Winnow, gıda işlemede israfın azaltılmasına yardımcı olmak için bilgisayar görüşünü kullanıyor

Bilmiyor olabilirsiniz ancak Birleşmiş Milletler Gıda ve Tarım Örgütü'ne (FAO) göre, her yıl küresel olarak üretilen gıdanın yaklaşık ⅓'ü insan masasına ulaşmıyor, bu da yaklaşık 1 trilyon dolar değerindeki yenilebilir gıdaya eşdeğer. çöplüklerde son bulur. Otel ve restoran sektörü tek başına bu rakamın yaklaşık %10'unu oluşturuyor. Bu durumla karşı karşıya kalan Winnow teknoloji çözümleri grubu, gıda işlemede israfın azaltılmasına yardımcı olmak için bilgisayarlı görüntü ve makine öğrenimini uygulama fikrini ortaya atıyor.

• Nvidia'nın yeni AI uygulamasına hayran kalın: MS Paint tarzı karalamaları sanatsal "başyapıtlara" dönüştürün

2013 yılında Londra'da kurulan Winnow teknolojisi, şimdiye kadar mutfak alanında, altına yerleştirilen terazi görevi gören bir alet gibi nispeten etkili bir şekilde uygulanmış ve yaygınlaştırılmıştır.Çöp kutusu, mutfaktaki yiyecek atıklarını tutarak bilgi toplamaya yardımcı olur. Aşçı çöp kutusuna attığı ürünlerle ilgili bilgiyi dokunmatik ekrana girdikten sonra çöpe atılan yiyecek miktarı hakkında bilgi veriliyor.

Bu bilgiler daha sonra Winnow'un bulut tabanlı analiz sistemine aktarılıyor; bu sistem, atılan gıda miktarının değerini belirliyor ve atık maliyetlerinin yanı sıra insanların atıkların azaltılması yoluyla elde edebilecekleri ekonomik faydaları vurgulayan düzenli ve ayrıntılı raporlar sağlıyor. Her gün gıda işleme.

Bununla birlikte, Winnow'un sistemi şu ana kadar hala daha fazla miktarda manuel giriş gerektiriyor ve daha ayrıntılı, bu da şeflerin işledikleri yiyecek türleri konusunda daha spesifik olmaları gerektiği anlamına geliyor. Bu gerçekten karmaşık ve zaman alıcıdır.

Sorunu çözmek için Winnow şimdi, çöp kutusuna döküldüğünde atıkların görüntülerini otomatik olarak yakalayabilen, yapay zeka ile harekete duyarlı bilgisayarlı görüş kamerasının bir kombinasyonunu kullanan hibrit bir otomasyon yaklaşımını tanıtıyor ve ardından makine öğrenimi teknolojisi sorumlu olacak. ne tür bir gıda olduğunu ve değerinin ne olduğunu analiz etmek ve belirtmek için.

• Yapay zeka, bir odadaki kişi sayısını tahmin etmek için WiFi verilerini kullanıyor

Makine öğrenimi modellerini eğitme

Teoriye rağmen, sistem pratikte mükemmel çalışmıyor - çok çeşitli meyve ve sebzeleri tanımlayabiliyor ancak bunları tanımlamakta hala zorlanıyor.Farklı et türleri gibi daha belirsiz öğeleri tanımlayın! Bu nedenle şeflerin ve mutfak personelinin bu makine öğrenimi sistemini eğitmek için hâlâ geliştiricilerle el ele vermesi gerekiyor. Örneğin, çalışanlardan az önce attıkları gıda maddesini dokunmatik ekranda görüntülenen listeden seçmeleri istenebilir. Uzmanların tahminlerine göre, Winnow Vision makine öğrenimi sistemini bir gıda maddesini tanıyacak şekilde eğitmek için yalnızca 200 ila 1.000 görüntü gerekecek.

• Google ve DeepMind rüzgar santrallerinin çıktısını tahmin etmek için yapay zekayı kullanıyor

İlgili bir hareketle, Winnow Vision daha önce geçen yılın Ocak ayından bu yana İsveçli holding şirketi Ikea da dahil olmak üzere birçok büyük markayla çeşitli pilot projelerin parçası olarak kullanılmış ve bu işletmenin ürettiği gıda atık miktarını genel olarak yarıya indirmeyi amaçlamıştı.

“Tüm operasyonlarımızda gıda israfını %50'ye kadar azaltmak için kendimize iddialı bir hedef belirledik ve bunu Eylül 2020'ye kadar başaracağız. Ikea'nın Winnow ile işbirliği bu hedefi gerçekleştirmenin çok önemli bir parçası. Hege Sæbjørnsen, "Gıda israfının çok fazla israfa neden olduğunu ve bu miktardaki israfı azaltmanın basit bir sorun olmadığını biliyoruz, ancak Winnow, sorunu gerçekten etkili bir şekilde çözmeye yardımcı olacak çözümlere sahip olduklarını kanıtladı" dedi. Ikea İngiltere ve İrlanda'nın genel müdürü.

