Macrowave ukazuje, jak AI míří z pole až do trouby

Ztráty a plýtvání jídlem nezačínají až v popelnici. Často začínají mnohem dřív – ve chvíli, kdy je ohřev „nějaký“, výsledek pokaždé jiný a člověk to řeší dalším časem, energií… nebo vyhozením nepovedené porce. Přesně tady se potkává chytrá kuchyň s tím, o čem v našem seriálu Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství mluvíme pořád: data, řízení procesu a opakovatelnost.

Na veletrhu CES se už začátkem roku 2024 ukázal koncept, který tuhle změnu dobře ilustruje: Revolution Macrowave – stolní „chytrá trouba“, která kombinuje mikrovlnný ohřev (rychlost), infračervené záření (křupavý povrch) a navíc režimy typu konvekce / horkovzduch / air fry. Nejde ale jen o kombinaci zdrojů tepla. Zajímavější je, že spotřebič staví na myšlence programů a algoritmů, které volí správný mix technologií podle konkrétního jídla.

A teď to hlavní: proč by měl článek o „troubě na linku“ zajímat někoho, kdo řeší AI v zemědělství a potravinářství? Protože je to malý, srozumitelný model toho, co se dnes děje napříč celým řetězcem „od farmy po vidličku“.

Co Macrowave ukazuje o AI v potravinářství

Macrowave je ukázka přechodu od „ručního vaření“ k řízenému procesu. Stejně jako precizní zemědělství přestalo spoléhat jen na intuici a přešlo k dávkování podle dat (půda, počasí, vegetační indexy), chytré spotřebiče přestávají vařit „na čas“ a posouvají se k vaření „na výsledek“.

V praxi to znamená tři věci:

1. Standardizace kvality: stejné jídlo má dopadnout stejně, i když ho připravují různí lidé.
2. Optimalizace energie a času: spotřebič kombinuje zdroje tepla tak, aby dosáhl cíle rychleji a s menším plýtváním.
3. Méně odpadu: méně spálených okrajů, méně rozmočených středů, méně „tohle už jíst nebudu“.

Tohle jsou přesně cíle, které dnes řeší i potravinářské provozy: řízení pečení, ohřevu, pasterace, sušení, smažení, temperace čokolády nebo třeba regenerace jídel ve velkokuchyních.

Proč je kombinace mikrovln + infra tak lákavá

Mikrovlny ohřívají hlavně „zevnitř“ (objemově), infračervené záření dělá práci na povrchu. Klasický problém mikrovlnky známe všichni: u některých jídel vzniká nepříjemná kombinace – střed pálí, okraj je studený, povrch je měkký a „gumový“.

Macrowave (podle představeného konceptu) řeší tento rozpor tím, že:

• mikrovlnami rychle dodá energii do objemu,
• infra zářením udělá zhnědnutí/křupavost,
• konvekcí/air fry dorovná povrchovou texturu a odvede vlhkost.

Pro spotřebitele to zní jako „pizza z mrazáku bude konečně jako pizza“. Pro potravinářství je to signál: hybridní tepelné procesy se vracejí do hry – a s nimi i potřeba chytré regulace.

„Chytré programy“ nejsou marketing. Jsou to recepty jako algoritmy

Rozdíl mezi obyčejným kombinovaným spotřebičem a opravdu chytrým spotřebičem je v řízení. V článku se zdůrazňuje, že Macrowave má programy, kde si uživatel zvolí typ jídla (např. pizza, hranolky, plněné snacky) a zařízení zvolí vhodnou kombinaci režimů.

Tohle je v malém přesně to, co dělá AI v potravinářské výrobě:

• z různých vstupů (hmotnost, teplota, vlhkost, cílová textura) vypočítá průběh procesu,
• řídí „akční členy“ (výkon, proudění vzduchu, časování kroků),
• hlídá, aby výsledek odpovídal cíli a zároveň byl bezpečný.

Teplotní sonda jako most k „průmyslovému“ přístupu

U Macrowave se zmiňuje i interní teplotní sonda. A to je podle mě klíčové, protože sonda znamená posun od „odhadování“ k měření.

V provozech se bez sond a čidel neobejdete. V domácnostech je to pořád spíš výjimka. Jakmile ale chytré spotřebiče běžně změří vnitřní teplotu, otevírá to dveře:

• bezpečnějšímu dopečení masa bez vysušení,
• lepšímu řízení rozmrazování,
• automatickému ukončení procesu podle cílové teploty, ne podle minut.

A pokud se ptáte, kde je v tom AI: AI začíná ve chvíli, kdy systém používá měření k adaptaci průběhu (např. zpomalí, přepne režim, přidá infra, ubere mikrovlny), aby dosáhl přesného cíle.

