AI a precizní fermentace: proč vznik aliance mění trh

V roce 2023 se devět food-tech firem spojilo a založilo Precision Fermentation Alliance. Na první pohled to může znít jako běžná „oborová asociace“. Jenže v potravinářství je tohle typ spolupráce, který obvykle vzniká až ve chvíli, kdy technologie přestává být laboratorní kuriozitou a začíná narážet na reálné bariéry: regulaci, bezpečnost, škálování výroby a důvěru spotřebitelů.

A právě tady se přirozeně potkává precizní fermentace s tématem naší série „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“. Bez dat, automatizace a AI se totiž moderní biovýroba těžko posouvá z pilotních šarží do průmyslu. Kdo chce vyrábět „živočišné“ bílkoviny bez zvířat, musí umět řídit proces s přesností chemického závodu – a zároveň komunikovat srozumitelně jako značka pro běžné zákazníky.

Co je precizní fermentace a proč kolem ní roste tlak

Precizní fermentace je výroba konkrétních funkčních složek potravin pomocí mikroorganismů, typicky kvasinek nebo hub, které fungují jako „buněčné továrny“. Prakticky to znamená, že se do mikroba vloží genetická instrukce a on začne produkovat přesně definovanou látku – například bílkovinu podobnou té z mléka.

Tahle technologie získává pozornost, protože řeší několik bolavých míst potravinového systému najednou:

• Stabilita dodávek: výroba v bioreaktoru je méně závislá na počasí než živočišná produkce.
• Efektivita surovin: v ideálním případě se spotřebuje méně půdy a vody na jednotku bílkoviny.
• Možnost „kopírovat“ funkci: nejde jen o chuť, ale i o pěnivost, emulgaci nebo strukturu – tedy vlastnosti, které rostlinné alternativy často dohánějí jen s pomocí aditiv.

Zakládající členové aliance (např. Perfect Day, Remilk, Imagindairy, New Culture, Onego Bio a další) reprezentují směr, který se poslední dva roky zřetelně profiluje: ingredience z precizní fermentace jako základ pro mléčné výrobky, nápoje, sýry či funkční přísady.

Proč je vznik Precision Fermentation Alliance důležitý (a co tím firmy sledují)

Aliance vznikla s ambicí být „hlasem oboru“ a posilovat důvěru v technologii. To není PR fráze. U nových potravin platí jednoduché pravidlo: největší brzda růstu nebývá poptávka, ale nejistota – regulátorů, retailu i spotřebitelů.

Aliance si stanovila tři hlavní cíle, které dávají v praxi smysl:

1. Zlepšit porozumění technologii a transparentnost (co to je, jak se to vyrábí, co je v produktu).
2. Nastavit best practices pro regulaci, výrobu, bezpečnost potravin a komunikaci.
3. Otevírat trh: spolupracovat s regulátory, usilovat o veřejné financování a partnerství.

Z pohledu českého potravinářství je zajímavé hlavně to, že podobné aliance často slouží jako „standardizační motor“. Když se sjednotí terminologie, bezpečnostní rámce a způsob, jak se o technologii mluví, retail i investoři snáze přijímají nové produkty.

Jeden praktický dopad: když se obor shodne na tom, jak vypadá správné označování a komunikace, snižuje se riziko reputačních krizí způsobených přehnanými sliby.

Kde do toho vstupuje AI: bez chytrého řízení se bioreaktor nevyplatí

AI v potravinářství není jen o recepturách nebo marketingu. U precizní fermentace je AI často rozdíl mezi „funguje to v pilotu“ a „umíme to vyrábět ve velkém za rozumnou cenu“.

1) Optimalizace procesu a výtěžnosti

Fermentace je citlivá na desítky proměnných: teplota, pH, kyslík, míchání, složení média, kontaminace, stres buněk, pěnění…

AI (a obecně strojové učení) se používá pro:

• predikci výtěžnosti (kolik produktu vznikne v čase)
• detekci odchylek dřív, než se šarže pokazí
• návrh experimentů (DoE) a zrychlení vývoje kmenů i procesních parametrů

V praxi to znamená méně zkažených šarží a kratší cesta k stabilnímu procesu. A u biovýroby platí, že každá zkažená šarže je drahá.

2) Digitální dvojče fermentace (digital twin)

Nejlepší týmy dnes staví digitální dvojče bioprocesu: matematicko-datový model, který simuluje chování kultury v reaktoru.

