AI και ασφάλεια τροφίμων: Πώς η Ελλάδα δείχνει τον δρόμο

Η αξία μιας ελληνικής παρτίδας ελιάς, φέτας ή νωπών φρούτων μπορεί να χαθεί μέσα σε λίγες ώρες, αν εμφανιστεί ένα κρούσμα επιμόλυνσης ή ανιχνευτεί ένα επικίνδυνο παθογόνο. Σε μια εποχή που οι ακραίες καιρικές συνθήκες, οι σύνθετες εφοδιαστικές αλυσίδες και οι αυστηροί ευρωπαϊκοί κανονισμοί πιέζουν τον αγροδιατροφικό τομέα, η πρόληψη κινδύνων στην ασφάλεια τροφίμων δεν είναι απλώς «συν» – είναι προϋπόθεση επιβίωσης.

Μέσα σε αυτό το πλαίσιο, η τεχνητή νοημοσύνη (AI) μπαίνει δυναμικά στον ελληνικό αγροτικό τομέα. Δεν αφορά μόνο την πρόβλεψη παραγωγής ή την έξυπνη άρδευση· αφορά και κάτι εξίσου κρίσιμο: την έγκαιρη ανίχνευση και πρόληψη κινδύνων στα τρόφιμα, από το χωράφι μέχρι το ράφι. Ένα πρόσφατο ευρωπαϊκό έργο, στο οποίο πρωταγωνιστεί ελληνική τεχνογνωσία, δείχνει πώς αυτό γίνεται στην πράξη.

Σε αυτό το άρθρο, στο πλαίσιο της σειράς «AI στον Ελληνικό Αγροτικό Τομέα», θα δούμε:

• πώς το πιλοτικό έργο STELAR – Pilot A με επικεφαλής ελληνική ομάδα αλλάζει το παιχνίδι στην ασφάλεια τροφίμων,
• ποιες τεχνολογίες AI χρησιμοποιούνται για την πρόληψη κινδύνων,
• τι σημαίνουν όλα αυτά πρακτικά για παραγωγούς, ομάδες παραγωγών, συνεταιρισμούς, τυποποιητήρια και βιομηχανίες τροφίμων στην Ελλάδα,
• πώς μπορείτε να αξιοποιήσετε σήμερα αυτή την τεχνογνωσία για να θωρακίσετε τα προϊόντα και την επιχείρησή σας.

Από τον χαοτικό όγκο δεδομένων σε έξυπνες αποφάσεις

Η ασφάλεια τροφίμων σήμερα δεν κρίνεται μόνο στο χωράφι ή στο εργαστήριο, αλλά και… στα δεδομένα. Καθημερινά δημοσιεύονται:

• ειδοποιήσεις για περιστατικά επιμόλυνσης,
• ανακλήσεις προϊόντων,
• επιστημονικές αναφορές για νέους ή αναδυόμενους κινδύνους,
• αλλαγές σε κανονισμούς και όρια υπολειμμάτων.

Για έναν παραγωγό ή μια βιομηχανία τροφίμων στην Ελλάδα, το ερώτημα είναι απλό αλλά σκληρό: πώς μπορεί κάποιος να παρακολουθεί όλα αυτά εγκαίρως και να αντιδρά πριν προκύψει ζημιά;

Εδώ έρχεται το Pilot A του έργου STELAR, με επικεφαλής την AGROKNOW στην Ελλάδα. Στόχος του πιλοτικού ήταν να δείξει πώς τα εργαλεία AI μπορούν να «μαζέψουν» κατακερματισμένα δεδομένα από πολλές πηγές, να τα καθαρίσουν, να τα ενοποιήσουν και να τα μετατρέψουν σε έγκαιρες προειδοποιήσεις και πρακτικές συστάσεις.

