, kde frčí sekaná, karbanátky, klobása a masové kuličky, dává smysl začít právě tím. Mewery zmiňuje, že první spotřebitelské produkty mají být vepřové kuličky a vepřová klobása.

To není náhoda: tyhle formáty jsou technologicky „odpouštějící“.

• Nevyžadují perfektní steakovou strukturu vláken.
• Snáz se standardizují.
• Umožní rychleji testovat chuť, vůni a texturu.

Kde přesně AI pomáhá v kultivovaném mase (konkrétně)

AI v potravinářství má jednu obrovskou výhodu: když máte senzory a opakovatelné procesy, máte i data. A bioreaktor je doslova zařízení na řízené podmínky.

1) Optimalizace kultivačního média: méně pokusů, víc jistoty

Nejdražší část vývoje bývá kombinatorika: když změníte 10 ingrediencí v médiu a každá má 5 úrovní koncentrace, počet variant rychle přeroste do tisíců. Tady AI (typicky kombinace Bayesovské optimalizace a modelů pro návrh experimentů) umí:

• navrhovat další experimenty tak, aby se minimalizoval počet pokusů,
• hledat kompromis mezi cenou média a rychlostí růstu buněk,
• odhalit interakce (např. že složka A funguje jen se složkou B).

Výsledek není „kouzlo“. Je to méně slepých uliček a rychlejší cesta k receptuře, kterou lze opakovat.

2) Řízení bioreaktoru v reálném čase

Pro komerční výrobu budete potřebovat velkokapacitní bioreaktory (Mewery zmiňuje, že chce budovat kapacitu). V reálu řešíte:

• pH, teplotu, rozpuštěný kyslík,
• míchání a smykové namáhání buněk,
• kontaminaci,
• výtěžnost na litr a čas.

AI tu funguje jako „autopilot“:

• prediktivní modely odhadnou, kam proces směřuje za 2–6 hodin,
• detekce anomálií hlídá, že se proces neodchyluje (kontaminace často začíná nenápadně),
• digitální dvojče procesu pomáhá testovat změny bez rizika ztráty šarže.

3) Biobanka a práce s buněčnými liniemi

Mewery chce investovat do biobanky – tedy zásobárny buněčných linií. To je srdce budoucí výroby: stabilita buněk, růstové vlastnosti, chování v různých médiích.

AI tu dává smysl v:

• klasifikaci buněčných linií podle výkonu,
• predikci „stárnutí“ nebo změn vlastností po pasážování,
• doporučení, které linie použít pro konkrétní produkt (klobása vs. kuličky).

A z pohledu potravinářských podniků je to důležité i kvůli sledovatelnosti: jaká linie, jaké médium, jaké parametry šarže – tohle všechno bude jednou součástí auditu.

Od prototypu k regálu: co bude rozhodovat v roce 2026–2028

V článku zaznívá ambice dostat produkty na trh „do dvou let“ (od tehdejšího oznámení). Dnes, v prosinci 2025, je fér říct: časové plány u kultivovaného masa bývají optimistické. Ne proto, že by to nešlo. Protože je tam několik tvrdých překážek.

Regulace a schvalování

V EU bude hrát prim novel food. Firmy musí dodat data o bezpečnosti, výrobním procesu, konzistenci a rizicích. AI může pomoci připravit robustnější dokumentaci (sledování procesu, statistika šarží, validace), ale schválení samo neurychlí.

Ekonomika výroby

Nejde jen o cenu energie. Jde o to, kolik biomasy vyrobíte na jednotku času a objemu a jak velká část je prodejná. Největší rozdíl mezi „wow prototypem“ a „produktem“ bývá ve slově yield (výtěžnost).

AI tu pomáhá najít praktické optimum:

• ne maximalizovat růst za každou cenu,
• ale maximalizovat výtěžnost při přijatelných nákladech a kvalitě.

