攻击食物浪费的革命性方法
在美国，令人震惊的是，所有生产的食物中有三分之一从未到达我们的胃，而是最终被倾倒到垃圾场中。这不仅影响食品生产、储存和运输，还严重导致气候变化，因为食品生产占全球温室气体排放的26%。
通过科技定制餐饮计划
为了解决这一生态灾难，像HelloFresh、Blue Apron和EveryPlate这样的食品外卖服务已经采取措施，通过提供精确的食谱配料减少浪费。然而，总部位于纽约的初创公司Hungryroot，在拥有9年历史的基础上，正在走出一大步，通过使用人工智能帮助大幅减少食物浪费。他们采用的技术能够根据消费者的独特偏好和习惯，确定每位消费者所需食物的精确数量。
个性化购物体验
Hungryroot的客户需要填写关于食品偏好、过敏反应和健康目标的详细问卷，还有有关烹饪习惯的细节。然后，他们的人工智能利用这些回答为每个人提供建议最佳食谱和购物清单。
Hungryroot的CEO本·麦基恩(Ben McKean)描述公司的使命是每周仅提供消费所需的食物和简单的食谱，从而显著减少客户的浪费。Hungryroot不仅允许客户预览和修改他们的每周购物清单，还优化自己的库存，为那些偏爱西兰花和球芽甘蓝等食品，尤其是在过剩时期，提供建议，避免不必要的浪费。
通过采用这样智能的技术和个性化流程，与传统超市相比，该公司已成功将其运营中的食物浪费减少至少80％。这种创新方法帮助Hungryroot筹集了总额达7500万美元的资金，引领着食品行业向可持续和减少浪费的方向发展。
事实和信息
利用人工智能（AI）减少食物浪费是技术和可持续发展领域不断增长的趋势之一。像Hungryroot这样的初创公司正在利用AI分析客户数据并预测购买行为，有助于减少库存过剩和浪费。这种方法有助于实现可持续食品系统和食品安全的更广泛目标。
关键问题与答案
– 问：AI如何帮助精简食品外卖服务中的食物浪费？
答：AI通过分析消费者数据、预测购买模式和促进更好的库存管理来帮助减少食物浪费。它还可以个性化购物体验，确保消费者获得他们更有可能使用的产品，从而降低浪费可能性。
– 问：在这种情况下使用AI存在哪些关键挑战？
答：确保客户数据安全和隐私是一个主要挑战。开发准确的预测模型复杂且需要持续的细化。还有一个问题是AI是否依赖大型数据集，这可能无法适用于所有类型的食品或消费者行为。
争议问题
一个潜在的争议可能涉及数据隐私，因为这类服务需要访问个人消费者数据。此外，还存在算法偏见的风险，在这种情况下，如果数据不足够全面，AI可能不会适当地满足多样化的饮食偏好和限制。
优势和劣势
优势：
– 通过精确的库存管理和消费预测减少食物浪费。
– 个性化的购物体验可以提高客户满意度。
– 可持续的商业实践和为消费者和企业带来的潜在成本节省。
– 通过减少温室气体排放和资源使用的积极环境影响。
劣势：
– 依赖客户数据引发隐私问题。
– 如果AI算法未经充分训练多样化数据集，则可能排斥少数族群。
– AI系统的初期实施和持续发展可能具有成本。
– 未预料到的操作挑战，如供应链中断，可能影响系统的准确性。
要获取有关科技和可持续食品系统交叉领域的更多信息，请访问以下网站：
– 减少食物浪费的组织：ReFED
– 商业和可持续性中的人工智能：IBM AI
– 可持续食品行业创新：GreenBiz
The source of the article is from the blog mivalle.net.ar