Πού ακριβώς βοηθά η AI;

Στο πλαίσιο του Pilot A, ενσωματώθηκαν νέα εργαλεία AI στην πλατφόρμα FOODAKAI, μια λύση ευφυΐας ασφάλειας τροφίμων που χρησιμοποιείται διεθνώς. Αυτά τα εργαλεία κλήθηκαν να λύσουν τέσσερα βασικά προβλήματα που αντιμετωπίζει κάθε υπεύθυνος ποιότητας και ασφάλειας τροφίμων:

1. Εξαγωγή πληροφορίας από κείμενα
   Τα περισσότερα συμβάντα επιμόλυνσης περιγράφονται σε ελεύθερο κείμενο (π.χ. ανακοινώσεις αρχών, τεχνικές αναφορές). Με χρήση natural language processing (NLP), το σύστημα «διαβάζει» τα κείμενα και εντοπίζει αυτόματα:

   • προϊόν,
   • χώρα προέλευσης,
   • είδος κινδύνου (μικροβιολογικός, χημικός, αλλεργιογόνα κ.λπ.),
   • βαθμό σοβαρότητας.

2. Αφαίρεση διπλών ειδοποιήσεων
   Όταν το ίδιο περιστατικό αναπαράγεται σε πολλά κανάλια, η εικόνα θολώνει. Η AI εντοπίζει διπλότυπες ή επικαλυπτόμενες ειδοποιήσεις και τις ομαδοποιεί, ώστε ο χρήστης να βλέπει μια καθαρή, ενιαία εικόνα του κινδύνου.

3. Συσχέτιση χρονοσειρών δεδομένων
   Η πλατφόρμα συσχετίζει δεδομένα από διαφορετικές πηγές (αναφορές περιστατικών, εποχικότητα, προέλευση, supplier performance) και εντοπίζει τάσεις και μοτίβα. Για παράδειγμα:

   • αύξηση περιστατικών συγκεκριμένου παθογόνου σε νωπά προϊόντα από μια χώρα,
   • πιθανή εποχική έξαρση σε μια καλλιέργεια που αφορά άμεσα την Ελλάδα (π.χ. πυρηνόκαρπα, κηπευτικά).

4. Ευθυγράμμιση ετερογενών δεδομένων
   Κάθε εταιρεία έχει τη δική της ονοματολογία για πρώτες ύλες, προμηθευτές και κινδύνους. Τα εργαλεία AI βοηθούν να «χαρτογραφηθούν» αυτά τα διαφορετικά συστήματα σε εσωτερικές ταξινομίες, ώστε όλα τα δεδομένα να «μιλούν την ίδια γλώσσα».

Το αποτέλεσμα; Από έναν χαοτικό όγκο πληροφοριών, προκύπτει μια ενιαία, αξιόπιστη βάση γνώσης που επιτρέπει πραγματικά γρήγορη και τεκμηριωμένη λήψη αποφάσεων.

Μεγάλα γλωσσικά μοντέλα στην υπηρεσία της ασφάλειας τροφίμων

Ένα από τα πιο εντυπωσιακά σημεία του Pilot A ήταν η χρήση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (Large Language Models – LLMs) σε τεράστια κλίμακα, για κάτι φαινομενικά απλό αλλά πρακτικά πολύπλοκο: τη χαρτογράφηση συστατικών και προμηθευτών.

Η ομάδα εφάρμοσε AI για να ευθυγραμμίσει:

• πάνω από 6.800 συστατικά πελατών,
• 15.400 συστατικά που ήδη παρακολουθούνται από τη βάση γνώσης της πλατφόρμας,
• σχεδόν 1.000.000 προμηθευτές,
• περισσότερους από 2.500 τύπους κινδύνων/κινδύνων ασφάλειας τροφίμων.

Η κλίμακα αυτή δείχνει κάτι κρίσιμο για τον κλάδο:

Χωρίς αυτοματοποίηση και AI, η διαχείριση κινδύνων σε παγκόσμιες αλυσίδες τροφίμων γίνεται πρακτικά αδύνατη.

Τι σημαίνει αυτό για μια ελληνική επιχείρηση τροφίμων;

Ακόμη και μια «μεσαία» ελληνική επιχείρηση:

• συνεργάζεται με δεκάδες ή εκατοντάδες προμηθευτές,
• διαχειρίζεται χιλιάδες κωδικούς πρώτων υλών και τελικών προϊόντων,
• στοχεύει σε αγορές με πολύ διαφορετικές απαιτήσεις (ΕΕ, Μέση Ανατολή, Β. Αμερική).

