AI sýr a klobása: co znamená „jídlo navržené AI“

Ochutnat sýr nebo klobásu, které nevznikly jen „podle oka“ technologa, ale podle modelu strojového učení? Ještě před pár lety by to znělo jako laboratorní kuriozita. Dnes je to reálný směr, který se potkává na konferencích typu Food AI Summit – a hlavně ve výrobních týmech, které řeší úplně praktické věci: cenu surovin, výkyvy kvality, tlak na udržitelnost a chuť, kterou si zákazník nenechá vzít.

V naší sérii „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“ se obvykle bavíme o polích, satelitech a predikci výnosů. Jenže hodnota se často „ztratí“ až po sklizni – ve výrobě, v recepturách, ve výtěžnosti a v odpadu. A právě tady začíná být AI v potravinářství nečekaně konkrétní.

Tenhle článek vychází z myšlenky, která zazněla okolo Food AI Summitu: jak asi chutná jídlo navržené AI? Ale místo pozvánky na akci (ta už je historická) se zaměříme na to podstatné: co to „AI sýr/klobása“ doopravdy znamená, jak se to vyvíjí a co si z toho mají odnést potravináři i zemědělci v Česku.

Co je „AI navržené jídlo“ – a co to rozhodně není

AI navržené jídlo je receptura nebo surovinová kompozice optimalizovaná na základě dat, ne na základě intuice jednoho člověka. Nejde o to, že by vám chatbot uvařil večeři. Jde o to, že model pomáhá týmu hledat kombinace, které splní cíle jako chuť, textura, cena, výživové hodnoty a stabilita výroby.

V praxi to bývá jedna (nebo několik) z těchto věcí:

• Predikce senzoriky (jak bude produkt chutnat, vonět, jaká bude textura) z dat o složení a procesu.
• Optimalizace receptury: hledání náhrad surovin při zachování profilu chuti (např. méně soli, bez laktózy, levnější tuková složka).
• Výběr funkčních ingrediencí (např. rostlinné proteiny, emulgátory, enzymy) tak, aby se „chovaly“ jako tradiční suroviny.
• Řízení variability: když mléko, tuk nebo bílkoviny v dávkách kolísají, AI může pomoct upravit proces tak, aby výstup byl stabilní.

Co to není:

• Magie bez dat. Bez měření (senzorika, NIR/FTIR, texturometrie, výtěžnost, reklamace) je AI jen hezká prezentace.
• Jedno kliknutí k dokonalé receptuře. Vývoj potravin je iterace. AI zkracuje slepé uličky, ale nenahradí testy.

„AI v potravinářství není o tom nahradit technologa. Je o tom nenechat technologům utéct tisíce kombinací, které se v praxi nikdy nestihnou otestovat.“

Proč se AI řeší zrovna u sýra a klobás

Sýr i klobása jsou složité systémy: mikrobiologie, fermentace, tuky, proteiny, voda, sůl, teplota, čas. Malá změna v jedné proměnné dokáže rozbít texturu, chuť i trvanlivost. A zároveň jde o kategorie, kde zákazník pozná „divnost“ okamžitě.

Sýr: biochemie, která se špatně kopíruje

U sýra je výzva v tom, že chuť a textura vznikají postupně (zrání) a záleží na:

• profilu mléka (sezónnost, krmivo, plemeno, tuk/bílkovina),
• kulturách a enzymech,
• teplotních křivkách a manipulaci s tvarohovinou,
• době zrání a podmínkách skladu.

AI umí pomoct v mapování vztahu „vstupy → výstup“: které kombinace kultur a procesních parametrů vedou k požadované aromatice nebo pružnosti, a které končí drobivostí a reklamací.

Klobása: emulze, vaznost a „masový pocit“

U klobás (a obecně u masných výrobků) je často klíčová:

• vaznost vody a tuků,
• stabilita emulze,
• kořenicí profil a oxidace,
• konzervace (sůl, dusitany, alternativy).

AI se tu používá hlavně jako optimalizační nástroj: jak snížit náklady nebo sůl, a přitom neztratit šťavnatost, barvu a typickou chuť.

Jak firmy typu Shiru a Climax Foods k „AI chuti“ přistupují

Praktická odpověď: hledají funkční stavebnice. Místo toho, aby „kopírovaly“ sýr nebo klobásu jako celek, hledají složky a kombinace, které vytvoří podobný senzorický zážitek.

Z příkladů, které se v této oblasti skloňují (a které byly spojované i s ochutnávkami na Food AI Summitu), je patrný jeden trend: AI pomáhá vytipovat kandidátní ingredience a směsi, ale finální produkt se rodí v laboratorní kuchyni a pilotní výrobě.

Typický pracovní postup v AI vývoji potravin

Většina týmů, které jsem v praxi viděl (ať už v alt-proteinu nebo „klasice“), jede podobný cyklus:

1. Definice cíle: textura jako eidam 30 %, chuťový profil „uzený“, deklarace bez alergenů, cílová cena.
2. Datová vrstva: historické receptury, senzorické panely, fyzikální měření, výrobní parametry, reklamace.
3. Modelování: predikční model (kvalita) + optimalizační algoritmus (hledání receptur).
4. Malá série a testy: senzorika, trvanlivost, stabilita, výtěžnost.
5. Škálování: co funguje v labu, nemusí fungovat v 2tunové šarži.

