Winnow používa počítačové videnie na zníženie odpadu pri spracovaní potravín

Možno neviete, ale podľa Organizácie Spojených národov pre výživu a poľnohospodárstvo (FAO) sa asi 1/3 celosvetovo vyprodukovaných potravín každý rok nikdy nedostane na ľudský stôl, čo sa rovná ekvivalentu jedlých potravín v hodnote približne 1 bilióna dolárov. končí na skládkach. Samotný hotelový a reštauračný priemysel sa na tom podieľa asi 10 %. Tvárou v tvár tejto situácii má skupina technologických riešení Winnow nápad použiť počítačové videnie a strojové učenie, aby pomohla znížiť množstvo odpadu pri spracovaní potravín.

• Obdivujte novú aplikáciu AI od Nvidie: Premeňte čmáranice v štýle MS Paint na umelecké „majstrovské diela“

Technológia Winnow, založená v Londýne v roku 2013, bola doteraz pomerne efektívne aplikovaná a nasadzovaná v kuchyni, ako napríklad nástroj, ktorý funguje ako váha umiestnená pod ňou. Odpadkový kôš zadržiava potravinový odpad v kuchyni a pomáha zbierať informácie o množstve vyhodeného jedla po tom, čo kuchár na dotykovej obrazovke zadá informácie o produktoch, ktoré vyhodili do koša.

Tieto informácie sa potom prenesú do cloudového analytického systému Winnow, ktorý určuje hodnotu množstva vyhodeného jedla a poskytuje pravidelné podrobné správy zvýrazňujúce náklady na odpad, ako aj ekonomické výhody, ktoré môžu ľudia získať znížením odpadu v spracovanie potravín každý deň.

Doterajší systém Winnow však stále vyžaduje väčšie množstvo manuálneho zadávania a je podrobnejší, čo znamená, že kuchári musia byť konkrétnejší, pokiaľ ide o druhy potravín, ktoré spracovávajú. Je to skutočne komplikované a časovo náročné.

Na vyriešenie problému teraz Winnow predstavuje hybridný automatizačný prístup, ktorý využíva kombináciu umelej inteligencie s kamerou počítačového videnia snímajúcou pohyb, ktorá dokáže automaticky zachytiť obrázky odpadu, keď sa vysype do koša, a potom bude zodpovedná technológia strojového učenia. na analýzu a označenie o aký druh potraviny ide a akú má hodnotu.

• AI používa údaje WiFi na odhadovanie počtu ľudí v miestnosti

Tréningové modely strojového učenia

Napriek teórii, v praxi systém nefunguje dokonale - dokáže identifikovať širokú škálu ovocia a zeleniny, no stále má problémy s ich identifikáciou. Identifikujte nejasnejšie položky, ako sú rôzne druhy mäsa! To je dôvod, prečo kuchári a zamestnanci kuchyne stále potrebujú spojiť ruky s vývojármi pri školení tohto systému strojového učenia. Zamestnanci môžu byť napríklad požiadaní, aby si vybrali jedlo, ktoré práve vyhodili, zo zoznamu zobrazeného na dotykovej obrazovke. Podľa odhadov odborníkov bude potrebné 200 až 1 000 obrázkov, aby sa systém strojového učenia Winnow Vision naučil rozpoznávať potravinu.

• Google a DeepMind používajú AI na predpovedanie výkonu veterných elektrární

V súvisiacom kroku sa Winnow Vision predtým používal ako súčasť niekoľkých pilotných projektov s niekoľkými významnými značkami od januára minulého roka, vrátane švédskeho konglomerátu Ikea, s cieľom znížiť množstvo potravinového odpadu, ktorý tento podnik produkuje, vo všeobecnosti na polovicu.

„Stanovili sme si ambiciózny cieľ znížiť plytvanie potravinami až o 50 % vo všetkých našich prevádzkach a dosiahneme to do septembra 2020. Spolupráca Ikea s Winnow je veľmi dôležitou súčasťou na dosiahnutie tohto cieľa. „Vieme, že plytvanie potravinami spôsobuje množstvo odpadu a zníženie tohto množstva odpadu nie je jednoduchý problém, ale Winnow dokázala, že má riešenia, ktoré mu pomôžu vyriešiť tento problém, a to skutočne efektívnym spôsobom,“ povedal Hege Sæbjørnsen, generálny riaditeľ Ikea UK a Írsko.