Με τη βοήθεια LLMs και έξυπνων αλγορίθμων:

• η αντιστοίχιση συστατικών γίνεται αυτόματα και με συνέπεια,
• οι κίνδυνοι που σχετίζονται με κάθε συστατικό ή προμηθευτή ενημερώνονται δυναμικά,
• μειώνεται δραστικά ο χρόνος και το ανθρώπινο λάθος σε κρίσιμες λειτουργίες, όπως η αξιολόγηση προμηθευτών και η έγκριση νέων πρώτων υλών.

Έτσι, η AI λειτουργεί σαν ένας ψηφιακός βοηθός ασφάλειας τροφίμων, που γνωρίζει ανά πάσα στιγμή ποιο προϊόν, ποιον προμηθευτή και ποιον κίνδυνο πρέπει να προσέξετε περισσότερο.

Πρακτικές εφαρμογές για την καθημερινή λειτουργία μιας επιχείρησης

Τα αποτελέσματα του Pilot A δεν έμειναν στο θεωρητικό επίπεδο. Έδειξαν συγκεκριμένες εφαρμογές που μπορούν να αλλάξουν την καθημερινότητα τμημάτων ποιότητας, R&D, προμηθειών και κανονιστικής συμμόρφωσης.

1. Αυτοματοποιημένες αξιολογήσεις κινδύνου

Η πλατφόρμα μπορεί να υποστηρίξει αυτόματες ή ημι-αυτόματες αξιολογήσεις κινδύνου:

• προτείνει επίπεδο επικινδυνότητας για συγκεκριμένο συνδυασμό προϊόντος–προέλευσης–προμηθευτή,
• εντοπίζει πρώτες ύλες υψηλού ρίσκου, ώστε να σχεδιάζονται ενισχυμένοι έλεγχοι,
• βοηθά στον επανασχεδιασμό συνταγών με ασφαλέστερες εναλλακτικές.

Για παράδειγμα, μια ελληνική εταιρεία που εξάγει έτοιμα γεύματα μπορεί να εντοπίσει ότι ένα συγκεκριμένο μπαχαρικό από συγκεκριμένη περιοχή εμφανίζει αυξημένα περιστατικά επιμόλυνσης και να προχωρήσει εγκαίρως σε αλλαγή προμηθευτή.

2. Εναρμονισμένα δεδομένα για προμήθειες και συμμόρφωση

Με τα ενοποιημένα δεδομένα:

• το τμήμα προμηθειών βλέπει σε ενιαίο πίνακα τους κινδύνους ανά προμηθευτή και χώρα,
• το τμήμα ποιότητας έχει γρήγορη πρόσβαση σε ιστορικά περιστατικά,
• σχεδιάζονται πιο έξυπνα συμβόλαια και απαιτήσεις προς προμηθευτές.

Αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό για ομάδες παραγωγών και συνεταιρισμούς, που θέλουν να αναπτύξουν κοινά πρότυπα ποιότητας και να διαπραγματευτούν καλύτερα με εμπόρους και λιανεμπόριο.

3. Βελτιωμένη ιχνηλασιμότητα

Η AI δεν αντικαθιστά τα συστήματα ιχνηλασιμότητας, τα ενισχύει:

• συνδυάζει δεδομένα ιχνηλασιμότητας με δεδομένα κινδύνων,
• βοηθά στην ταχεία αναγνώριση παρτίδων που επηρεάζονται, σε περίπτωση περιστατικού,
• μειώνει τον χρόνο και την έκταση των ανακλήσεων.

Για ελληνικά προϊόντα ΠΟΠ/ΠΓΕ (φέτα, ελαιόλαδο, οίνος, κρόκος κ.ά.), όπου η φήμη είναι κρίσιμη, αυτή η δυνατότητα μπορεί να προστατεύσει ολόκληρη την αλυσίδα αξίας.

