Winnow ใช้คอมพิวเตอร์วิทัศน์เพื่อช่วยลดของเสียในการแปรรูปอาหาร

คุณอาจไม่รู้ แต่จากข้อมูลขององค์การอาหารและเกษตรแห่งสหประชาชาติ (FAO) ประมาณ ⅓ ของอาหารที่ผลิตทั่วโลกในแต่ละปีไม่เคยถึงมือมนุษย์ ซึ่งเทียบเท่ากับอาหารที่กินได้มูลค่าประมาณ 1 ล้านล้านดอลลาร์ จบลงที่หลุมฝังกลบ อุตสาหกรรมโรงแรมและร้านอาหารเพียงอย่างเดียวมีส่วนสนับสนุนประมาณ 10% เมื่อต้องเผชิญกับสถานการณ์เช่นนี้ กลุ่มโซลูชั่นเทคโนโลยีของ Winnow กำลังมีแนวคิดในการนำคอมพิวเตอร์วิทัศน์และการเรียนรู้ของเครื่องมาประยุกต์ใช้เพื่อช่วยลดของเสียในการแปรรูปอาหาร

• ชื่นชมแอปพลิเคชัน AI ใหม่ของ Nvidia: เปลี่ยนดูเดิลสไตล์ MS Paint ให้กลายเป็น "ผลงานชิ้นเอก" ทางศิลปะ

ก่อตั้งขึ้นในลอนดอนเมื่อปี 2013 จนถึงขณะนี้เทคโนโลยี Winnow ได้ถูกนำมาใช้และใช้งานค่อนข้างมีประสิทธิภาพในด้านห้องครัว เช่น เครื่องมือที่ทำหน้าที่เป็นเครื่องชั่งที่วางไว้ข้างใต้ ถังขยะ เก็บเศษอาหารในห้องครัวช่วยรวบรวมข้อมูล เกี่ยวกับปริมาณอาหารที่ถูกโยนทิ้งไปหลังจากที่พ่อครัวป้อนข้อมูลเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ที่พวกเขาทิ้งลงถังขยะบนหน้าจอสัมผัส

จากนั้นข้อมูลนี้จะถูกถ่ายโอนไปยังระบบวิเคราะห์บนคลาวด์ของ Winnow ซึ่งจะกำหนดมูลค่าของปริมาณอาหารที่ถูกทิ้ง และจัดทำรายงานโดยละเอียดเป็นประจำโดยเน้นถึงของเสีย ต้นทุน ตลอดจนผลประโยชน์ทางเศรษฐกิจที่ผู้คนจะได้รับจากการลดของเสีย การแปรรูปอาหารทุกวัน

อย่างไรก็ตาม ระบบของ Winnow จนถึงตอนนี้ยังคงต้องการการป้อนข้อมูลด้วยตนเองในปริมาณที่มากขึ้นและมีรายละเอียดมากขึ้น หมายความว่าเชฟจะต้องเจาะจงมากขึ้นเกี่ยวกับประเภทของอาหารที่พวกเขาแปรรูป ซึ่งมีความซับซ้อนและใช้เวลานานมาก

เพื่อแก้ไขปัญหา ขณะนี้ Winnow กำลังเปิดตัวแนวทางอัตโนมัติแบบไฮบริดโดยใช้การผสมผสานระหว่างปัญญาประดิษฐ์กับกล้องคอมพิวเตอร์วิทัศน์ตรวจจับความเคลื่อนไหวที่สามารถจับภาพขยะได้โดยอัตโนมัติเมื่อเทลงในถังขยะ จากนั้นเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องจักรจะเป็นผู้รับผิดชอบ เพื่อวิเคราะห์และระบุว่าเป็นอาหารประเภทใดและมีคุณค่าอย่างไร