Medzi ďalšie veľké podniky, ktoré sa zúčastňujú na procese, patria reťazce supermarketov UK Morrisons a Emaar v Spojených arabských emirátoch. Od dnešného dňa však bude Winnow Vision k dispozícii globálne a bude ho možné používať vo všetkých reštauráciách a kuchyniach kdekoľvek na svete.

„Plytvanie potravinami je globálny problém, ktorému ľudstvo čelí. Súvisí to nielen s problémami plytvania peniazmi a znečisťovaním životného prostredia, ale čo je dôležitejšie, prináša to aj ďalšie problémy potravinovej bezpečnosti. A každá kuchynská linka a spracovateľská linka po celom svete „bolí hlava“ pri riešení plytvania potravinami. Preto bez vhodných nástrojov na riadenie je pre podniky ťažké uvedomiť si, koľko míňajú a koľko peňazí môžu ušetriť, ak budú potraviny využívať efektívnejšie. Použitím AI na analýzu a konkrétne vykazovanie potravinového odpadu, ako aj skutočných nákladov – bude Winnow Vision efektívnym pomocníkom v modernej kuchyni a linke na spracovanie potravín,“ povedal generálny riaditeľ Winnow Marc Zornes.

• Google používa AI pri zisťovaní očných chorôb

Ekonomický prínos

Winnow používa model pre tento softvér ako službu (SaaS), čo znamená účtovanie poplatku za predplatné za prístup k monitorovaciemu softvéru. Hoci konkrétna cena za každý balík služieb nie je zverejnená, podľa výpočtov tejto spoločnosti môžu prevádzkarne stravovacích služieb očakávať návratnosť kapitálu 2 až 10-krát okamžite. v prvom roku ušetríte až 50 000 USD, ktoré by inak stratili. na problémy súvisiace s odpadom pri spracovaní potravín.

"Vďaka použitiu technológie umelej inteligencie, konkrétne strojového učenia so schopnosťou samoučenia sa a zlepšovania po každom použití, je Winnow Vision schopná zvládnuť problémy s plytvaním potravinami vo svete. globálnom meradle", povedal generálny riaditeľ Marc Zornes.

• Inžinier umelej inteligencie Facebooku hovorí o hlbokom učení, nových programovacích jazykoch a hardvéri pre umelú inteligenciu

Okrem Winnow existuje aj množstvo startupov pôsobiacich v oblasti poskytovania rôznych riešení, ktoré pomáhajú znižovať odpad pri výrobe a spracovaní potravín. Švédska spoločnosť s názvom Karma získala minulý rok 12 miliónov dolárov na vybudovanie trhoviska, ktoré povzbudzuje reštaurácie a supermarkety, aby predávali svoje zvyšky jedla – možno koláče, chlieb alebo čerstvo vylisovanú ovocnú šťavu – za priaznivejšiu cenu namiesto toho, aby ich vyhodili do koša. obrovský odpad.

Ďalšia spoločnosť s názvom Full Harvest so sídlom v San Franciscu v USA tiež nedávno úspešne získala investície vo výške 8,5 milióna dolárov, aby pomohla podporiť produkciu chybných produktov z fariem v USA.

Keď sa vrátime k projektu Winnow, zástupca spoločnosti povedal, že ich súčasný manuálny systém používali tisíce kuchárov vo viac ako 40 krajinách a pomohol ušetriť ekvivalent 30 miliónov dolárov, čo je plytvanie potravinami počas spracovania.

Pre bežného človeka možno Winnow opísať ako skvelú spoločnosť zaoberajúcu sa vývojom aplikácií AI, no vo svojom jadre je to dátová spoločnosť – dáta, ktoré umožňujú kuchyne, výrobné linky a ďalšie. Výroba vidí plytvanie vo svojich prevádzkach, pomáha odomknúť hodnotu hardvéru.

Ak sa projekt Winnow Vision skutočne úspešne aplikuje, ukazuje, že miliardy dolárov vyhodené v krokoch spracovania potravín možno úplne kontrolovať, nie je to len ekonomický prínos, ale je to aj dôležitý faktor, ktorý prispieva k zabezpečeniu globálnej potravinovej bezpečnosti.