Winnow utilizza la visione artificiale per contribuire a ridurre gli sprechi nella lavorazione degli alimenti

Forse non lo sai, ma secondo l’Organizzazione delle Nazioni Unite per l’alimentazione e l’agricoltura (FAO), circa ⅓ del cibo prodotto a livello globale ogni anno non raggiunge mai la tavola umana, il che equivale all’equivalente di circa 1 trilione di dollari di cibo commestibile. finisce nelle discariche. Il solo settore alberghiero e della ristorazione contribuisce per circa il 10%. Di fronte a questa situazione, il gruppo di soluzioni tecnologiche Winnow ha avuto l’idea di applicare la visione artificiale e l’apprendimento automatico per contribuire a ridurre gli sprechi nella lavorazione degli alimenti.

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Fondata a Londra nel 2013, fino ad oggi la tecnologia Winnow è stata applicata e implementata in modo relativamente efficace nel campo della cucina, come uno strumento che funge da bilancia posta sotto il cestino della spazzatura che raccoglie i rifiuti alimentari in cucina, aiutando a raccogliere informazioni sulla quantità di cibo che è stato buttato via dopo che il cuoco ha inserito le informazioni sui prodotti che ha gettato nella spazzatura su un touch screen.

Queste informazioni vengono poi trasferite al sistema di analisi basato su cloud di Winnow, che determina il valore della quantità di cibo che è stata buttata via e fornisce report dettagliati regolari che evidenziano i costi degli sprechi e i benefici economici che le persone possono ottenere riducendo gli sprechi in lavorazione alimentare ogni giorno.

Tuttavia, il sistema di Winnow fino ad ora richiede ancora una maggiore quantità di input manuali ed è più dettagliato, il che significa che gli chef devono essere più specifici sui tipi di cibo che hanno lavorato. Questo è davvero complicato e richiede tempo.

Per risolvere il problema, Winnow sta ora introducendo un approccio di automazione ibrido, utilizzando una combinazione di intelligenza artificiale e una telecamera di visione artificiale con rilevamento del movimento in grado di catturare automaticamente immagini dei rifiuti quando vengono versati nel cestino, e quindi, la tecnologia di apprendimento automatico sarà responsabile. per analizzare e indicare di che tipo di alimento si tratta e qual è il suo valore.

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Addestramento di modelli di machine learning

Nonostante la teoria, in pratica il sistema non funziona perfettamente: è in grado di identificare un'ampia varietà di frutta e verdura, ma ha ancora difficoltà a identificarli. Identifica elementi più oscuri, come diversi tipi di carne! Ecco perché gli chef e il personale di cucina devono ancora collaborare con gli sviluppatori nella formazione di questo sistema di apprendimento automatico. Ad esempio, ai dipendenti può essere chiesto di selezionare il prodotto alimentare che hanno appena buttato via da un elenco visualizzato su un touch screen. Secondo le stime degli esperti, saranno necessarie dalle 200 alle 1.000 immagini solo per addestrare il sistema di apprendimento automatico Winnow Vision a riconoscere un alimento.

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In una mossa correlata, Winnow Vision è stato precedentemente utilizzato come parte di diversi progetti pilota con diversi marchi importanti dal gennaio dello scorso anno, tra cui il conglomerato svedese Ikea, con l’obiettivo di ridurre della metà la quantità di rifiuti alimentari prodotti da questa azienda.

“Ci siamo prefissati un obiettivo ambizioso per ridurre gli sprechi alimentari fino al 50% in tutte le nostre attività, e lo raggiungeremo entro settembre 2020. La collaborazione di Ikea con Winnow è una parte molto importante per realizzare questo obiettivo. "Sappiamo che gli sprechi alimentari causano molti sprechi e ridurre questa quantità di rifiuti non è un problema semplice, ma Winnow ha dimostrato di avere le soluzioni per aiutare a risolvere il problema in un modo davvero efficace", ha condiviso Hege Sæbjørnsen, amministratore delegato di Ikea UK e Irlanda.