Od farmy po vidličku: proč na chytré troubě záleží i zemědělcům

Chytré spotřebiče nepřímo mění poptávku po surovinách. Zní to přehnaně? Ne tak docela.

Když se doma (nebo v gastronomii) zlepší opakovatelnost přípravy, dějí se dvě věci:

• roste zájem o polotovary a předpřipravené komponenty, které „dopadnou dobře“ i bez šéfkuchaře,
• výrobci potravin optimalizují receptury pro konkrétní způsoby ohřevu (vlhkost, velikost porce, rozložení náplně, typ obalu).

To tlačí na celý řetězec:

• potravináři chtějí konzistentnější suroviny (např. velikost, obsah vody, škrob, cukry),
• zemědělci jsou pod větším tlakem na standardizaci produkce,
• logistika a balení řeší, jak se produkt chová při hybridním ohřevu.

Zkušenost z praxe: jakmile má značka jistotu, že „u zákazníka to dopadne dobře“, snáz prodá prémiovější produkt. Kvalita přípravy doma je tedy součást obchodního modelu – a AI v kuchyni se stává součástí AI v potravinovém řetězci.

Sezónní kontext (prosinec 2025): proč se to teď řeší víc

Konec roku tradičně přináší dvě věci: více vaření a více „rychlých řešení“. Po Vánocích a na přelomu roku roste spotřeba mražených jídel, zbytků a regenerovaných porcí. Zároveň domácnosti i firmy víc řeší ceny energií.

Hybridní trouba, která zkrátí dobu přípravy a sníží počet nepovedených ohřevů, není hračka. Je to odpověď na tlak: čas, energie, méně odpadu.

Praktické dopady: kde se inspirace z Macrowave dá použít hned

Největší přínos chytré kuchyně je v tom, že dělá proces měřitelný a škálovatelný. A to je přesně to, co chcete i ve výrobě.

1) Vývoj produktů „optimalizovaných pro chytrý ohřev“

Pokud vyvíjíte hotová jídla, snacky nebo mražené produkty, dává smysl testovat:

• různé tloušťky a vrstvení (aby se střed nepřehříval),
• vlhkost a pojiva (aby povrch křupal, ale nevyschl),
• porci a tvar (kvůli rovnoměrnosti ohřevu),
• kompatibilitu obalu s kombinovanými režimy.

Jakmile bude více domácností používat chytré programy, vyhraje ten výrobce, jehož produkt bude „sedět“ algoritmům a dopadne konzistentně.

2) Data z kuchyní jako zpětná vazba pro potravináře

Chytré spotřebiče umí sbírat anonymizovaná data: jaké programy lidé volí, kde přidávají čas, co se vrací do režimu „dopeč“. To je pro potravináře poklad.

• Časté „přidat 2 min“ u konkrétního produktu může znamenat špatnou tepelnou vodivost nebo nevhodnou porci.
• Časté „přepnout na křupavé“ může znamenat, že povrch je příliš vlhký.

Tohle je v podstatě spotřebitelská verze průmyslového SPC (statistická regulace procesu). A ano, tady už AI dává perfektní smysl.

3) Gastronomie a velkokuchyně: standard bez šéfkuchaře

Ve veřejném stravování je personální situace napjatá dlouhodobě. Chytré programy a sondy znamenají:

• méně závislosti na zkušenosti kuchaře,
• rychlejší zaškolení,
• konzistentnější výdej.

Kdo někdy řešil „každá směna dělá kuře jinak“, ten ví, že konzistence je často větší problém než samotná rychlost.

Co si z toho odnést, pokud řešíte AI v zemědělství a potravinářství

Macrowave není jen další gadget z CES. Je to signál, že řízení procesů pomocí algoritmů se přesouvá do mainstreamu. A jakmile je něco mainstream v domácnostech, do pár let to bývá standard i v dodavatelských řetězcích.

Za mě jsou nejdůležitější tři myšlenky:

• AI není „robot v kuchyni“, ale chytré rozhodování o procesu.
• Hybridní ohřev dává smysl jen tehdy, když ho umíte řídit – programy, senzory, adaptace.
• Konzistence přípravy doma ovlivňuje, jaké potraviny se budou vyrábět, balit a pěstovat.

Pokud chcete v roce 2026 chytře investovat do AI v potravinářství, nedívejte se jen na výrobu a pole. Dívejte se i na „poslední metr“ – kuchyň. Tam se totiž rozhoduje, jestli zákazník bude mít pocit kvality… nebo pocit, že už to nikdy nekoupí.

Jedna věta, kterou si ukládám: „AI v potravinách je řízení variability.“ A variabilita začíná u suroviny a končí u ohřevu.

Máte ve firmě (nebo provozu) produkt, který se lidem doma často nedaří připravit stejně? Kde by dávalo smysl začít: úpravou receptury, obalu, nebo tím, že se příprava navrhne rovnou pro chytré programy?