• AI ใช้ข้อมูล WiFi เพื่อประมาณจำนวนคนในห้อง

การฝึกอบรมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง

แม้จะมีทฤษฎี แต่ในทางปฏิบัติ ระบบไม่ได้ทำงานอย่างสมบูรณ์ - มันสามารถระบุผักและผลไม้ได้หลากหลาย แต่ยังคงมีปัญหาในการระบุ ระบุรายการที่คลุมเครือมากขึ้น เช่น เนื้อสัตว์ประเภทต่างๆ! นั่นเป็นเหตุผลที่พ่อครัวและพนักงานในครัวยังคงต้องร่วมมือกับนักพัฒนาในการฝึกอบรมระบบการเรียนรู้ของเครื่องนี้ ตัวอย่างเช่น ระบบอาจขอให้พนักงานเลือกรายการอาหารที่เพิ่งโยนออกจากรายการที่แสดงบนหน้าจอสัมผัส ตามการประมาณการของผู้เชี่ยวชาญ จะต้องใช้รูปภาพตั้งแต่ 200 ถึง 1,000 ภาพในการฝึกระบบการเรียนรู้ของเครื่อง Winnow Vision ให้จดจำรายการอาหารได้

• Google และ DeepMind ใช้ AI เพื่อคาดการณ์ผลผลิตของฟาร์มกังหันลม

ในความเคลื่อนไหวที่เกี่ยวข้อง ก่อนหน้านี้ Winnow Vision เคยถูกใช้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการนำร่องหลายโครงการร่วมกับแบรนด์หลักหลายแบรนด์ตั้งแต่เดือนมกราคมปีที่แล้ว รวมถึงกลุ่มบริษัทในสวีเดนอย่าง Ikea โดยมีเป้าหมายที่จะลดปริมาณขยะอาหารที่เกิดจากธุรกิจนี้ลงครึ่งหนึ่งโดยทั่วไป

“เราได้ตั้งเป้าหมายอันทะเยอทะยานในการลดขยะอาหารลงได้สูงสุดถึง 50% ในทุกการดำเนินงานของเรา และจะบรรลุเป้าหมายนี้ภายในเดือนกันยายน 2020 ความร่วมมือของ Ikea กับ Winnow เป็นส่วนสำคัญมากในการบรรลุเป้าหมายดังกล่าว "เรารู้ว่าขยะอาหารก่อให้เกิดขยะจำนวนมาก และการลดปริมาณขยะนี้ไม่ใช่ปัญหาง่าย ๆ แต่ Winnow ได้พิสูจน์แล้วว่าพวกเขามีวิธีแก้ปัญหาที่จะช่วยแก้ไขปัญหา ในวิธีที่มีประสิทธิภาพจริงๆ" Hege Sæbjørnsen แบ่งปัน กรรมการผู้จัดการของ Ikea UK และไอร์แลนด์

ธุรกิจหลักอื่นๆ ที่เข้าร่วมในการทดลองนี้ ได้แก่ เครือซูเปอร์มาร์เก็ต UK Morrisons และ Emaar ในสหรัฐอาหรับเอมิเรตส์ อย่างไรก็ตาม ตั้งแต่วันนี้ Winnow Vision จะวางจำหน่ายทั่วโลก และสามารถใช้ได้ในร้านอาหารและห้องครัวทุกแห่งทั่วโลก

“ขยะอาหารเป็นปัญหาระดับโลกที่มนุษยชาติกำลังเผชิญอยู่ ไม่เพียงแต่เกี่ยวข้องกับปัญหาการสิ้นเปลืองเงินและมลภาวะต่อสิ่งแวดล้อมเท่านั้น แต่ที่สำคัญกว่านั้นยังนำมาซึ่งปัญหาความมั่นคงทางอาหารอื่นๆ ด้วย ห้องครัวและสายการผลิตทุกแห่งทั่วโลกต่างก็มี "เรื่องน่าปวดหัว" ในการจัดการกับเศษอาหาร ดังนั้น หากไม่มีเครื่องมือการจัดการที่เหมาะสม จึงเป็นเรื่องยากสำหรับธุรกิจที่จะตระหนักว่าตนสูญเสียไปมากเพียงใด และจะประหยัดเงินได้มากเพียงใดหากใช้อาหารอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น . ด้วยการใช้ AI เพื่อวิเคราะห์และรายงานเศษอาหารโดยเฉพาะ รวมถึงต้นทุนจริง Winnow Vision จะเป็นผู้ช่วยที่มีประสิทธิภาพในครัวสมัยใหม่และสายการแปรรูปอาหาร" Marc Zornes ซีอีโอของ Winnow กล่าว

