AI a kultivované maso: kuře z laboratoře míří na menu

První „opravdové“ porce kultivovaného kuřete v USA se v létě 2023 objevily v restauracích dřív, než si většina lidí stihla zvyknout na tu myšlenku. A nebyla to žádná laboratorní ochutnávka pro novináře v bílých pláštích. Šéfkuchař José Andrés naservíroval hostům grilované kultivované kuře – jako veřejné připomenutí toho, že tahle technologie už není jen slib na papíře.

Tahle epizoda má ještě jeden silný rozměr: večeře byla věnována Willemu van Eelenovi, muži, kterému se často říká „kmotr kultivovaného masa“. Jeho nápad – pěstovat maso mimo tělo zvířete – vznikl po zkušenostech z druhé světové války. Dnes, v prosinci 2025, už se o kultivovaném mase nemluví jen jako o „alternativě pro jednou“. Stává se z něj inženýrská disciplína. A přesně tady se přirozeně potkává s tématem naší série Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství.

Protože realita je jednoduchá: bez dat a bez AI se kultivované maso bude škálovat pomalu a draze. S AI se dá udělat to, co zemědělství řeší už roky v precizním režimu – měřit, předvídat, optimalizovat, zlevňovat.

Proč kultivované kuře na menu znamená víc než PR

Když se kultivované kuře dostane do restaurace, není to jen marketingový moment. Je to signál, že se zvládly tři věci najednou: regulace, bezpečnost a stabilní výroba.

V případě Andrésovy večeře šlo o kuře od značky GOOD Meat, podávané vybranému okruhu hostů. Menu nebylo „testovací“ ve smyslu ochutnávky lžičkou; šlo o plnohodnotný pokrm (marináda anticucho, brambory, ají amarillo chimichurri) a následně mělo přijít i pravidelné, i když omezené, nasazení v restauraci.

Zároveň ve stejném týdnu Nizozemsko schválilo pravidla pro ochutnávky kultivovaného masa v přísně regulovaném prostředí. To je důležitý evropský signál: státy hledají cesty, jak technologii umožnit a zároveň ohlídat.

Co z toho plyne pro potravinářství v ČR

Pro české firmy to není „americká kuriozita“. Je to ukázka, jak se bude vyvíjet celý proteinový trh:

• prémiová gastronomie bývá první, kdo zkouší nové suroviny (a pomáhá jim získat reputaci),
• regulace se typicky rozbíhá přes kontrolované ochutnávky a pilotní projekty,
• výrobní stabilita rozhoduje o tom, jestli se z novinky stane dodavatelský standard.

A právě výrobní stabilita je oblast, kde AI v potravinářství přestává být „pěkný doplněk“ a stává se nutností.

Kde přesně AI pomáhá pěstovat maso rychleji a levněji

Nejdůležitější přínos AI v kultivovaném mase je praktický: snižuje náklady na experimentování a zvyšuje výtěžnost bioprocesu. Kultivované maso je v jádru biovýroba: buňky rostou v kultivačním médiu, v bioreaktorech, podle přísně řízených podmínek. Každá odchylka stojí peníze.

1) Optimalizace růstových médií a receptur

Růstové médium je jedna z nejdražších položek. AI (zejména modely pro optimalizaci a návrh experimentů) umí:

• navrhovat kombinace složek, které udrží růst buněk při nižších nákladech,
• hledat „nejlevnější funkční“ variantu místo „nejlepší bez ohledu na cenu“,
• zkracovat počet laboratorních iterací díky chytrému plánování experimentů.

V praxi to připomíná precizní zemědělství: místo „přihnojit všude stejně“ pracujete s daty a dávkujete přesně. Tady jen nehnojíte pole, ale „krmíte“ buňky.

2) Prediktivní řízení bioreaktoru (digital twin)

Bioreaktor se nechová pokaždé stejně. I malá změna teploty, pH, koncentrace kyslíku nebo míchání může změnit výsledek.

AI se používá pro:

• prediktivní regulaci (model řekne, že za 2 hodiny začne růst stresový marker a co upravit),
• simulace typu digital twin (digitální dvojče procesu),
• včasné odhalení kontaminace nebo odchylek.

Pro potravinářství je to analogie k tomu, co dělají moderní mlékárny a pivovary: jen tady je tolerance ještě přísnější a data jsou detailnější.

3) Počítačové vidění a senzory pro kontrolu kvality

Jakmile se výroba přiblíží průmyslovému měřítku, kvalita musí být konzistentní. AI zpracovává data ze senzorů (chemie, průtoky, optika) a z kamer:

• sleduje morfologii buněk,
• vyhodnocuje strukturu výsledné suroviny,
• hlídá šarže a odchylky v reálném čase.

Důležité: kontrola kvality není jen „aby to prošlo“. Je to cesta k tomu, aby produkt chutnal stejně pokaždé – a to je pro přijetí spotřebiteli zásadní.

