Jungtinėse Valstijose gąsdina tai, kad vienas trečdalis visų ūkininkavimo produktų nevartojamas, nemažai prisidėdamas prie pasaulinio maisto atliekų kiekio, kuris metų šį viršija apie vieną milijardą tonų. Tuo metu visas maisto tiekimo grandinės procesas sudaro apie 26% atmosferos taršos, su maisto atliekomis, kurios gaunamos vienomis iš šaltinių, atsakingomis už 6% dalį. Amžiuje, kai tvarumas yra esminis, naujoviškos sprendimai maisto atliekų mažinimui atsiranda, veikiama dirbtinio intelekto (AI).
Komercinės bendrovės, tokiomis kaip restoranai, viešbučiai ir supermarketai, kiekvienais metais atmeta milijonus tonų valgomų produktų. Be atitinkamo kompostavimo ir biogazo naudojimo, šių atliekų dažniausiai atsiduria sąvartynuose, išskirdamos kenksmingus šiltnamio dujas. Sprendžiant šią problemą, dabar AI technologija yra naudojama tvariems tikslams.
Keletas įmonių naudoja AI naujoves, kurios padeda apriboti maisto atliekas. Anglų bendrovė Winnow Solutions naudoja AI programinę įrangą, kuri realiu laiku patikrina virtuvės atliekas. Kameros, sumontuotos virš šiukšlių dėžių, filmuoja ir identifikuoja atmetamus daiktus, nuo pusiam valgytos lasagnos iki likusių pupelių, leisdamos preciziškai matuoti ir stebėti atliekas.
Be to, AI algoritmai teikia vertingų įžvalgų, kurios leidžia padaryti geriausius pirkimo sprendimus ir pasiūlyti porcijų kontrolę. Pavyzdžiui, analizuojant maisto atliekų duomenis, AI atskleidė, kad reikšminga dalis maisto atliekų viešbutyje kilo dėl nebaigtų kroasano, akcentuodama poreikį keisti porcijų dydžius.
Supermarketuose, Amerikos bendrovė, vadinama Afresh, optimizuoja šviežų maisto produktų užsakymus naudodama AI, pasitelkdama pardavimų duomenis, kad prisitaikytų tiekimo kiekį, pavyzdžiui, rekomenduodama mažiau svogūnų ar daugiau tam tikro rūšies pomidorų. Toks AI sistemų įvedimas įrodė savo efektyvumą. Remiantis Ramiojo vandenyno paplūdimio Maisto Medžiagų Atliekų Susitarimu, panašios iniciatyvos maisto neparduotų kiekių tarp dalyvaujančių tinklų jau leido sumažinti 25%.
Norint suteikti vartotojams galimybę kovoti su maisto atliekomis, mobiliųjų programėlių indėlis tampa vis svarbesnis. „Too Good To Go”, kuris plačiai naudojamas net Italijoje, siekia susieti pirkėjus su maisto verslais, kurie parduoda perteklių mažesne kaina. Panašiai, „Flashfood” įspėja vartotojus apie artėjančio jo galiojimo laiko nuolaidas supermarketuose. Inovacijų pradžios įmonės kaip „Apeel” ir „Mori” siūlo aplinkai nekenksmingą pakuotę, kurios padeda pailginti šviežių produktų tinkamumo laiką, dar labiau mažinant atliekas. Šie pažangūs strategijos atskleidžia AI transformacijų galimybes, kad maisto vartojimas taptų tvarus.
Dabartinės rinkos tendencijos:
AI valdomas požiūris į maisto atliekų tvarkymą tampa vis labiau paplitęs JAV, kai vis daugiau įmonių siekia pasinaudoti technologija siekdamos tvarumo ir išlaidų taupymo. Šios tendencijos apima protingų atsargų valdymo sistemų vis plačią naudojimą, AI integraciją su IoT įrenginiais, tokiais kaip protingos dėžės ir kompostavimo sistemos, ir vartotojų naudojamų programų kilimą, kuriomis siekiama mažinti atliekas prekybos ir vartojimo etapuose.
Prognozės:
Rinkos tyrimai rodo, kad paklausa dėl AI maisto atliekų tvarkymo toliau augs. Numatyta, kad šalyje šiame sektoriuje AI apdirbimo pramonė išplės magatiška metiniu compound annual growth rate (CAGR), galimai pasiekdama milijardų dolerių per ateinančius metus. Šio augimo veiksniai yra padidėjusi informuotumo apie maisto atliekų aplinkosaugos poveikį, įmonių tvarumo tikslai ir technologinių naujovių pažanga.
Pagrindinės iškylančios iššūkiai:
Nepaisant pažadų maisto atliekų mažinimo srityje su AI, iššūkiai išlieka. Šie iššūkiai apima pirmines išlaidas ir AI sistemų kompleksiškumą, būtinybę turėti patikimus duomenis norint išmokyti AI algoritmus bei galimus darbo vietų praradimus tradicinėse atliekų tvarkymo srityse. Be to, technologiniai skirtumai tarp didelių ir mažų organizacijų gali padidinti nelygybę šioje pramonėje.
Kontroversijos:
Viena iš pastebimiausių kontroversijų susijusi su duomenų privatumo bedžiaga. Kadangi AI sistemos dažnai remiasi duomenimis, surinktais iš vartotojų ir verslų, yra nerimas dėl to, kaip šie duomenys yra naudojami ir apsaugomi. Be to, technologijų panaudojimas maisto sistemos tvarkymui kelia klausimus apie teisingą prieigą skirtingose socialinės ekonominės grupėse.
Privalumai:
Naudojant AI maisto atliekų valdyme pateikiami šie privalumai:
– Padidinta efektyvumas: AI gali optimizuoti atsargų ir tiekimo grandinės procesus, mažindama perteklių ir sugadinimą.
– Išlaidų taupymas: Geresnis atliekų valdymas mažina šalinimo išlaidas ir sutaupo pinigų, kai nereikia pirkti perteklinio maisto.
– Aplinkosaugos poveikis: Maisto atliekomis mažindama, AI padeda sumažinti šiltnamio dujų išmetimą iš sąvartynų.
– Duomenimis grindžiamos įžvalgos: AI sistemos gali nustatyti modelius ir siūlyti veiksmus norint užkirsti kelią ateities atliekoms.
Trükniai:
Priešingai, yra keli trūkumai, kuriuos verta apsvarstyti:
– Aukštos įgyvendinimo išlaidos: Mažos įmonės gali patirti sunkumų įveikti pradinę investiciją.
– Techninės iššūkiai: Kadangi AI reikalauja didžiulių duomenų kiekių ir nuolatinio derinimo, kad būtų veiksminga, tai gali reikšti resursų poreikį.
– Darbo jėgos poveikis: Pereinama prie automatizacijos sistema galėtų turėti padarinių, prarandant darbo vietas ar reikalaujant darbuotojams gauti naujų įgūdžių.
Norintiems sužinoti daugiau apie sąveiką tarp AI ir maisto tvarumo, siūlomi ištekiai ir organizacijos yra pasiekiami vos vieno palydovo atstumu. Pažiūrėkite šiose patikimumo organizacijose daugiau informacijos:
– JAV Žemės Ūkio Departamentas (USDA)
– Aplinkos Apsaugos Agentūra (EPA)
– Ellen MacArthur Fondas
– ReFED
https://youtube.com/watch?v=xl_wjMdgYrY
The source of the article is from the blog tvbzorg.com