4. Υποστήριξη κανονιστικής αναφοράς

Οι ευρωπαϊκές και διεθνείς αγορές γίνονται όλο και πιο απαιτητικές ως προς:

• την υποβολή στοιχείων,
• την τεκμηρίωση διαδικασιών HACCP,
• την απόδειξη προληπτικών μέτρων.

Τα AI εργαλεία διευκολύνουν τη συλλογή των απαραίτητων δεδομένων και τη διαμόρφωση αναφορών, μειώνοντας την γραφειοκρατική επιβάρυνση και τον κίνδυνο λαθών.

5. AI-driven «βοηθοί ασφάλειας τροφίμων»

Ένα ακόμη βήμα είναι η δημιουργία ψηφιακών βοηθών που απαντούν σε ερωτήσεις όπως:

• «Ποιους κινδύνους πρέπει να προσέξω για την προμήθεια αυτού του συστατικού από αυτή τη χώρα;»
• «Πώς αλλάζει ο κίνδυνος αν αλλάξω προμηθευτή ή μέθοδο επεξεργασίας;»

Αυτοί οι βοηθοί βασίζονται σε LLMs προσαρμοσμένα στον χώρο της ασφάλειας τροφίμων και μπορούν να γίνουν καθημερινό εργαλείο στα χέρια υπεύθυνων ποιότητας, ακόμη και σε μικρομεσαίες επιχειρήσεις.

Τι σημαίνουν όλα αυτά για τον Έλληνα αγρότη και την ελληνική παραγωγή

Η σειρά «AI στον Ελληνικό Αγροτικό Τομέα» έχει δείξει μέχρι τώρα πώς η τεχνητή νοημοσύνη βοηθά στη βελτιστοποίηση της παραγωγής, στην ανίχνευση ασθενειών σε καλλιέργειες και στην έξυπνη άρδευση. Το Pilot A του STELAR προσθέτει ένα ακόμη κρίσιμο κομμάτι στο παζλ: την ασφάλεια και τη φήμη των τελικών προϊόντων.

Πώς ωφελείται στην πράξη ο παραγωγός;

Ακόμη κι αν ο ίδιος ο παραγωγός δεν χρησιμοποιεί απευθείας μια πλατφόρμα AI:

• Οι συνεταιρισμοί και οι οργανώσεις παραγωγών μπορούν να υιοθετήσουν τέτοια εργαλεία για να σχεδιάζουν πιο στοχευμένα προγράμματα φυτοπροστασίας και αναλύσεων.
• Οι τυποποιητές και οι βιομηχανίες που αγοράζουν πρώτες ύλες από Έλληνες αγρότες μπορούν να αναβαθμίσουν τα πρωτόκολλα ποιότητας, αυξάνοντας την αξία των προϊόντων.
• Η πρόσβαση σε απαιτητικές αγορές (premium λιανεμπόριο, εξαγωγές σε αγορές με αυστηρές προδιαγραφές) γίνεται πιο ρεαλιστικός στόχος.

Με λίγα λόγια, η AI στην ασφάλεια τροφίμων λειτουργεί σαν πολλαπλασιαστής αξίας για τα ελληνικά αγροτικά προϊόντα.

Τρία βήματα για να προετοιμαστείτε

Ανεξάρτητα από το μέγεθος της επιχείρησής σας, μπορείτε να ξεκινήσετε σήμερα με:

1. Χαρτογράφηση δεδομένων
   Καταγράψτε συστηματικά:

   • προμηθευτές,
   • πρώτες ύλες,
   • συχνότερα προβλήματα ή αποκλίσεις,
   • αποτελέσματα εργαστηριακών ελέγχων.

2. Ψηφιοποίηση διαδικασιών
   Όσο περισσότερα δεδομένα είναι ψηφιακά και δομημένα, τόσο πιο εύκολα μπορείτε να τα αξιοποιήσετε με AI στο μέλλον.

3. Συνεργασία με φορείς και τεχνολογικούς εταίρους
   Αναζητήστε συνεργασίες με:

   • ερευνητικά κέντρα,
   • τεχνολογικούς παρόχους,
   • clusters αγροδιατροφής.

Έτσι, όταν αποφασίσετε να κάνετε το βήμα προς πιο προχωρημένες λύσεις, όπως αυτές που δοκιμάστηκαν στο STELAR, θα είστε ήδη ώριμοι οργανωτικά και τεχνολογικά.

