AI optimizācija proteīna izolāta ražošanā

ASNS Ingredient īsteno pētniecības Atveseļošanas fonda projektu “Latvijas Pārtikas kompetences centrs – digitalizācija”, saskaņā ar “Latvijas Atveseļošanas un noturības mehānisma plāna 2.2. reformu un investīciju virziena “Uzņēmumu digitālā transformācija un inovācijas” 2.2.1.3.i. investīcijas “Atbalsts jaunu produktu un pakalpojumu ieviešanai uzņēmējdarbībā” īstenošanas noteikumi.

Pētniecības nosaukums: “Optimizācijas algoritmu pielietojums proteīna izolāta ražošanas procesā un receptūras izstrādē.“

Pētniecības projekts tiek īstenots SIA “Latvijas pārtikas kompetences centrs” projekta Nr.2.2.1.3.i.0/1/24/A/CFLA/002 ietvaros sadarbībā ar SIA FIDEA.

Pētniecības projekta īstenošanas laiks: 02.01.2025. – 28.12.2026.

Projekta mērķis ir izstrādāt AI algoritmu prototipu, kas uzlabos ražotā proteīna izolāta un blakusproduktu receptes, palielinot ražošanas efektivitāti un gala produkta kvalitāti. 

Galvenās aktivitātes ietver datu vākšanu no ražošanas iekārtām, AI algoritmu izstrādi un to aprobāciju, kā arī to integrēšanu mākoņa sistēmā. Projekta rezultātā tiks izveidota moderna AI risinājumu platforma, kas ļaus ātrāk un precīzāk optimizēt ražošanas procesus, sniedzot būtisku konkurences priekšrocību uzņēmumam.

Pētniecības projekta ietvaros plānots izstrādāt mākslīgā intelekta un lineārās matemātikas algoritmus receptūras optimizācijai, kā arī interaktīvus paneļus šo algoritmu apmācībai un vizualizēšanai. Papildus, tālākai attīstībai plānots analizēt modeļu kvalitāti un izmantošanas iespējas augstas pievienotās vērtības pārtikas rūpniecībā. Papildus, projektam ir plānota arī būtiska pozitīva ietekme uz vidi (zaļais produkts), aizstājot pārtikā gaļas u.c. produktus.

Projektā paredzētās aktivitātes:

1. Laboratorijas datu ievākšana
2. Apstrādes modeļa izveide
3. Modeļu validācija laboratorijā
4. Metodes izstrāde modeļu ieviešanai ražotnē
5. Pirmatnējā rūpniecības iekārtu datu ievākšana
6. Rūpniecības iekārtu datu pārraide mākonī
7. Administrēšanas paneļa izveide

Sagaidāmais rezultāts: Izveidots un praksē pāraudīts prototips.

Sagaidāms, ka šādu algoritmu ieviešana produkcijā atļaus samazināt darba, laika, izmaksu un neveiksmīgu mēģinājumu skaitu un apjomu, mēģinot identificēt jaunu proteīna izolāta receptūru ar konkrētām īpašībām. Attiecīgi, ja produktu patērētāji meklē, piemēram, tādu proteīna izolāta pulveri, kas, izstrādājot pārtikas produktu, pastiprināti veido želējošu galaproduktu, pielietojot algoritmisku optimizācijas analītikas instrumentu, ražotājs spēs sasniegt vēlamo rezultātu izteikti ātrāk, ar mazākiem resursiem. 

Sagaidāms, ka pielietojot lielo datu apstrādes spējīgus modeļus, ražotājs ierindo sevi šaurā lokā uzņēmumu, kas gatavi nākotnes iespējām. Papildus, mākslīgā intelekta algoritmi var palīdzēt identificēt neefektivitātes un anomālijas ražošanas procesos, kas nebūtu iespējams bez šiem modeļiem. Potenciāli iespējams arī paredzēt pārtikas kvalitātes neatbilstības vēl pirms ražošanas process izpildīts pilnā apmērā. Tas viss ļaus ražotājam ietaupīt gan resursus, padarot uzņēmumu ilgtspējīgāku, gan uzlabot rentabilitāti, atbalstot Latvijas tautsaimniecību.

STARPNODEVUMA REZULTĀTS 02.01.2025 – 30.05.2025.

Īstenotās aktivitātes:

• Tika apzināti, apkopoti laboratorijā ievāktie dati un ražošanas procesi. Procesa apraksti tika apskatīti, lai iepazītos ar ražošanas iekārtām un secību, kā arī lai izprastu pamata ķīmiskos procesus.
• Datu apstrādei un analīzei tika uzrakstīts kods Python valodā.
• Apzināts kādas variācijas datos iespējamas, kā arī kāda ir sagaidāmā ietekme uz rezultātu.
• Apzināti tehnoloģiskie un citi ierobežojumi.

Sasniegtais rezultāts:

Apkopotas pieejamās datu kopas, apzināts ražošanas un datu iegūšanas process/metode. Skaidra sagaidāmā parametru ietekme uz rezultātu un to ierobežojumi.

Publicēts: 01.06.2025.

STARPNODEVUMA REZULTĀTS 01.06.2025 – 31.12.2025.

Īstenotās aktivitātes:

• Veikta publikāciju un citu informācijas avotu izpēte. 
• Apzināts kādas algoritmiskās un mašīnmācības metodes līdz šim nozarē pielietotas līdzīgu problēmu risināšanā. 
• No iegūtajām datu kopām nodalītas kopas, kas paredzētas pētījuma testēšanai un validācijai.
• Izveidota vide algoritmu testēšanai un rezultātu reprezentācijai.

Sasniegtais rezultāts:

Apzināti piemērotākie algoritmi /metodes. Izvirzīti pamatalgoritmi tālākai modelēšanai. Datu kopas un prototipēšanas vide matemātiskā modeļa testēšanai un rezultātu atspoguļošanai.

Publicēts: 15.12.2025.