Winnow folosește viziunea computerizată pentru a ajuta la reducerea deșeurilor în procesarea alimentelor

Poate că nu știți, dar conform Organizației Națiunilor Unite pentru Alimentație și Agricultură (FAO), aproximativ ⅓ din alimentele produse la nivel global în fiecare an nu ajung niciodată pe masa umană, ceea ce este echivalent cu Echivalentul a aproximativ 1 trilion de dolari de alimente comestibile. ajunge la gropile de gunoi. Numai industria hotelieră și restaurantelor contribuie cu aproximativ 10% din aceasta. Confruntat cu această situație, grupul de soluții tehnologice Winnow are ideea de a aplica viziunea computerizată și învățarea automată pentru a ajuta la reducerea risipei în procesarea alimentelor.

• Admirați noua aplicație AI a Nvidia: Transformați doodle-urile în stil MS Paint în „capodopere” artistice

Înființată la Londra în 2013, până în prezent, tehnologia Winnow a fost aplicată și implementată relativ eficient în domeniul bucătăriei, cum ar fi un instrument care acționează ca o cântar plasat dedesubt. Coșul de gunoi reține deșeurile alimentare în bucătărie, ajutând la colectarea informațiilor. despre cantitatea de mâncare care a fost aruncată după ce bucătarul introduce informații despre produsele pe care le-a aruncat la gunoi pe un ecran tactil.

Aceste informații sunt apoi transferate în sistemul de analiză bazat pe cloud al Winnow, care determină valoarea cantității de alimente care a fost aruncată și oferă rapoarte detaliate regulate care evidențiază costurile deșeurilor, precum și beneficiile economice pe care oamenii le pot obține prin reducerea deșeurilor în procesarea alimentelor în fiecare zi.

Cu toate acestea, sistemul Winnow de până acum necesită încă o cantitate mai mare de introducere manuală și este mai detaliat, ceea ce înseamnă că bucătarii trebuie să fie mai specifici cu privire la tipurile de alimente pe care le-au procesat. Acest lucru este cu adevărat complicat și necesită timp.

Pentru a rezolva problema, Winnow introduce acum o abordare de automatizare hibridă, folosind o combinație de inteligență artificială cu o cameră de vizionare computerizată care detectează mișcarea, care poate captura automat imagini ale deșeurilor atunci când sunt turnate în coș, iar apoi tehnologia de învățare automată va fi responsabilă. pentru analizarea și indicarea ce tip de aliment este și care este valoarea acestuia.

• AI folosește datele WiFi pentru a estima numărul de persoane dintr-o cameră

Antrenarea modelelor de învățare automată

În ciuda teoriei, în practică sistemul nu funcționează perfect - poate identifica o mare varietate de fructe și legume, dar totuși se luptă să le identifice.Identificați articole mai obscure, cum ar fi diferite tipuri de carne! Acesta este motivul pentru care bucătarii și personalul din bucătărie trebuie încă să se alăture dezvoltatorilor în instruirea acestui sistem de învățare automată. De exemplu, angajaților li se poate cere să selecteze alimentul pe care tocmai l-au aruncat dintr-o listă afișată pe un ecran tactil. Potrivit estimărilor experților, va fi nevoie de 200 până la 1.000 de imagini doar pentru a antrena sistemul de învățare automată Winnow Vision să recunoască un produs alimentar.

• Google și DeepMind aplică AI pentru a prezice producția parcurilor eoliene

Într-o mișcare similară, Winnow Vision a fost folosit anterior ca parte a mai multor proiecte pilot cu mai multe mărci importante din ianuarie anul trecut, inclusiv conglomeratul suedez Ikea, în scopul de a reduce la jumătate cantitatea de deșeuri alimentare pe care această afacere o produce în general.