Altre importanti aziende che prendono parte alla sperimentazione includono le catene di supermercati Morrisons nel Regno Unito e Emaar negli Emirati Arabi Uniti. Tuttavia, da oggi, Winnow Vision sarà disponibile a livello globale e potrà essere utilizzato in tutti i ristoranti e le cucine di tutto il mondo.

“Lo spreco alimentare è un problema globale che l’umanità si trova ad affrontare. Non è solo legato ai problemi dello spreco di denaro e dell’inquinamento ambientale, ma, cosa ancora più importante, comporta anche altri problemi di sicurezza alimentare. E ogni cucina e linea di lavorazione in tutto il mondo ha un “mal di testa” per affrontare gli sprechi alimentari. Pertanto, senza strumenti di gestione adeguati, è difficile per le aziende rendersi conto di quanto sprecano e di quanto denaro possono risparmiare se utilizzano il cibo in modo più efficace. Utilizzando l'intelligenza artificiale per analizzare e segnalare in modo specifico gli sprechi alimentari, nonché i costi effettivi, Winnow Vision sarà un assistente efficace in una moderna cucina e linea di lavorazione alimentare", ha affermato Marc Zornes, CEO di Winnow.

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Beneficio economico

Winnow applica un modello per questo software come servizio (SaaS), il che significa addebitare una quota di abbonamento per accedere al software di monitoraggio. Anche se il prezzo specifico per ciascun pacchetto di servizi non viene divulgato, secondo i calcoli di questa società, le strutture di ristorazione possono aspettarsi immediatamente un ritorno di capitale da 2 a 10 volte. Nel primo anno, risparmiare fino a $ 50.000 che altrimenti andrebbero persi a causa ai problemi legati ai rifiuti nella lavorazione degli alimenti.

"Grazie all'uso della tecnologia dell'intelligenza artificiale, in particolare dell'apprendimento automatico con la capacità di autoapprendere e migliorare dopo ogni utilizzo, Winnow Vision è in grado di gestire i problemi relativi allo spreco alimentare su scala mondiale", ha affermato il CEO Marc Zornes.

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Oltre a Winnow, ci sono anche una serie di startup che operano nel campo della fornitura di diverse soluzioni per contribuire a ridurre gli sprechi durante la produzione e la lavorazione degli alimenti. L’anno scorso un’azienda svedese chiamata Karma ha raccolto 12 milioni di dollari per costruire un mercato che incoraggi ristoranti e supermercati a rivendere gli avanzi di cibo – possibilmente torte, pane o succhi di frutta appena spremuti – a un prezzo più favorevole, invece di gettarlo nella spazzatura causando enorme spreco.

Anche un’altra società chiamata Full Harvest con sede a San Francisco, negli Stati Uniti, ha recentemente raccolto con successo 8,5 milioni di dollari in investimenti per aiutare a sostenere la produzione di prodotti difettosi dalle aziende agricole negli Stati Uniti.

Tornando al progetto Winnow, il rappresentante dell'azienda ha affermato che il loro attuale sistema manuale è stato utilizzato da migliaia di chef in più di 40 paesi e ha contribuito a risparmiare l'equivalente di 30 milioni di dollari sullo spreco di cibo durante la lavorazione.

Per l'utente medio, Winnow potrebbe essere descritta come un'interessante azienda di sviluppo di applicazioni IA, ma nella sua essenza è un'azienda di dati: dati che abilitano cucine, linee di produzione e altro ancora. aiuta a sbloccare il valore dell'hardware.

Se applicato con successo, il progetto Winnow Vision dimostra che miliardi di dollari sprecati nelle fasi di lavorazione alimentare possono essere completamente controllati, questo non è solo un vantaggio economico, ma è anche un fattore importante che contribuisce a garantire la sicurezza alimentare globale.