آدرس‌دهی به معمای ضایعه غذا با هوش مصنوعی
معضل پایداری غذایی که روی منابع و محیط زیست به صورت جهانی تأثیر می‌گذارد، با 30-40٪ نگران‌کننده غذاهای تولیدی که هرگز به سمت‌هایمان نمی‌رسد، دست و پنجه نرم کرده است. این نه تنها مصرف بیش از اندازه را نشان می‌دهد، بلکه به دلیل تعداد زیادی از غذاهای مصرف نشده‌ای که به جای بازیافت یا پردازش کارآمد، در زبالخانه‌ها می‌افتند، فشار زیادی روی پایداری محیط زیست ایجاد می‌کند.
در پاسخ به این موضوع، کسب‌وکارهای مرتبط با غذا مانند رستوران‌ها و فروشگاه‌های مواد غذایی به فناوری‌های هوش مصنوعی (AI) روی می‌آورند تا به کاهش پسماندهای غذایی کمک کنند. از طریق توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی، این شرکت‌ها می‌توانند الگوهای پسماند را تجزیه و تحلیل کرده و موارد خاصی از غذاها را که اغلب دورریخته می‌شوند، شناسایی کنند. اطلاعات به‌دست‌آمده از این تجزیه و تحلیل‌ها تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه تأمین را تشویق می‌کنند که ممکن است منجر به کاهش یا حذف محصولات خاصی که مداوم منجر به پسماند می‌شوند، شود.
به عنوان مثال، Kitro با سطل‌های زباله‌ای پیشرفته‌ی شان پیشرو است، در حالی که Afresh از هوش مصنوعی برای ردیابی موجودی و بهینه‌سازی خرید در فروشگاه‌های مواد غذایی استفاده می‌کند. مت شوارتز، مدیرعامل Afresh، بر اهمیت حیاتی پرهیز از پسماند غذایی تأکید دارد.
Winnow نیز با نصب دوربین‌ها بالای سطل‌های زباله در صنعت رستوران از یک رویکرد مشابه استفاده می‌کند تا به هوش مصنوعی در نظارت و ارزیابی میزان پسماند کمک کند. داده‌های قابل اجرایی که این دوربین‌ها فراهم می‌کنند، رستوران‌ها را توانایی تهیه‌ی تنظیمات خرید شخصی‌شده‌ای را بخش می‌دهد که می‌تواند هم پسماند و هزینه‌ها را کاهش دهد. Winnow ادعا می‌کند که فناوری آنها می‌تواند به رستوران‌ها کمک کند هزینه‌های تهیه‌رسانی را تا 8٪ کاهش دهند از طریق مدیریت کارآمد پسماند.
زیرا تا سال 2050 جمعیت جهانی پیش‌بینی می‌شود بیش از 9 میلیارد نفر باشد، معضل پسماند غذایی آثار دوربردی خود را فراتر از تأثیر زیست محیطی دارد؛ همچنین یک هزینه اقتصادی مهم نیز دارد، به ویژه برای کسانی که در شرایط فقرزده زندگی می‌کنند و به یک قسمت مهم از درآمد خود بر روی غذاها صرف می‌کنند. کاهش این ردیاب پسماند به طور معقول فرصتی است تا بخشی از فشارهایی که بر منابع آب، از جمله کاهش جنگل‌زدایی و دیگر مشکلات زیست‌محیطی وارد می‌شود، کمتر شود.
چالش‌ها و اختلاف‌ها کلیدی
یکی از چالش‌های اصلی مرتبط با استفاده از هوش مصنوعی برای مقابله با پسماند غذایی، هزینه اولیه و پیچیدگی یکسان شدن این فناوری‌ها با سیستم‌های موجود است. در ویژه ارتباط این هزینه‌ها برای کسب‌وکارهای کوچک، ممکن است انکاری باشد. به‌علاوه، یک انحراف و نیاز به آموزش برای کارکنان برای استفاده موثر از هوش مصنوعی وجود دارد.
یک چالش دیگر احتمال وجود مشکلات حریم‌خصوصی و امنیت داده‌ها است. زیرا سیستم‌های هوش مصنوعی داده‌های زیادی را جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل می‌کنند، نگرانی‌های مشروعی درباره نحوه ذخیره، استفاده و حفاظت از این داده‌ها وجود دارد. به‌علاوه، ممکن است از تغییرات از کارکنانی که ممکن است احساس کنند که اتوماسیون شغل‌های آنها را تهدید می‌کند، مقاومتی وجود داشته باشد.
یک اختلاف مهم در این حوزه، میزانی است که فناوری باید برای حل مسائلی که ممکن است ریشه‌های اجتماعی و فرهنگی داشته باشند، برای استفاده معتمد باشد. انتقادکنندگان بر این باورند که در حالی که راه‌حل‌های فناوری‌ای مانند هوش مصنوعی می‌توانند کمک کنند، امّا نمی‌توانند نیاز به تغییرات سیستمی بزرگ‌تر در عادات مصرف و شیوه‌های توزیع غذا را جایگزین کنند.
مزایا و معایب هوش مصنوعی در کاهش پسماند غذایی
مزایاهای استفاده از هوش مصنوعی برای مقابله با پسماند غذایی شامل:
– کارآیی بهبود یافته: الگوریتم‌های هوش مصنوعی قادرند با سرعت داده‌های بزرگ را پردازش کرده و الگوهای پسماند را شناسایی و زنجیره تامین غذا را بهینه‌سازی کنند.
– کاهش هزینه: به‌وسیله کاهش پسماند، کسب‌وکارها می‌توانند در هزینه‌های تهیه و دفع هزینه‌ها صرفه‌جوئی کنند، همانند فناوری Winnow’s.
– اثرات زیست‌محیطی: کاهش پسماند غذایی به معنای کاهش تعداد پسماندهایی است که به زبالخانه می‌روند و از این راه باعث کاهش گازهای گلخانه‌ای می‌شود.
معایب آنها شامل:
– سرمایه‌گذاری اولیه بالا: پیاده‌سازی سیستم‌های هوش مصنوعی ممکن است گران باشد که ممکن است برای کسب‌وکارهای کوچک چالش‌برانگیز باشد.
– نگرانی‌های حفاظت از داده: جمع‌آوری داده‌ها برای پردازش هوش مصنوعی ریسک‌های نقض داده و سوءاستفاده از اطلاعات را ایجاد می‌کند.
– احتمال از دست دادن شغل: نگرانی وجود دارد که اتوماسیون هوش مصنوعی ممکن است کارگران را در نقش‌های خاصی در صنعت غذا جایگزین کند.
بررسی بیشتر
برای اطلاعات بیشتر درباره نقش هوش مصنوعی در مقابله با پسماند غذایی و راهکارهای نوآورانه در پایداری، می‌توانید دامنه‌های اصلی سازمان‌ها و شرکت‌های فناوری را که در این حوزه فعالیت‌های رهبری انجام می‌دهند، بررسی کنید. فقط به یاد داشته باشید که URL ها را قبل از بازدید همیشه برای صحت تأکید کنید:
این وب‌سایت‌ها یک نگاه نزدیک‌تر به فناوری‌های هوش مصنوعی خاص را که برای کاهش پسماند غذایی استفاده می‌شود و تأثیر آنها روی صنعت را ارائه می‌دهند.