Precizní fermentace a AI: co změní v potravinách

Rok 2025 je pro potravinářství trochu nepříjemně upřímný. Energie jsou drahé, tlak na snižování emisí roste, dodavatelské řetězce pořád občas zaskřípou a zákazníci chtějí „čisté složení“ i rozumnou cenu zároveň. Právě v takové chvíli začíná dávat smysl technologie, která zní jako sci‑fi, ale ve výrobě už dávno běží: precizní fermentace.

A teď to podstatné: precizní fermentace sama o sobě nestačí. Skutečný rozdíl dělá umělá inteligence ve výrobě potravin, protože fermentace je v praxi řízení složitého bioprocesu s desítkami proměnných. Když se to řídí „podle tabulky“, platí se za chyby. Když se to řídí daty a modely, platí se za produkt.

V roce 2023 se devět startupů spojilo do Precision Fermentation Alliance (PFA), aby posunuly technologii směrem k větší důvěryhodnosti, jednotným pravidlům a lepšímu přístupu na trh. Dnes, na konci roku 2025, je tenhle krok čím dál víc relevantní i pro Česko – nejen pro alt-protein scénu, ale pro celý agri‑food ekosystém od zemědělců po výrobce ingrediencí.

Proč aliance vznikla a proč na ní záleží i v Česku

Aliance typu PFA vznikají ve chvíli, kdy odvětví narazí na „strop“: technologicky už umí hodně, ale brzdí ho regulace, standardy, komunikace a důvěra. Přesně to je případ precizní fermentace.

Zakládajícími členy PFA jsou společnosti Change Foods, The EVERY Co., Helaina, Imagindairy, Motif FoodWorks, New Culture, Onego Bio, Perfect Day a Remilk. Každá z nich řeší trochu jiný produkt (bílkoviny, mléčné složky, funkční ingredience), ale potkávají se v těch samých překážkách:

• jak vysvětlit technologii spotřebitelům a odběratelům bez marketingových zkratek,
• jak nastavit společné minimum pro bezpečnost potravin, značení a transparentnost,
• jak jednat s regulátory tak, aby se trh nerozpadl na desítky rozdílných pravidel.

Pro české firmy je důležité číst mezi řádky: kdo bude mít standardy, ten bude mít i trh. A kdo bude mít data a AI know‑how, ten bude standardy plnit levněji a rychleji.

Precizní fermentace není „tradiční fermentace“

Kysané zelí nebo pivo jsou krásné, ale jde o jinou disciplínu. Precizní fermentace používá mikroorganismy (často kvasinky nebo houby) jako „výrobní závod“, který produkuje konkrétní molekulu – například protein, enzym nebo tuk.

Důležitá věta, kterou si pohlídejte: Nejde o to vyrobit další náhražku jídla. Jde o výrobu ingrediencí se stejnou funkcí, ale jinou výrobní logikou.

Právě proto do toho vstupuje AI. Jakmile vyrábíte cílenou molekulu, začíná rozhodovat výtěžnost, stabilita procesu, čistota a cena.

Kde do toho vstupuje AI: fermentace je problém řízení, ne jen biologie

Fermentace v průmyslovém měřítku se chová jako živý systém: drobné změny v surovině, teplotě nebo provzdušnění se umí projevit až za hodiny. Často ve chvíli, kdy už je pozdě. AI v potravinářství tady není „hezký doplněk“. Je to způsob, jak z procesu udělat predikovatelnou výrobu.

1) Prediktivní řízení bioprocesu (MPC + strojové učení)

Největší únik peněz ve fermentaci bývá ve špatně trefeném „okně“ růstu a produkce. Pokročilé týmy kombinují:

• modely typu MPC (model predictive control),
• strojové učení nad historickými šaržemi,
• online data ze senzorů (pH, rozpuštěný kyslík, CO₂, biomasa, teplota, otáčky, průtoky).

Výsledek je praktický: méně šarží mimo specifikaci a vyšší konzistence. A konzistence je to, co chce každý výrobce potravin, který má dělat tisíce tun ročně.

2) Digitální dvojče fermentoru

Digitální dvojče je simulace, která se průběžně aktualizuje daty z reálného provozu. V praxi to pomáhá ve třech věcech:

1. rychlejší škálování (z laboratorního měřítka do pilotu a výroby),
2. testování změn bez rizika (např. jiný zdroj cukru, jiná strategie krmení),
3. odhalení příčin odchylek (ne jen „co se stalo“, ale „proč“).

Pro české potravináře je tohle zásadní: škálování bývá nejdražší fáze. Kdo ho zkrátí o měsíce, vyhraje i bez „nejlepšího“ produktu.

3) AI pro výběr kmenů a optimalizaci receptury média

Hodně firem se zasekne na tom, že laboratorní výsledky vypadají skvěle, ale při přechodu na levnější suroviny padá výtěžnost. AI se používá k návrhu:

• složení živného média s ohledem na cenu a dostupnost,
• krmných profilů (feed strategy),
• robustních kmenů, které snesou variabilitu.

Tady se otevírá přímé propojení na zemědělství: variabilita vstupních surovin (např. škrob, cukry, melasa) je zemědělský problém. A řeší se stejnou metodou jako v precizním zemědělství: měřením, klasifikací, predikcí.

Jedna z nejpraktičtějších definic: Precizní fermentace je „precizní zemědělství“ uvnitř nerezové nádoby.

