Winnow usa visão computacional para ajudar a reduzir o desperdício no processamento de alimentos

Talvez você não saiba, mas de acordo com a Organização das Nações Unidas para Agricultura e Alimentação (FAO), cerca de ⅓ dos alimentos produzidos globalmente a cada ano nunca chegam à mesa humana, o que equivale a cerca de US$ 1 trilhão em alimentos comestíveis. acaba em aterros sanitários. Só a indústria hoteleira e de restauração contribui com cerca de 10% disso. Diante dessa situação, o grupo de soluções tecnológicas Winnow tem a ideia de aplicar visão computacional e aprendizado de máquina para ajudar a reduzir o desperdício no processamento de alimentos.

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Fundada em Londres em 2013, até agora a tecnologia Winnow tem sido aplicada e implantada de forma relativamente eficaz na área da cozinha, como uma ferramenta que funciona como uma balança colocada por baixo. A lixeira retém os resíduos de alimentos na cozinha, ajudando a coletar informações sobre a quantidade de comida que foi jogada fora depois que o cozinheiro insere informações sobre os produtos que jogou no lixo em uma tela sensível ao toque.

Esta informação é então transferida para o sistema de análise baseado na nuvem da Winnow, que determina o valor da quantidade de alimentos que foram deitados fora e fornece relatórios regulares detalhados destacando os custos de desperdício, bem como os benefícios económicos que as pessoas podem obter através da redução do desperdício em processamento de alimentos todos os dias.

No entanto, o sistema do Winnow até agora ainda requer uma maior quantidade de entrada manual e é mais detalhado, o que significa que os chefs têm que ser mais específicos sobre os tipos de alimentos que processaram. Isto é realmente complicado e demorado.

Para resolver o problema, Winnow está agora introduzindo uma abordagem de automação híbrida, usando uma combinação de inteligência artificial com uma câmera de visão computacional com sensor de movimento que pode capturar automaticamente imagens de resíduos quando despejados na lixeira e, então, a tecnologia de aprendizado de máquina será responsável. para analisar e indicar que tipo de alimento se trata e qual o seu valor.

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Treinamento de modelos de aprendizado de máquina

Apesar da teoria, na prática o sistema não funciona perfeitamente - consegue identificar uma grande variedade de frutas e vegetais, mas ainda tem dificuldade em identificá-los. Identifique itens mais obscuros, como diferentes tipos de carne! É por isso que chefs e funcionários de cozinha ainda precisam se unir aos desenvolvedores no treinamento desse sistema de aprendizado de máquina. Por exemplo, os funcionários podem ser solicitados a selecionar o alimento que acabaram de jogar fora em uma lista exibida em uma tela sensível ao toque. De acordo com estimativas de especialistas, serão necessárias de 200 a 1.000 imagens apenas para treinar o sistema de aprendizado de máquina Winnow Vision para reconhecer um alimento.

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Num movimento relacionado, o Winnow Vision já foi utilizado como parte de vários projetos-piloto com várias marcas importantes desde janeiro do ano passado, incluindo o conglomerado sueco Ikea, com o objetivo de reduzir para metade a quantidade de desperdício alimentar que esta empresa produz em geral.

“Estabelecemos uma meta ambiciosa de reduzir o desperdício de alimentos em até 50% em todas as nossas operações, e alcançaremos isso até setembro de 2020. A colaboração da Ikea com a Winnow é uma parte muito importante para concretizar esse objetivo. “Sabemos que o desperdício alimentar está a causar muito desperdício e reduzir esta quantidade de desperdício não é um problema simples, mas a Winnow provou que tem as soluções para ajudar a resolver o problema de uma forma realmente eficaz”, partilhou Hege Sæbjørnsen, diretor administrativo da Ikea no Reino Unido e Irlanda.

Outras grandes empresas que participam no teste incluem as cadeias de supermercados UK Morrisons e Emaar, nos Emirados Árabes Unidos. No entanto, a partir de hoje, o Winnow Vision estará disponível globalmente e poderá ser usado em todos os restaurantes e cozinhas de todo o mundo.

“O desperdício alimentar é um problema global que a humanidade enfrenta. Não está apenas relacionado com os problemas do desperdício de dinheiro e da poluição ambiental, mas, mais importante ainda, também acarreta outros problemas de segurança alimentar. E todas as cozinhas e linhas de processamento em todo o mundo estão tendo uma “dor de cabeça” para lidar com o desperdício de alimentos. Portanto, sem ferramentas de gestão adequadas, é difícil para as empresas perceberem o quanto estão a desperdiçar e quanto dinheiro podem poupar se utilizarem os alimentos de forma mais eficaz. Ao usar a IA para analisar e relatar especificamente o desperdício de alimentos, bem como os custos reais, a Winnow Vision será um assistente eficaz em uma cozinha moderna e em uma linha de processamento de alimentos", disse o CEO da Winnow, Marc Zornes.

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Benefício da economia

A Winnow aplica um modelo para este software como serviço (SaaS), o que significa cobrar uma taxa de assinatura para acessar o software de monitoramento. Embora o preço específico de cada pacote de serviços não seja divulgado, de acordo com cálculos desta empresa, os estabelecimentos de food service podem esperar um retorno de capital de 2 a 10 vezes imediatamente. No primeiro ano, economize até US$ 50.000 que de outra forma seriam perdidos devido problemas relacionados com resíduos no processamento de alimentos.

“Graças ao uso de tecnologia de inteligência artificial, especificamente aprendizado de máquina com capacidade de autoaprendizagem e melhoria após cada uso, a Winnow Vision é capaz de lidar com problemas de desperdício de alimentos em escala global”, compartilhou o CEO Marc Zornes.

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Além da Winnow, também existem diversas startups que atuam na área de fornecimento de diversas soluções para ajudar a reduzir o desperdício durante a produção e processamento de alimentos. Uma empresa sueca chamada Karma levantou US$ 12 milhões no ano passado para construir um mercado que incentive restaurantes e supermercados a revenderem seus restos de comida – possivelmente bolos, pão ou suco de frutas espremidos na hora – a um preço mais favorável, em vez de jogá-los no lixo, causando enorme desperdício.

Outra empresa chamada Full Harvest, com sede em São Francisco, EUA, também angariou recentemente com sucesso 8,5 milhões de dólares em investimentos para ajudar a apoiar a produção de produtos defeituosos em explorações agrícolas nos EUA.

Voltando ao projecto da Winnow, o representante da empresa disse que o seu actual sistema manual tem sido utilizado por milhares de chefs em mais de 40 países e ajudou a poupar o equivalente a 30 milhões de dólares em desperdício de alimentos durante o processamento.

Para o cidadão comum, a Winnow pode ser descrita como uma empresa bacana de desenvolvimento de aplicativos de IA, mas, em sua essência, é uma empresa de dados - dados que possibilitam cozinhas, linhas de produção e muito mais. A produção vê o desperdício em suas operações, e é isso que ajuda a desbloquear o valor do hardware.

Se for verdadeiramente aplicado com sucesso, o projecto Winnow Vision mostra que milhares de milhões de dólares desperdiçados nas etapas de processamento de alimentos podem ser completamente controlados, o que não é apenas um benefício económico, mas também um factor importante que contribui para garantir a segurança alimentar global.