Chuť a textura (a tady bývá nejvíc zklamání)

Lidé odpustí hodně věcí, ale ne odpornou chuť. Pokud mikrořasy přinášejí vitaminy a mastné kyseliny, super. Jenže mohou přinést i specifické aroma. Potřebujete proto řízený vývoj receptury.

V potravinářství se už dnes používají datové přístupy pro:

• mapování senzorických profilů,
• predikci „líbivosti“ kombinací surovin,
• rychlejší iteraci prototypů.

Když to řeknu jednoduše: AI sama chuť nevymyslí, ale zrychlí cestu k variantě, kterou bude chtít jíst i běžný zákazník.

Co si z Mewery mohou vzít zemědělci, potravináři a investoři

Tohle téma není jen pro biotechnologické nadšence. Má praktické dopady napříč dodavatelským řetězcem.

Pro zemědělství: mikrořasy jako nový „agro“ segment

Mikrořasy lze pěstovat v systémech, které nekonkurují přímo půdě pro tradiční plodiny. Pokud se bude zvedat poptávka po řasových extraktech a biomase, vznikne prostor pro:

• lokální produkci surovin,
• technologické dodávky (fotobioreaktory, řízení světla, živin),
• nové kontrakty pro zemědělské podniky, které chtějí diverzifikovat.

Pro potravináře: připravte se na „bioprocesní“ kvalitu

Kultivované maso bude chtít stejné disciplíny jako klasická výroba: HACCP, validace, stabilita šarží. Rozdíl je v tom, že spousta kritických parametrů bude digitálně měřitelná. To otevírá dveře k:

• prediktivní kontrole kvality,
• menším ztrátám,
• lepší sledovatelnosti.

Pro investory a inovátory: vyhrává ten, kdo zvládne škálování

Pěkné demo nikoho neuživí. O úspěchu rozhodne, jestli tým zvládne:

• biobanku a stabilní buněčné linie,
• velké bioreaktory a jejich řízení,
• ekonomiku vstupů (média, energie, práce),
• produkt, který sedí lokálnímu trhu.

Pokud bych si měl vsadit, nejcennější know-how nebude „jak kultivovat maso“, ale jak ho vyrábět konzistentně a levně. A to je datový problém.

Praktický checklist: kde začít s AI, pokud jste v agri-food

Pokud jste potravinářská firma, zemědělský podnik nebo startup a chcete do AI v potravinářství vstoupit bez velkých řečí, funguje mi tenhle postup:

1. Vyberte jeden proces s jasnou metrikou (výtěžnost, zmetkovitost, spotřeba energie, stabilita kvality).
2. Zajistěte sběr dat (senzory, MES/ERP, laboratorní výsledky, šarže).
3. Zaveďte základní analytiku (SPC, dashboardy, alarmy) dřív než „velkou AI“.
4. Postavte model pro predikci a anomálie (kontaminace, odchylka chuti, nestabilita procesu).
5. Teprve pak optimalizujte (doporučovací systém pro nastavení parametrů, návrh experimentů).

Tohle platí jak pro fermentace, mlékárny, tak pro bioreaktory kultivovaného masa.

Kam to celé míří: protein jako řízená výroba, ne náhoda

Mewery je zajímavé hlavně jako signál, že i ve střední Evropě vznikají týmy, které berou potraviny jako technologii – a přitom myslí na to, co skončí na talíři. Kombinace mikrořas a vepřových buněk je pragmatická: pomáhá řešit médium, výživu i potenciální náklady.

V našem seriálu „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“ tohle téma zapadá přesně: AI už není jen o tom, jak vypěstovat víc pšenice na hektar. Stává se z ní nástroj pro řízení nových výrobních metod potravin – od fermentace až po kultivované maso.

Jestli se kultivované maso v Česku a EU prosadí, rozhodne jednoduchá věc: dokáže se vyrábět ve velkém, levně a pořád stejně? Jakmile bude odpověď „ano“, začne teprve ta skutečná změna trhu.