Tenhle cyklus je důležitý i pro české výrobce: AI dává největší smysl tam, kde už existuje disciplína v měření a záznamech.

Co si z Food AI Summitu má odnést český zemědělec a potravinář

Nejde o konferenci, jde o signál trhu: AI se přesunula z prezentací do výroby. A to mění i očekávání na začátku řetězce – v zemědělství.

1) Data z farmy budou víc „obchodovatelná“

Když výrobce optimalizuje recepturu podle variability surovin, začne se ptát na:

• standardizaci parametrů (tuk/bílkovina, vlhkost, pH),
• predikci kvality dodávky dopředu,
• dlouhodobou stabilitu.

Pro farmáře to znamená, že precizní zemědělství a řízení kvality produkce může být konkurenční výhoda, ne jen náklad.

2) Potravinářství bude tlačit na predikovatelnost

Modely fungují nejlépe, když umí předpovědět výsledek. To vede k investicím do:

• inline senzorů ve výrobě,
• lepší traceability šarží,
• standardních datových struktur.

Pokud dnes řešíte digitalizaci výroby, AI není „další projekt navíc“ – je to důvod, proč digitalizaci dělat pořádně.

3) Udržitelnost přestává být marketing

AI ve vývoji potravin často míří na:

• snižování odpadu (lepší výtěžnost, méně zmetků),
• nahrazování drahých/kolísavých surovin (částečné substituce),
• optimalizaci energetické náročnosti procesu.

To jsou věci, které se v roce 2025 v Česku potkávají s tlakem na náklady i s očekáváním retailu.

Kde AI ve výrobě potravin reálně vydělá peníze (a kde ne)

AI má nejrychlejší návratnost v procesech s vysokou variabilitou a vysokou cenou chyby. To je dobrá zpráva, protože právě takové jsou fermentace, emulze a produkty s krátkou trvanlivostí.

Nejčastější „ROI“ scénáře

• Méně zmetků a reklamací: stabilnější textura, méně oddělování tuku, méně kolapsů struktury.
• Vyšší výtěžnost: lepší vaznost vody, méně odparu, méně odpadu při krájení.
• Levnější receptura bez ztráty chuti: chytré substituce surovin (např. část tuku, část proteinu).
• Rychlejší vývoj: kratší iterace mezi nápadem a pilotní výrobou.

Kde to naopak bývá slepá ulička

• Když firma nemá žádná data a nechce je sbírat.
• Když se čeká, že AI „vyřeší chuť“ bez senzoriky a testování.
• Když je výroba tak nestabilní, že se mění deset věcí najednou a nikdo neví proč.

Praktický checklist: jak začít s AI ve výrobě (sýr, maso, alternativy)

Začít jde i bez velkého rozpočtu, ale ne bez disciplíny. Tady je postup, který dávám smysl i pro střední podnik.

1. Vyberte jeden produkt (např. „uzená klobása 55 % masa“ nebo „polotvrdý sýr 45 % t. v. s.“).
2. Zaveďte měření 6–10 klíčových proměnných:
   • vstupní parametry suroviny (vlhkost, tuk, bílkovina, pH),
   • procesní parametry (čas/teplota, otáčky, dávkování),
   • výstup (textura, ztráty, výtěžnost, senzorika).
3. Udělejte datový audit: co máte v ERP/MES, co je v Excelu, co je jen „v hlavě“.
4. Zacilte na jednu metrikou kvality (např. rozpad emulze, lámavost, výskyt ok).
5. Postavte jednoduchý predikční model dřív, než budete chtít generovat nové receptury.
6. Nastavte rozhodovací pravidla: kdy modelu věříte, kdy jde šarže na kontrolu, kdy upravíte parametry.

Pokud chcete „AI navrženou recepturu“, bez kroků 1–4 to obvykle končí frustrací.

Kam to míří v roce 2026: AI jako standardní součást R&D a kvality

Nejpravděpodobnější budoucnost není robot-kuchař, ale AI v pozadí. Bude sedět v:

• oddělení vývoje (rychlejší iterace receptur),
• kvalitě (predikce odchylek a včasné zásahy),
• nákupu (modelování dopadu změny surovin),
• výrobě (optimalizace parametrů šarže).

A to přímo navazuje na zemědělství: čím lépe umíme předpovědět kvalitu surovin na vstupu, tím stabilnější (a levnější) je výroba na výstupu. Pro celý řetězec je to jedna a ta samá hra: data, predikce, řízení variability.

Pokud vás v téhle sérii zajímá hlavně AI na poli, zkuste si položit jednoduchou otázku: Kde se mi dnes ztrácí marže – před sklizní, nebo až ve výrobě a v odpadu? Dost často je odpověď překvapivá.

---

Chcete zjistit, kde má AI v potravinářství nejrychlejší přínos ve vašem provozu? Připravte si seznam 3 produktů s největší variabilitou a 3 nejčastější reklamace. Právě tam obvykle leží první „rychlé vítězství“.