• Google ใช้ AI ในการตรวจหาโรคตา

ประโยชน์ทางเศรษฐกิจ

Winnow ใช้แบบจำลองสำหรับซอฟต์แวร์นี้เป็นบริการ (SaaS) ซึ่งหมายถึงการเรียกเก็บค่าธรรมเนียมการสมัครสมาชิกเพื่อเข้าถึงซอฟต์แวร์ตรวจสอบ แม้ว่าราคาเฉพาะของแต่ละแพ็คเกจบริการจะไม่เปิดเผย แต่จากการคำนวณของบริษัทนี้ สถานประกอบการด้านอาหารสามารถคาดหวังการคืนทุนได้ 2-10 เท่าทันที ในปีแรก ประหยัดได้ถึง 50,000 ดอลลาร์ มิฉะนั้นจะสูญหายเนื่องจาก ถึงปัญหาของเสียในกระบวนการแปรรูปอาหาร

“ด้วยการใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะการเรียนรู้ของเครื่องที่มีความสามารถในการเรียนรู้ด้วยตนเองและปรับปรุงหลังการใช้งานแต่ละครั้ง Winnow Vision จึงสามารถจัดการกับปัญหาขยะอาหารในระดับโลกได้” CEO Marc Zornes กล่าว

• วิศวกร AI ของ Facebook พูดถึงการเรียนรู้เชิงลึก ภาษาการเขียนโปรแกรมใหม่ๆ และฮาร์ดแวร์สำหรับปัญญาประดิษฐ์

นอกจาก Winnow แล้ว ยังมีสตาร์ทอัพอีกจำนวนหนึ่งที่ดำเนินงานในด้านการจัดหาโซลูชั่นต่างๆ เพื่อช่วยลดของเสียในระหว่างการผลิตและการแปรรูปอาหาร บริษัทสวีเดนชื่อ Karma ระดมทุนได้ 12 ล้านดอลลาร์ในปีที่แล้วเพื่อสร้างตลาดที่สนับสนุนให้ร้านอาหารและซูเปอร์มาร์เก็ตขายอาหารที่เหลือ เช่น เค้ก ขนมปัง หรือน้ำผลไม้คั้นสด ในราคาที่ดีกว่า แทนที่จะทิ้งลงถังขยะ ขยะมหาศาล

บริษัทอีกแห่งหนึ่งชื่อ Full Harvest ซึ่งตั้งอยู่ในซานฟรานซิสโก ประเทศสหรัฐอเมริกา เพิ่งประสบความสำเร็จในการระดมทุน 8.5 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ เพื่อช่วยสนับสนุนผลผลิตของผลิตภัณฑ์ที่มีข้อบกพร่องจากฟาร์มในสหรัฐอเมริกา

เมื่อกลับมาที่โครงการของ Winnow ตัวแทนของบริษัทกล่าวว่าระบบแบบแมนนวลในปัจจุบันของพวกเขาถูกใช้โดยเชฟหลายพันคนในกว่า 40 ประเทศ และช่วยประหยัดเงินได้ประมาณ 30 ล้านเหรียญสหรัฐ ซึ่งเป็นอาหารเหลือทิ้งระหว่างการแปรรูป

สำหรับคนทั่วไป Winnow อาจถูกมองว่าเป็นบริษัทพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ที่ยอดเยี่ยม แต่โดยแก่นแท้แล้วคือบริษัทข้อมูล - ข้อมูลที่ช่วยให้ห้องครัว สายการผลิต และอื่นๆ อีกมากมาย การผลิตมองเห็นความสูญเปล่าในการดำเนินงาน และนั่นคือสิ่งที่ ช่วยปลดล็อคคุณค่าของฮาร์ดแวร์

หากนำไปใช้อย่างประสบความสำเร็จ โครงการ Winnow Vision แสดงให้เห็นว่าสามารถควบคุมการสูญเปล่าหลายพันล้านดอลลาร์ในขั้นตอนการแปรรูปอาหารได้อย่างสมบูรณ์ ซึ่งไม่เพียงแต่เป็นประโยชน์ทางเศรษฐกิจเท่านั้น แต่ยังเป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้เกิดความมั่นคงด้านอาหารทั่วโลกอีกด้วย