호텔 및 슈퍼마켓 산업에서 혁신적 기술이 폐기물 관리를 재정의하고 있습니다. 한 호텔 체인은 손님들의 폐기습관을 밀접히 살펴보기 위해 쓰레기통 위에 카메라를 부착하는 독특한 조치를 취했습니다. 놀랍게도, 아침 크로와상이 자주 버려진 것으로 밝혀졌으며, 이는 비용 절감의 가능성을 시사했습니다.
마트 체인은 판매 데이터를 분석하면서 노란 양파가 빨간 양파보다 빠르게 팔리지 않아 더 많은 폐기물이 발생했다는 것을 깨달았습니다. 이러한 놀라운 계획의 원동력은 인공 지능(AI)으로, 농장부터 식탁으로 이어지는 풍부한 식품 폐기물 문제를 해결하기 위해 시작된 신생분야입니다. 이러한 폐기물은 종종 해로운 온실가스를 방출하며 매립지에 버려지기에 문제가 되는 문제에 대처하기 위해 출범했습니다.
특히 두 회사가 AI 기술 솔루션을 개척하고 있습니다. Winnow는 레스토랑 폐기물을 모니터링하는 데 AI 도구를 적용하고, Afresh는 시장 데이터를 활용하여 가게가 실제 구매 패턴에 맞게 재고를 최적화하는 데 도움을 줍니다.
녹색 목표를 가지고 있지만 AI 자체의 환경적 발자취를 무시할 수 없을 것입니다. AI는 방대한 양의 데이터를 처리하기 위해 상당한 에너지를 필요로 하기 때문입니다.
미국 내에서 생산된 식품의 약 삼분의 일은 소비로 이어지지 않습니다. 2022년만 하더라도 전 세계에서 약 10억 톤의 식품이 폐기되어, 항공 및 해상 운송을 결합한 것과 동등한 전 세계 온실가스 배출량의 약 10%를 차지했습니다.
그러나 이 문제는 무시되지 않습니다. 미국과 캐나다 태평양 연안의 슈퍼마켓 체인에서는 2019년부터 2022년까지 비판 판매량의 25%가 줄었다고 보고했습니다. 이들 체인은 자선 단체에 더 많은 기부를 하고 음식물 쓰레기에 대한 처리 노력을 증가시키고 있지만, 이러한 시설은 아직 드물게 있습니다.
새로운 혁신은 소매업체들이 이를 추구할 수 있게 돕고 있습니다. Apeel 및 Mori와 같은 회사들은 작물의 신선도를 높이기 위한 코팅을 개발하고, Flashfood 및 Too Good to Go와 같은 앱은 슈퍼마켓과 레스토랑에서 남은 재고 식품을 할인 판매하는 데 도움을 주고 있습니다.
Afresh의 기술은 협력 슈퍼마켓의 약 6년간의 신선 식품 판매 데이터를 분석합니다. AI를 사용하여 아보카도와 같은 상품의 구매 패턴을 예측하고 부패 비율에 기초하여 얼마나 많은 양을 재고해야 하는지 안내합니다. 부활절에는 계란 페인팅 활동으로 인해 증가하는 구매량과 같은 계절적 증가도 고려할 수 있습니다.
AI는 가게 관리자조차도 지나치게 파악하기 어려운 구체적인 종류의 양파를 주문하는 데에 필수적인 정밀도를 제공합니다.
Winnow의 알고리즘은 반팬의 라자냐와 바나나 껍질과 같은 중요한 식품 폐기물을 구별할 것입니다. Winow 시스템을 도입한 후, 힐튼 호텔은 특정 아침 식사 항목이 정기적으로 너무 많이 제공되고 완전히 소비되지 않았다는 것을 발견하여 폐기물 감소를 위한 핵심 부분을 식별했습니다.
이 산업 전반에서 AI는 폐기물과의 싸움에서 놀라운 정확도로 절감과 지속 가능성을 명시하는 데 있어서 귀중한 동반자로 입증되고 있습니다.
중요하고 자세한 질문과 답변:
1. 혁신적인 AI가 호텔 및 소매업 분야에서 식품 폐기물을 줄이는 데 어떻게 기여하나요?
AI는 폐기물 패턴을 모니터링하고, 판매 데이터를 분석하며, 구매 패턴을 예측하며, 재고 관리를 최적화함으로써 기여합니다. 예를 들어 호텔에서 AI는 내려지는 항목들을 추적하여 과잉 생산량을 줄이는 데 도움을 주고, 슈퍼마켓에서는 부패 가능 식품의 과고재를 방지하기 위해 수요를 예측할 수 있습니다.
2. 폐기물 감소를 위한 AI와 관련된 주요 도전 과제는 무엇인가요?
주요 도전 과제 중 하나는 AI 시스템을 운영하는 데 필요한 상당한 에너지 소비로, 이것이 그들의 환경적 발자취에 기여할 수 있습니다. 또한, 직원들과 경영진 사이에서 이러한 기술을 통합하고 수용하는 것은 실행 도전을 일으킬 수 있습니다. 데이터 개인 정보와 보호를 보장하는 것 또한 중요합니다.
3. 이 분야에서 AI를 사용하는 데 관련된 논란 사항이 있나요?
주로 자동화로 인한 일자리 소멸, AI 구현의 초기 비용, 고급 기술로 인한 환경 영향 등에 대한 우려가 있습니다.
4. 폐기물 관리에 AI를 사용하는 데 제약 사항은 무엇인가요?
AI는 정확하고 포괄적인 데이터에 의존하기 때문에 품질있는 통찰력이 데이터에 제한될 수 있습니다. 또한 AI는 예측하고 제안할 수 있지만, 최종 결정은 여전히 인간의 판단이 필요하며, 소비자 행동이나 외부 사건과 같은 예측 불가능한 요소에 영향을 받을 수 있습니다.
장점:
– AI는 정밀 재고 관리를 가능하게 하여 과다 주문 및 부패를 줄입니다.
– 실시간 데이터 분석은 폐기물 감소에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공합니다.
– AI 기술은 인간이 놓칠 수 있는 패턴과 트렌드를 식별할 수 있습니다.
– AI를 통한 식품 폐기물 감소는 기업에 비용 절감 및 환경적 이점을 제공할 수 있습니다.
단점:
– AI 시스템은 상당한 에너지를 필요로 하므로 실제로 일부 환경적 이점을 상쇄할 수 있습니다.
– 이러한 시스템을 구현하는 데 드는 비용이 높아 소규모 기업에게 장벽이 될 수 있습니다.
– 기술에 대한 과도한 의존은 폐기물 관리에서 인간의 기술 세트를 줄일 수 있습니다.
– 소비자 구매 데이터 및 폐기물 추적과 관련된 때문에 데이터 보안 및 기밀성 우려가 생길 수 있습니다.
추가 정보 제공을 위한 가능한 링크:
AI 및 식품 폐기물 감소에 대한 논의에서 자주 언급되는 기관 및 플랫폼으로 외부 링크:
– Afresh
– Winnow
– Apeel
– Mori
– Flashfood
– Too Good To Go
이 링크들을 통해 호텔 및 소매업 분야에서 식품 폐기물을 해결하기 위한 AI 및 다른 혁신적 솔루션을 개발하는 기관의 홈페이지로 직접 액세스할 수 있습니다.
The source of the article is from the blog meltyfan.es