Precizní fermentace mléka: co ukazuje Remilk

Remilk do vývoje „mléka z fermentace“ nalil zhruba 150 milionů dolarů a skoro šest let práce – a teď spouští komerční prodej v Izraeli. Tohle není další „alternativní nápoj do kávy“. Je to signál, že potravinářství se posouvá do fáze, kdy se složení mléka dá navrhovat podobně jako receptura v laboratoři: méně cukru, cílená funkčnost (pěna, chuť, chování v kávě), stabilní kvalita.

Pro naši sérii „Umělá inteligence v zemědělství a potravinářství“ je na tom nejzajímavější jedna věc: precizní fermentace je biotechnologie, ale její škálování je z velké části datový problém. A právě tady nastupuje AI – od optimalizace kmenů a fermentačních křivek až po plánování výroby, kontrolu kvality a predikci poptávky.

Co Remilk vlastně uvádí na trh (a proč na tom záleží)

Remilk spouští v Izraeli produkt, který interně označuje jako „New Milk“. Z technologického pohledu je jádrem produktu rekombinantní syrovátkový protein beta‑laktoglobulin, vyráběný pomocí kvasinek a precizní fermentace. Distribuci a prodej v Izraeli řeší přes partnerství s Gad Dairies, jedním z největších místních hráčů.

Důležitý detail, který by neměl zapadnout: nejde jen o dodávku ingredience (B2B). Remilk se posunul k hotovému výrobku (B2C/B2B2C), protože zjistil, že „mít protein“ nestačí. Mléko je komplexní systém – chuť, aroma, textura, stabilita, chování při ohřevu, schopnost vytvořit mikropěnu v cappuccinu. To všechno je inženýrská disciplína.

Remilk navíc komunikuje, že jejich mléko má mít o 75 % méně cukru než běžné mléko. To je pro spotřebitele s ohledem na výživu srozumitelný benefit a pro trh (kavárny, retail) jasný argument, proč to vůbec zkoušet.

Proč je „funguje to v kávě“ tvrdší požadavek, než vypadá

Kavárny jsou v realitě brutální testovací laboratoř. Pokud se produkt:

• sráží při vyšší teplotě,
• nechová se konzistentně v páře,
• nedrží pěnu,
• nebo mění chuť v kombinaci s kyselostí espressa,

baristé to okamžitě poznají – a produkt končí. Remilk správně začíná v gastro kanálu (káva, restaurace), kde se rychle ukáže, jestli technologie zvládla „posledních 10 %“.

Precizní fermentace jako továrna na složení: kde do toho vstupuje AI

Precizní fermentace je v principu „vaření“ s mikroorganismy. V praxi jde o řízení živého systému, který reaguje na teplotu, pH, dostupnost živin, kyslík, míchání i stopové nečistoty. Tady je AI extrémně užitečná, protože hledá vzory v datech, které člověk v tabulkách často neuvidí.

1) Optimalizace fermentace: výtěžnost, stabilita, náklady

Největší ekonomika celého konceptu stojí na tom, kolik proteinu vyrobíte:

• na jednotku času (průtok linky),
• na jednotku substrátu (účinnost),
• s jakou stabilitou mezi šaržemi.

AI modely (typicky kombinace časových řad, kauzálních modelů a optimalizačních algoritmů) umí řídit proces směrem k cíli, například:

• maximalizovat výtěžnost beta‑laktoglobulinu,
• minimalizovat vedlejší metabolity, které dělají „pachuť“,
• snížit spotřebu energie při chlazení/ohřevu,
• zkrátit dobu čištění díky predikci zanášení.

Tohle není akademická hra. U produktů s nízkou marží (mléko) rozhodují haléře na litr.

2) Formulace „z jednoho proteinu“: data místo pokus–omyl

CEO Remilk popisuje klíčovou věc: když smícháte protein s vodou a tuky, nebude to chutnat jako mléko. To znamená, že firma musela vybudovat kompetenci v:

• senzorice (chuť/aroma),
• funkčnosti (pěna, stabilita emulze),
• fyzikální chemii (interakce protein–tuk–minerály),
• technologii výroby (teplotní režimy, homogenizace).

AI se tady dá použít velmi prakticky: jako „doporučovací systém“ pro recepturu. Vstupy jsou data o surovinách, procesních parametrech a výsledné senzorice; výstupem je návrh kombinací, které splní cílový profil. V potravinářství to často zrychlí vývoj z měsíců na týdny, protože to eliminuje slepé uličky.

3) Kontrola kvality v reálném čase: méně zmetků, víc důvěry

U mléčných produktů (a jejich alternativ) je konzistence zásadní. Když jeden týden pění skvěle a další týden „padá“, končí to vráceným zbožím a ztrátou důvěry.