Το μέλλον: ανοιχτή συνεργασία, πολιτικές και νέες τεχνολογίες

Με την ολοκλήρωση του STELAR, ανοίγει μια νέα φάση για την αξιοποίηση των αποτελεσμάτων του στον ευρωπαϊκό – και φυσικά στον ελληνικό – αγροδιατροφικό τομέα. Τα επόμενα βήματα που αναδείχθηκαν από το έργο δείχνουν και την κατεύθυνση που παίρνει συνολικά ο κλάδος:

• Διάλογος με φορείς χάραξης πολιτικής για θέματα διαφάνειας και διαλειτουργικότητας δεδομένων.
• Συνεχής βελτίωση των εργαλείων με βάση την ανατροφοδότηση χρηστών (βιομηχανία, αρχές, οργανισμοί).
• Ενίσχυση ανοιχτών συνεργασιών και open-source προσεγγίσεων, ώστε η τεχνολογία να διαχυθεί και σε μικρότερους παίκτες.
• Εξερεύνηση νέων τεχνολογιών AI, όπως:
  • πιο εξειδικευμένα LLMs για αγροδιατροφή,
  • συνδυασμός δεδομένων πεδίου (sensors, IoT) με δεδομένα κινδύνων,
  • predictive analytics που δεν εντοπίζουν μόνο τι συμβαίνει τώρα, αλλά τι είναι πιθανό να συμβεί στο άμεσο μέλλον.

Για την Ελλάδα, όπου η αγροδιατροφή αποτελεί στρατηγικό πυλώνα ανάπτυξης, η συμμετοχή σε τέτοιες ευρωπαϊκές πρωτοβουλίες σημαίνει κάτι πολύ συγκεκριμένο: πρώιμη πρόσβαση σε τεχνογνωσία αιχμής και δυνατότητα να διαμορφώσει – όχι απλώς να ακολουθήσει – τα νέα πρότυπα ασφάλειας τροφίμων.

Συμπέρασμα: Από την αντίδραση στην πρόληψη, με σύμμαχο την AI

Η πρόληψη κινδύνων στην ασφάλεια τροφίμων με εργαλεία AI δεν είναι πλέον θεωρία – είναι πράξη, δοκιμασμένη σε πραγματικά περιβάλλοντα, με ελληνική συμμετοχή στην πρώτη γραμμή. Το Pilot A του STELAR έδειξε ότι:

• ο μεγάλος όγκος δεδομένων μπορεί να μετατραπεί σε στοχευμένες, έγκαιρες ειδοποιήσεις,
• οι μεγάλες αλυσίδες προμηθευτών και συστατικών μπορούν να χαρτογραφηθούν με αυτοματοποίηση,
• η καθημερινή λειτουργία τμημάτων ποιότητας, προμηθειών και συμμόρφωσης μπορεί να γίνει γρηγορότερη, ακριβέστερη και πιο αξιόπιστη.

Για τον ελληνικό αγροδιατροφικό τομέα, αυτό σημαίνει:

• μεγαλύτερη ανθεκτικότητα σε κρίσεις ασφάλειας τροφίμων,
• ισχυρότερη φήμη για τα ελληνικά προϊόντα,
• καλύτερη πρόσβαση σε απαιτητικές, υψηλής αξίας αγορές.

Αν θέλετε η επιχείρησή σας να περάσει από την αντίδραση (τρέχουμε όταν γίνει το πρόβλημα) στην πρόληψη (βλέπουμε και αντιμετωπίζουμε τον κίνδυνο πριν φανεί), τώρα είναι η στιγμή να εξερευνήσετε τις λύσεις AI για την ασφάλεια τροφίμων.

Ποιο θα είναι το πρώτο βήμα που θα κάνετε σήμερα ώστε, σε λίγα χρόνια, τα ελληνικά προϊόντα να μην ξεχωρίζουν μόνο για τη γεύση τους, αλλά και για το υψηλότερο επίπεδο ασφάλειας και αξιοπιστίας τους;