4) AI pro chuť a texturu: od „funguje“ k „chci si to dát znovu“

V roce 2025 je jasné, že nestačí vyrobit bílkovinu. Spotřebitel hodnotí chuť, vůni, šťavnatost, strukturu.

AI tady pomáhá dvěma způsoby:

• analyzuje senzorická data (panelové testy, volatilní aromata, texturové profily) a hledá vzorce,
• navrhuje procesní parametry a kombinace buněčných linií / struktur, které vedou k požadovanému „kousnutí“.

Gastronomie (a šéfkuchaři typu José Andrés) pak fungují jako rychlý realitní test: jestli je to dobré na talíři, ne jen v tabulce.

„Od nápadu válečného zajatce“ k regulované ochutnávce: proč je to příběh o systému

Příběh Willema van Eelena není jen dojemná historie. Ukazuje jednu věc, kterou v inovacích vídám pořád: technologie dozraje až ve chvíli, kdy se propojí věda, průmysl, regulace a poptávka.

• Věda: umět buňky pěstovat a diferencovat.
• Průmysl: vyrábět ve stabilní kvalitě a rozumné ceně.
• Regulace: nastavit bezpečnostní rámec a dohled.
• Poptávka: vytvořit důvod, proč to lidé chtějí jíst.

AI je pojivo mezi prvními dvěma body. Zrychluje učení systému a zlevňuje „omyl a pokus“. A to je důvod, proč do tématu kultivovaných proteinů patří v rámci série o umělé inteligenci v potravinářství a zemědělství úplně přirozeně.

Co si z toho mají vzít zemědělci a potravináři: 5 konkrétních kroků

Kultivované maso může působit jako něco mimo českou realitu, ale technologie kolem něj (bioprocesy, senzory, datová integrace) se v potravinářství uplatní i bez toho, abyste zítra stavěli bioreaktor.

1. Zaveďte datovou disciplínu ve výrobě: bez kvalitních dat AI nepomůže. Začněte standardizací záznamů šarží, teplot, času, vstupních surovin.
2. Napojte provozní data na kvalitu: hledejte vztahy mezi parametry procesu a reklamací/odchylkami. To je nejrychlejší ROI.
3. Prediktivní údržba: senzory a modely pro predikci poruch (čerpadla, ventilace, chlazení) jsou často jednodušší než „AI na chuť“, ale ušetří hodně.
4. Pilotujte computer vision: kontrola tvaru, barvy, konzistence, detekce cizích částic. U mnoha linek jde o rychlý win.
5. Připravte se na auditovatelnost: regulace u nových potravin roste. Transparentní datová stopa (kdo, kdy, jak) bude konkurenční výhoda.

Jestli vám to zní jako „průmysl 4.0“, máte pravdu. Rozdíl je v tom, že u proteinových inovací bude tlak na rychlost ještě vyšší.

Nejčastější otázky: bezpečnost, cena a dopad na zemědělství

Jasné odpovědi pomáhají víc než nekonečné debaty.

Je kultivované maso bezpečné?

Bezpečné je tehdy, když je proces kontrolovaný, dohledatelný a regulovaný. Proto jsou zásadní povolené ochutnávky, šaržová kontrola a standardy výroby. AI zde podporuje monitorování a včasné zachycení odchylek.

Kdy bude cenově dostupné?

Cena bude klesat s optimalizací médií, energetikou provozu a škálováním. AI zrychluje hledání levnějších receptur a stabilních parametrů. „Kdy přesně“ se bude lišit trh od trhu, ale trend je jasný: nákladová křivka se láme, jakmile se proces začne řídit datově.

Znamená to konec chovu?

Ne. Spíš to znamená diverzifikaci zdrojů proteinů. Zemědělství bude dál klíčové – i kvůli surovinám pro média, energii, logistice a navazujícím službám. V ČR může být zajímavá role v dodavatelském řetězci (ingredience, biotechnologie, automatizace).

Kam se to posune v roce 2026: AI jako „tichý motor“ nových potravin

Prosinec 2025 je dobrý moment si to přiznat: největší posuny ve food tech často nejsou vidět na talíři, ale v zákulisí. Na talíři je kuře. V zákulisí jsou data, senzory, modely a procesní kontrola.

Kultivované kuře v restauraci je pro veřejnost srozumitelný symbol. Pro odborníky je to ale hlavně zpráva, že biovýroba potravin se mění na datově řízenou výrobu – a AI v potravinářství bude podobně běžná jako dnes plánování výroby nebo HACCP.

Pokud jste zemědělec, potravinář nebo technolog, stojí za to sledovat ne jen „kdo to podává“, ale jak se to vyrábí. A hlavně: jak se z experimentu stane opakovatelný proces.

Kultivované maso nebude vítězit tím, že je jiné. Vyhraje ve chvíli, kdy bude konzistentní, auditovatelné a cenově dává smysl.

Co bude podle vás první oblast českého agri-food sektoru, kde se AI prosadí podobně silně jako v kultivovaných proteinech – kvalita, údržba, nebo plánování výroby?