Moderní výrobní provozy používají inline senzory (např. spektroskopii, měření viskozity, vodivosti, pH) a AI nad tím může stavět:

• detekci odchylek mezi šaržemi,
• predikci senzorických problémů ještě před plněním,
• automatické rozhodování „uvolnit/pozdržet“ šarži.

Tohle je přesně typ aplikace, který se dobře vysvětluje i managementu: méně reklamací, méně vyhozené produkce, stabilnější dodávky.

Proč Remilk volí partnerství a výrobu přes kontrakt

Remilk nepostavil vlastní mega‑továrnu. Hotový produkt má vyrábět ve Španělsku přes kontraktního výrobce a v Izraeli se opírá o joint venture s distributorem (Gad). To je střízlivé rozhodnutí.

V potravinářství se často podceňuje, že škálování není jen o technologii, ale o:

• logistice chlazeného řetězce,
• skladování,
• vyjednávání s retailem,
• merchandisingu,
• a „nudných“ KPI v terénu.

Remilk přiznává, že čistě B2C model by byl pomalý a mimo jejich core know‑how. V jejich logice je distribuce do značné míry komodita – a já s tím v tomto případě souhlasím. Pokud je diferenciátor ve vědě a formulaci, je rozumné outsourcovat to, co už někdo dělá desetiletí.

Lekce pro české výrobce a agropotravinářské firmy

Tohle partnerství má přesah i pro Česko. Mnoho firem chce „AI“ nebo „biotech“, ale nemá kapacitu všechno vybudovat interně. Často je nejlepší cesta:

1. ujasnit si, kde je skutečný diferenciátor (know‑how),
2. zbytek řešit partnerstvím nebo kontraktem,
3. a AI použít na řízení kvality a nákladů napříč řetězcem.

Regulace a trhy: proč USA v roce 2026 a co s Evropou

Remilk otevřeně říká, že jedním z důvodů pro zaměření na Severní Ameriku je evropská opatrnost vůči GMO. U precizní fermentace je regulační a společenská rovina často stejně náročná jako technologie.

Pro praxi to znamená dvě věci:

• Time‑to‑market bude záviset na schvalovacích procesech a komunikaci bezpečnosti.
• Značky budou muset lépe vysvětlovat, co přesně se vyrábí (a co ne) – jinak se diskuse zvrhne do zkratek.

Z pohledu českého trhu je realistické očekávat, že podobné produkty se budou nejdřív prosazovat v segmentech, kde je jasný benefit: gastro (baristická funkčnost), sportovní výživa (protein), případně produkty s cílenou nutriční skladbou.

Co z toho plyne pro AI v zemědělství a potravinářství

Remilk je pěkný příklad, že budoucnost potravin nevzniká jen „na poli“ nebo jen „v laboratoři“. Vzniká na rozhraní biologie, výroby a dat.

Konkrétně: AI v potravinářství nebude jen o marketingu a predikci poptávky. Bude o každodenním řízení procesů a kvalitě. A firmy, které to vezmou vážně, získají tři výhody najednou:

• stabilnější kvalitu (méně variabilní šarže),
• nižší náklady (optimalizace energie a surovin),
• rychlejší vývoj receptur (méně pokus–omyl).

Praktický checklist: kde začít, pokud jste výrobce nebo inovátor

Pokud jste v potravinářství (mlékárna, nápoje, ingredience, startup), tady je postup, který dlouhodobě funguje:

1. Zmapujte data, která už máte – šarže, reklamace, laboratorní výsledky, procesní logy.
2. Vyberte jeden KPI, který bolí (např. zmetkovitost, spotřeba energie, nestabilní pěnivost).
3. Postavte jednoduchý model (predikce odchylky šarže, včasné varování).
4. Zaveďte uzavřenou smyčku – model nesmí jen reportovat, musí umět doporučit akci.
5. Teprve potom škálujte na další linky/produkty.

AI projekty v provozu vyhrávají tehdy, když zlepší jednu konkrétní věc měřitelně – a pak se teprve rozšiřují.

„Vyrobit protein je jen začátek. Vyrobit mléko, které lidé chtějí pít každý den, je ta těžší část.“

Tahle věta vystihuje celé téma precizní fermentace i roli AI: technologie sama o sobě nestačí. Rozhoduje schopnost doladit funkčnost, chuť, kvalitu a náklady na úroveň masového trhu.

Remilk cílí na USA v roce 2026 a nejdřív chce uspět v Izraeli během následujících 6–9 měsíců. Pokud se to povede, uvidíme víc podobných modelů: biotechnologická firma + tradiční distributor + AI‑řízená výroba.

A teď zajímavá otázka pro další díly naší série: až budou „navrhovaná“ mléka běžná, bude se konkurovat značkou – nebo daty a kvalitou procesu?