Co to přináší:

• testování „co kdyby“ scénářů bez plýtvání surovinami
• rychlejší škálování z 10 litrů na tisíce litrů
• lepší plánování kapacity a energie

A tady je zajímavá paralela se zemědělstvím: stejně jako precizní zemědělství používá modely pro výnosy a rizika, precizní fermentace používá modely pro výnosy a rizika v bioreaktoru.

3) Kontrola kvality a bezpečnosti

U potravin vyrobených fermentací je kritické hlídat konzistenci:

• čistotu a identitu produktu
• zbytky médií, vedlejší metabolity
• alergenní profil a stabilitu

AI se uplatňuje ve zpracování dat z analytiky (např. spektra, chromatografie) a v rychlejší detekci trendů, které by lidské oko přehlédlo. To zrychluje uvolňování šarží i auditovatelnost.

Mýtus: „Lidé to nepřijmou, protože je to laboratorní jídlo“

Nejčastější chyba firem v alt-proteinu je komunikace. Buď je příliš technická („rekombinantní protein“), nebo naopak slibuje zázraky.

Realističtější a funkční přístup, který bych doporučil i na českém trhu:

• Mluvte o výsledku a přínosu, ne o genech.
• Buďte konkrétní: co přesně je ta složka, v jakém výrobku je a proč tam je.
• Transparentnost vyhrává: lidé odpustí novost, ale ne nejasnosti.

Aliance má šanci tlačit obor do „normálnější“ komunikace. A to je důležité i pro regulaci: regulatorní procesy nemají rády mlhu.

Co to znamená pro Česko: příležitost pro potravináře i zemědělce

Precizní fermentace se často rámuje jako konkurence klasického zemědělství. Já to vidím jinak: v Evropě spíš doplní dodavatelské řetězce, než že by je rychle nahradila.

Kde mohou být české příležitosti

• Dodávky surovin pro média: cukry, škroby, rostlinné hydrolyzáty. Tady může navazovat i zemědělství.
• Inženýring a automatizace: české firmy umí procesní techniku, senzory a řízení výroby.
• Pilotní výroba a contract manufacturing: jakmile se rozjede poptávka po evropské kapacitě, bude se hledat kde vyrábět.
• R&D ve spolupráci s univerzitami: optimalizace kmenů, procesů, downstream zpracování.

A kde dává smysl AI pro tradiční hráče

Pokud jste mlékárna, výrobce ingrediencí nebo zemědělský podnik, AI nemusí znamenat „vyvíjíme vlastní mikroorganismus“. První krok může být mnohem praktičtější:

1. Zaveďte sledování dat (energie, kvalita, prostoje, výtěžnost).
2. Postavte jednoduché modely predikce (spotřeba, odchylky kvality).
3. Naučte tým pracovat s procesními daty jako s aktivem.

Tohle je společný jmenovatel moderního potravinářství – ať už jde o fermentaci, nebo o klasickou výrobu.

„People also ask“ v praxi: otázky, které padají pořád

Je precizní fermentace totéž co tradiční fermentace (pivo, jogurt)?

Ne. Princip (mikroorganismy) je podobný, ale u precizní fermentace je cílem vyrobit konkrétní molekulu s definovanou funkcí, často pomocí geneticky upraveného kmene.

Je to bezpečné?

Bezpečnost stojí na kontrole kmene, procesu, čistotě produktu a regulaci. Průmyslově se fermentace používá desítky let (např. enzymy), rozdíl je v tom, že se nyní více posouvá do běžných potravin.

Proč obor zakládá alianci?

Protože technologie dozrála a hlavní bariéry jsou dnes standardy, regulace, důvěra a přístup na trh. Společný postup urychluje adopci.

Co si z toho odnést a jaký je další krok

Vznik Precision Fermentation Alliance ukazuje, že precizní fermentace se posouvá z fáze „kdo to dokáže“ do fáze „kdo to zvládne stabilně vyrábět, vysvětlit a prodat“. A v téhle fázi hraje AI v potravinářství zásadní roli: od predikce výtěžnosti přes digitální dvojčata až po kontrolu kvality.

Pokud jste v zemědělství nebo potravinářství, nejvýhodnější postoj teď není slepý skepticismus ani bezhlavé nadšení. Nejlepší je začít sbírat data, zkoušet malé piloty a hledat, kde AI pomůže s náklady, kvalitou a stabilitou.

Která část hodnotového řetězce u vás dnes nejvíc „teče“ – energie, výtěžnost, nebo kvalita? Právě tam obvykle AI a chytré řízení přinesou první rychlý efekt.