„Ne-am stabilit un obiectiv ambițios de a reduce risipa alimentară cu până la 50% în toate operațiunile noastre și vom realiza acest lucru până în septembrie 2020. Colaborarea Ikea cu Winnow este o parte foarte importantă pentru realizarea acestui obiectiv. „Știm că risipa alimentară cauzează o mulțime de deșeuri și reducerea acestei cantități de deșeuri nu este o problemă simplă, dar Winnow a dovedit că are soluții pentru a ajuta la rezolvarea problemei într-un mod cu adevărat eficient”, a spus Hege Sæbjørnsen, director general al Ikea Marea Britanie și Irlanda.

Alte companii majore care participă la proces includ lanțurile de supermarketuri UK Morrisons și Emaar din Emiratele Arabe Unite. Cu toate acestea, de astăzi, Winnow Vision va fi disponibil la nivel global și poate fi folosit în toate restaurantele și bucătăriile de peste tot în lume.

„Risipirea alimentelor este o problemă globală cu care se confruntă omenirea. Nu are legătură doar cu problemele risipei de bani și poluării mediului, ci, mai important, implică și alte probleme de securitate alimentară. Și fiecare bucătărie și linie de procesare din întreaga lume are o „durere de cap” pentru a face față deșeurilor alimentare. Prin urmare, fără instrumente de management adecvate, este dificil pentru companii să realizeze cât de mult irosesc și câți bani pot economisi dacă folosesc alimentele mai eficient. Folosind AI pentru a analiza și raporta în mod specific risipa de alimente, precum și costurile reale - Winnow Vision va fi un asistent eficient într-o bucătărie modernă și linie de procesare a alimentelor.” a declarat CEO-ul Winnow, Marc Zornes.

• Google aplică inteligența artificială în detectarea bolilor oculare

Beneficiul economic

Winnow aplică un model pentru acest software ca serviciu (SaaS), ceea ce înseamnă perceperea unei taxe de abonament pentru a accesa software-ul de monitorizare. Deși prețul specific pentru fiecare pachet de servicii nu este dezvăluit, conform calculelor acestei companii, unitățile de servicii de alimentație se pot aștepta la o returnare a capitalului de 2-10 ori imediat, în primul an, economisiți până la 50.000 de dolari care altfel s-ar pierde din cauza la problemele legate de deșeuri în procesarea alimentelor.

„Datorită utilizării tehnologiei inteligenței artificiale, în special a învățării automate cu capacitatea de a se auto-învăța și de a se îmbunătăți după fiecare utilizare, Winnow Vision este capabil să se ocupe de problemele legate de risipa de alimente în lume, la scară globală”, a spus CEO Marc Zornes.

• Inginerul Facebook AI vorbește despre deep learning, noi limbaje de programare și hardware pentru inteligența artificială

Pe lângă Winnow, există și o serie de startup-uri care operează în domeniul furnizării de soluții diferite pentru a ajuta la reducerea deșeurilor în timpul producției și procesării alimentelor. O companie suedeză numită Karma a strâns 12 milioane de dolari anul trecut pentru a construi o piață care încurajează restaurantele și supermarketurile să-și revândă alimentele rămase - eventual prăjituri, pâine sau suc de fructe proaspăt stors - la un preț mai favorabil, în loc să le arunce la gunoi. deșeuri uriașe.

O altă companie numită Full Harvest cu sediul în San Francisco, SUA, a strâns recent cu succes investiții de 8,5 milioane de dolari pentru a sprijini producția de produse defecte de la fermele din SUA.

Revenind la proiectul Winnow, reprezentantul companiei a spus că sistemul lor manual actual a fost folosit de mii de bucătari din peste 40 de țări și a contribuit la economisirea a echivalentului a 30 de milioane de dolari.

Pentru omul obișnuit, Winnow ar putea fi descrisă ca o companie de dezvoltare de aplicații AI, dar, în esență, este o companie de date - date care permit bucătării, linii de producție și multe altele. Producerea vede deșeurile în operațiunile sale și asta este ceea ce ajută la deblocarea valorii hardware-ului.

Dacă este aplicat cu adevărat cu succes, proiectul Winnow Vision arată că miliarde de dolari irosite în etapele de procesare a alimentelor pot fi controlate complet, acesta nu este doar un beneficiu economic, ci este și un factor important care contribuie la asigurarea securității alimentare globale.