Zebranie naukowe Oddziału Warszawskiego 28.11.2025 godz. 9.00
XXXIII Konferencja z cyklu Fakty i fikcje w żywieniu człowieka
9th October 2025
Materiały 33 konferencji Fakty i fikcje w żywieniu człowieka
19th November 2025
Oddział Warszawski zaprasza na zebranie naukowe w dniu 28.11.2025 r. o godz. 9.00, podczas którego prelegenci prof. dr hab. Marcin Kurek i dr inż. Dawid Madej wygłoszą referat nt. "Sztuczna Inteligencja w Naukach o Żywności i Żywieniu: Wyzwania, Zastosowania i Perspektywy”.
W ramach prezentacji omówiony zostanie temat roli sztucznej inteligencji (AI) w transformacji sektora rolno-spożywczego oraz w naukach o żywieniu. Celem wystąpienia będzie ukazanie wielowymiarowego wpływu algorytmów na cały łańcuch wartości – od etapu produkcji surowca, aż po zdrowie konsumenta. W części technologicznej przedstawione zostaną konkretne zastosowania AI w inżynierii i przetwórstwie żywności. Zaprezentowane będą mechanizmy działania systemów wizyjnych (Computer Vision) w procesie automatyzacji kontroli jakości i bezpieczeństwa produkcji. Omówiona zostanie również rola analityki dużych zbiorów danych (Big Data) w optymalizacji łańcucha dostaw oraz w działaniach na rzecz minimalizacji marnotrawstwa żywności. Ponadto wskazane zostanie wykorzystanie uczenia maszynowego w procesach badawczo-rozwojowych (R&D), ze szczególnym uwzględnieniem projektowania nowych produktów i zamienników żywności. W module dotyczącym żywienia uwaga skupiona zostanie na ewolucji podejścia naukowego – od zaleceń populacyjnych do żywienia precyzyjnego. Zaprezentowane zostaną możliwości integracji danych o mikrobiomie, genomie i metabolizmie w celu tworzenia spersonalizowanych strategii dietetycznych. Poruszony zostanie także wątek wykorzystania AI w epidemiologii żywieniowej oraz w monitorowaniu zdrowia publicznego. Całość podsumowana zostanie analizą perspektyw i wyzwań, obejmującą kwestie jakości danych i etyki. Nakreślone zostaną również przyszłe kierunki badań.
W ramach prezentacji omówiony zostanie temat roli sztucznej inteligencji (AI) w transformacji sektora rolno-spożywczego oraz w naukach o żywieniu. Celem wystąpienia będzie ukazanie wielowymiarowego wpływu algorytmów na cały łańcuch wartości – od etapu produkcji surowca, aż po zdrowie konsumenta. W części technologicznej przedstawione zostaną konkretne zastosowania AI w inżynierii i przetwórstwie żywności. Zaprezentowane będą mechanizmy działania systemów wizyjnych (Computer Vision) w procesie automatyzacji kontroli jakości i bezpieczeństwa produkcji. Omówiona zostanie również rola analityki dużych zbiorów danych (Big Data) w optymalizacji łańcucha dostaw oraz w działaniach na rzecz minimalizacji marnotrawstwa żywności. Ponadto wskazane zostanie wykorzystanie uczenia maszynowego w procesach badawczo-rozwojowych (R&D), ze szczególnym uwzględnieniem projektowania nowych produktów i zamienników żywności. W module dotyczącym żywienia uwaga skupiona zostanie na ewolucji podejścia naukowego – od zaleceń populacyjnych do żywienia precyzyjnego. Zaprezentowane zostaną możliwości integracji danych o mikrobiomie, genomie i metabolizmie w celu tworzenia spersonalizowanych strategii dietetycznych. Poruszony zostanie także wątek wykorzystania AI w epidemiologii żywieniowej oraz w monitorowaniu zdrowia publicznego. Całość podsumowana zostanie analizą perspektyw i wyzwań, obejmującą kwestie jakości danych i etyki. Nakreślone zostaną również przyszłe kierunki badań.
The Warsaw Branch invites you to a scientific meeting on November 28, 2025 at 9:00 AM, during which the speakers Prof. Marcin Kurek and PhD Dawid Madej will deliver a lecture on "Artificial Intelligence in Food Science and Nutrition: Challenges, Applications and Perspectives".
This presentation will discuss the role of artificial intelligence (AI) in transforming the agri-food sector and nutritional sciences. The aim is to demonstrate the multifaceted impact of algorithms on the entire value chain – from raw material production to consumer health. The technology section will present specific applications of AI in food engineering and processing. It will also present the mechanisms of computer vision systems in the process of automating quality control and production safety. The role of Big Data analytics in supply chain optimization and efforts to minimize food waste will also be discussed. Furthermore, the use of machine learning in research and development (R&D) processes will be highlighted, with particular emphasis on the design of new products and food alternatives. The nutrition module will focus on the evolution of scientific approaches from population-based recommendations to precision nutrition. It will also explore the potential of integrating microbiome, genomic, and metabolic data to create personalized dietary strategies. The use of AI in nutritional epidemiology and public health monitoring will also be addressed. The discussion will conclude with an analysis of prospects and challenges, including data quality and ethics. Future research directions will also be outlined.
This presentation will discuss the role of artificial intelligence (AI) in transforming the agri-food sector and nutritional sciences. The aim is to demonstrate the multifaceted impact of algorithms on the entire value chain – from raw material production to consumer health. The technology section will present specific applications of AI in food engineering and processing. It will also present the mechanisms of computer vision systems in the process of automating quality control and production safety. The role of Big Data analytics in supply chain optimization and efforts to minimize food waste will also be discussed. Furthermore, the use of machine learning in research and development (R&D) processes will be highlighted, with particular emphasis on the design of new products and food alternatives. The nutrition module will focus on the evolution of scientific approaches from population-based recommendations to precision nutrition. It will also explore the potential of integrating microbiome, genomic, and metabolic data to create personalized dietary strategies. The use of AI in nutritional epidemiology and public health monitoring will also be addressed. The discussion will conclude with an analysis of prospects and challenges, including data quality and ethics. Future research directions will also be outlined.