Tři cíle aliance PFA: co si z nich odnést pro praxi

PFA si při vzniku nastavila tři cíle: porozumění technologii a transparentnost, vzdělávání a standardy, a zlepšení přístupu na trh skrze regulaci a financování. V roce 2025 tyhle body dávají konkrétní checklist pro firmy, které chtějí do biovýroby vstoupit.

Transparentnost: co to znamená pro produkt a značku

V Evropě je důvěra spotřebitele tvrdá měna. Pokud produkt vzniká novým postupem, nestačí „je to bezpečné“. Potřebujete umět vysvětlit:

• co přesně je finální ingredience (funkce, alergeny, čistota),
• jak se kontroluje bezpečnost šarží,
• jak se řeší stopové nečistoty a konzistence.

AI tu může pomoct i komunikačně: když máte datově podložené řízení kvality, mluvíte konkrétně. A to je rozdíl mezi „věřte nám“ a „tady je důkaz“.

Standardy: bez nich nepůjde industrializace

Jakmile se z pilotu stane výroba, přichází klasické potravinářské reality: audity, HACCP, validace čištění, sledovatelnost. PFA směřuje k tomu, aby odvětví mluvilo „jedním jazykem“.

Praktický dopad pro české producenty a investory:

• standardizace zlevňuje compliance,
• usnadňuje B2B prodej ingrediencí,
• zrychluje přijetí v řetězcích a u velkých značek.

A opět: AI v řízení kvality (detekce odchylek, predikce selhání, analýza trendů) se stává konkurenční výhodou, ne luxusem.

Regulace a veřejné peníze: proč je to tak citlivé téma

U nových potravinářských technologií je regulace často brzda i ochrana zároveň. Pro odvětví je klíčové, aby pravidla byla:

• srozumitelná,
• předvídatelná,
• konzistentní napříč trhy.

Aliance zmiňuje i veřejné financování a partnerství veřejného a soukromého sektoru. To je v EU běžná cesta, jak urychlit infrastrukturu (pilotní linky, testovací centra, vzdělávání). V českém kontextu to znamená jediné: kdo přijde připravený s projektem, daty a plánem měření dopadů, má náskok.

Co to znamená pro zemědělství: nové odbyty, nové požadavky

Precizní fermentace bývá rámovaná jako „alternativa k živočišné výrobě“. To je jen část pravdy. Druhá část je praktičtější: fermentace potřebuje levné a stabilní vstupy. A ty často začínají na poli.

Nové hodnotové řetězce pro plodiny a vedlejší produkty

Pro zemědělce a zpracovatele může být zajímavé, že fermentace umí využívat:

• cukerné a škrobnaté suroviny,
• některé vedlejší proudy z potravinářství (pokud projdou specifikací),
• regionální zdroje podle dostupnosti.

To ale zvyšuje tlak na konzistenci. Fermentační provoz nechce překvapení.

AI v precizním zemědělství jako „předstupeň“ úspěšné fermentace

V sérii „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“ se pořád vrací jeden motiv: data napříč řetězcem. Tady je to vidět jasně.

• Pokud AI v zemědělství zlepší třídění a predikci kvality surovin, fermentace má stabilnější vstup.
• Stabilnější vstup zjednoduší řízení procesu a zvedne výtěžnost.
• Vyšší výtěžnost snižuje cenu ingredience a zlepšuje šanci dostat se do mainstreamu.

Tohle je důvod, proč dává smysl, aby spolu mluvili agronomové, technologové a datoví analytici. Ne jako „oddělení“, ale jako jeden tým.

Praktický checklist: jak začít s AI v (precizní) fermentaci

Pokud jste výrobce ingrediencí, potravinářská firma, nebo startup a zvažujete precizní fermentaci, tohle je realistický start bez kouzel:

1. Zmapujte data, která už máte: šaržové záznamy, laboratorní výsledky, alarmy, logy z PLC/SCADA.
2. Doplňte senzory, které nejvíc chybí: typicky online biomasa (nebo její proxy), CO₂ off‑gas, přesné průtoky.
3. Vyberte 1–2 metriky úspěchu: výtěžnost na kg substrátu, čas do cílové koncentrace, procento šarží mimo specifikaci.
4. Zaveďte detekci odchylek: i jednoduchý model, který včas hlásí „tahle šarže se láme“, ušetří nejvíc.
5. Teprve pak jděte do optimalizace: MPC, digitální dvojče, automatizované návrhy krmení.

Nejčastější chyba, kterou vídám: firma chce „AI na optimalizaci“, ale nemá spolehlivý sběr dat a definované cíle. To končí frustrací a špatnou reputací AI uvnitř organizace.

Co čekat v roce 2026: méně hype, víc provozu

Trend pro další rok je jasný: vyhraje ten, kdo zvládne industrializaci. Ne ten, kdo má nejhezčí prezentaci o udržitelnosti. Aliance jako PFA k tomu tlačí celé odvětví: sjednotit slovník, zvednout transparentnost a zjednodušit cestu na trh.

Pro české prostředí je to dobrá zpráva. Máme silné potravinářství, schopné procesní inženýry a rostoucí komunitu kolem AI. Pokud se tyto světy propojí, může Česko hrát roli nejen jako „odběratel“ inovací, ale i jako dodavatel know‑how – od senzoriky přes řízení kvality až po datové modely pro bioprocesy.

Pokud řešíte, kde AI v potravinářství přinese nejrychlejší návratnost, moje odpověď je přímočará: tam, kde je variabilita a drahé chyby – a fermentace je přesně ten případ. Jak rychle se z toho stane běžná výrobní praxe i u nás?