Denemeye katılan diğer büyük işletmeler arasında süpermarket zincirleri UK Morrisons ve Birleşik Arap Emirlikleri'ndeki Emaar yer alıyor. Ancak bugünden itibaren Winnow Vision dünya çapında satışa sunulacak ve dünyanın her yerindeki tüm restoran ve mutfaklarda kullanılabilecek.

“Gıda israfı insanlığın karşı karşıya olduğu küresel bir sorundur. Bu sadece israf ve çevre kirliliği sorunlarıyla ilgili değil, daha da önemlisi gıda güvenliğiyle ilgili diğer sorunları da beraberinde getiriyor. Ve dünyadaki her mutfak ve işleme hattı, gıda israfıyla baş etme konusunda "baş ağrısı" çekiyor. Bu nedenle uygun yönetim araçları olmadan işletmelerin ne kadar israf ettiklerini ve gıdayı daha etkin kullanmaları halinde ne kadar tasarruf edebileceklerini fark etmeleri zordur. Gıda atıklarının yanı sıra gerçek maliyetleri analiz etmek ve özel olarak raporlamak için yapay zekayı kullanan Winnow Vision, modern bir mutfak ve gıda işleme hattında etkili bir yardımcı olacaktır." Winnow CEO'su Marc Zornes dedi.

• Google, göz hastalıklarını tespit etmek için yapay zekayı kullanıyor

Ekonomik fayda

Winnow, bu hizmet olarak yazılım (SaaS) için bir model uyguluyor; bu, izleme yazılımına erişim için bir abonelik ücreti alınması anlamına geliyor. Her hizmet paketi için özel fiyat açıklanmasa da, bu şirketin hesaplamalarına göre yemek hizmeti veren işletmeler, ilk yılda 2 ila 10 kat sermaye getirisi bekleyebilirler, aksi takdirde ödemelerden dolayı kaybedecekleri 50.000 $'a kadar tasarruf edebilirler. Gıda işlemede atıklarla ilgili sorunlar.

CEO Marc Zornes, "Yapay zeka teknolojisinin, özellikle de her kullanımdan sonra kendi kendine öğrenme ve gelişme yeteneğine sahip makine öğrenimi kullanımı sayesinde Winnow Vision, dünyadaki gıda israfıyla ilgili sorunları küresel ölçekte çözebiliyor" dedi.

• Facebook AI mühendisi, yapay zekaya yönelik derin öğrenme, yeni programlama dilleri ve donanımlardan bahsediyor

Winnow'un yanı sıra, gıda üretimi ve işlenmesi sırasında atıkların azaltılmasına yardımcı olacak farklı çözümler sunma alanında faaliyet gösteren çok sayıda girişim de bulunuyor. Karma adlı İsveçli bir şirket, restoranları ve süpermarketleri, arta kalan yiyecekleri (muhtemelen kek, ekmek veya taze sıkılmış meyve suyu) çöpe atmak yerine daha uygun bir fiyata yeniden satmaya teşvik eden bir pazar yeri oluşturmak için geçen yıl 12 milyon dolar topladı. büyük israf.

Merkezi San Francisco, ABD'de bulunan Full Harvest adlı başka bir şirket de yakın zamanda ABD'deki çiftliklerden gelen kusurlu ürünlerin üretimini desteklemek için 8,5 milyon dolarlık yatırımı başarıyla topladı.

Winnow'un projesine dönecek olursak, şirket temsilcisi, mevcut manuel sistemlerinin 40'tan fazla ülkede binlerce şef tarafından kullanıldığını ve işleme sırasında gıda israfından 30 milyon dolar eşdeğerinde tasarruf edilmesine yardımcı olduğunu söyledi.

Ortalama bir insan için Winnow harika bir yapay zeka uygulama geliştirme şirketi olarak tanımlanabilir, ancak özünde mutfakları, üretim hatlarını ve daha fazlasını mümkün kılan verilerden oluşan bir veri şirketidir. donanımın değerini ortaya çıkarmaya yardımcı olur.

Winnow Vision projesi, gerçekten başarılı bir şekilde uygulandığı takdirde, gıda işleme adımlarında israf edilen milyarlarca doların tamamen kontrol edilebileceğini gösteriyor; bu sadece ekonomik bir fayda değil, aynı zamanda küresel gıda güvenliğinin sağlanmasına da katkıda bulunan önemli bir faktör.