Putem satisface cererea globală în creștere de alimente? Timp de secole, fermierii și părțile interesate din industria alimentară au încercat să răspundă la această întrebare folosind tehnologia. Unii au susținut că automatizarea, utilajele și producția în masă sunt cheile pentru susținerea unei populații în creștere. Alții au susținut că gestionarea complexității datelor legate de alimente necesită tehnici avansate de știință a datelor și informatică, cum ar fi inteligența artificială și învățarea automată. În această postare pe blog, o voi explora pe aceasta din urmă.

tehnologii

Populația pământului crește. Oamenii țin pasul cu cerințele tot mai mari de disponibilitate a hranei prin exploatarea resurselor planului și animalelor prin agricultură, silvicultură și pescuit. Culturile, creșterea și reproducerea animalelor și recoltarea lemnului și a altor plante, animale sau produse de origine animală sunt necesare pentru rasa umană.

Afacerea alimentară crește. Agricultura și produsele alimentare sunt produse pentru a hrăni populația în creștere a lumii. Canola, grâul, soia, carnea, animalele și hrana animalelor sunt câteva exemple de produse alimentare. Produsele alimentare și de băuturi sunt exportate pentru a hrăni oamenii din această lume. Exportul intern și exterior necesită relații de afaceri puternice cu fermierii, procesatorii și experții agronomici din mai multe țări.

Inteligența artificială, cunoscută și sub numele de AI, este un domeniu al informaticii care se ocupă de mașini inteligente. Învățarea automată și învățarea profundă sunt doi dintre cei mai frecvent utilizați algoritmi în domeniul AI. Aceste modele învață din date și sunt utilizate de oameni, companii și agenții guvernamentale pentru a face predicții. Scopul învățării automate este explorarea spațiului de probabilitate infinită pentru a veni cu cea mai potrivită soluție la orice problemă. Astăzi, sunt dezvoltate modele de învățare automată pentru a face față complexității și varietății datelor din industria alimentară.

Se pune întrebarea: „Poate AI și învățarea automată să ne ajute să facem față cererii crescânde de alimente?” Pentru a răspunde la această întrebare, să analizăm ideile AI, aplicațiile AI și cercetarea AI.

Proiectele de inteligență artificială necesită adesea sesiuni de brainstorming. Există multe oportunități de AI și învățare automată de luat în considerare, iar ideea nouă poate fi o provocare. La Produvia, împărtășim viziunile noastre cu privire la modul de aplicare a IA în industria alimentară.

Obținerea foamei zero

Este timpul să ne gândim din nou la modul în care creștem, împărțim și consumăm alimente. Agricultura, silvicultura și pescuitul au capacitatea de a furniza alimente hrănitoare lumii. Astăzi, solurile noastre, apa dulce, oceanele, pădurile și biodiversitatea sunt în scădere și degradare rapidă. Schimbările climatice exercită o presiune și mai mare asupra resurselor naturale de care depindem, crescând dezastrele, cum ar fi seceta, uraganele și inundațiile. Siguranța alimentară slabă face ca milioane de copii să fie afectați de dezvoltare din cauza malnutriției severe. Este necesară o schimbare majoră dacă vrem să hrănim peste 800 de milioane de oameni cărora le este foame astăzi. Se așteaptă ca încă 2 miliarde de oameni să fie subnutriți până în 2050.

Este timpul să abordăm foamea din lume folosind AI și învățarea automată. Este posibil să se analizeze datele de creștere, producție, distribuție și consum pentru a face predicții și recomandări inteligente pentru părțile interesate din industria alimentară. Putem construi o platformă AI care nu numai că înțelege cererea și oferta, ci se poate adapta și nevoilor și dorințelor populației în schimbare. Străduindu-ne spre foamea zero, întâlnim unul dintre obiectivele de dezvoltare durabilă ale Națiunilor Unite pentru a realiza un viitor mai bun și mai durabil pentru toți (ONU, 2015).

Răspuns la cererea globală de produse alimentare

Astăzi, populația globală depășește șapte miliarde de oameni. Se estimează că această cifră va ajunge la peste nouă miliarde până în 2050. Deoarece dezvoltarea economică aduce bogăție și prosperitate în mai multe zone ale lumii, populația în creștere crește diferența dintre cererea și oferta de alimente. Răspunsul inteligent la cererea de alimente este necesar pentru a răspunde provocărilor globale. Scopul este de a livra produse alimentare sigure din întreaga lume în cea mai eficientă materie.

Prognozând cererile globale, livrarea de produse alimentare sigure se poate face folosind învățarea automată și învățarea profundă. Este posibil să utilizați date din seriile de timp pentru a crea modele de prognoză. De asemenea, este posibil să analizăm date nestructurate pentru a crea modele de predicție și de recomandare, pentru a ne asigura că sunt îndeplinite cerințele globale. Aceste modele pot fi integrate în procesele de afaceri existente pentru a se asigura că părțile interesate din domeniul alimentelor și băuturilor iau decizii în cunoștință de cauză.

Asigurarea aprovizionării cu alimente stabile

Asigurarea cerealelor, a semințelor oleaginoase (grâu, porumb, soia) și a altor ingrediente brute printr-o serie de rețele și parteneriate sunt deseori necesare pentru a asigura disponibilitatea alimentelor stabile, a animalelor și a furajelor pentru acvacultură, uleiuri de gătit și multe alte produse alimentare din întreaga lume. De la producție până la distribuție, menținerea eficienței logistice și a siguranței în aprovizionarea cu alimente este necesară pentru a se asigura că aprovizionarea cu alimente rămâne stabilă în timp.

Crearea unei surse stabile de surse alimentare poate fi realizată folosind AI și învățarea automată. Modelele generative și programarea genetică pot fi utilizate pentru a explora condițiile pieței alimentare care nu au fost niciodată luate în considerare. Recomandarea și modelele de predicție pot fi dezvoltate pentru a analiza sute de mii de factori de piață. Aceste modele pot conduce la luarea deciziilor pentru a îmbunătăți stabilitatea aprovizionării cu alimente.

Există multe companii și organizații care încorporează deja învățarea automată, învățarea profundă și AI în produsele și serviciile alimentare și de băuturi. Iată aplicațiile noastre preferate de AI din industria alimentară și a băuturilor.

La Produvia, am citit cele mai recente cercetări de învățare automată, așa că nu trebuie. Iată cele mai recente proiecte de cercetare AI legate de industria alimentară și a băuturilor.

  • Prezicerea rezultatelor securității alimentare (Ganguli și colab., 2019)
  • Identificarea alimentelor (Sun și colab., 2019)
  • Estimarea cantității cererii de hrană a personalului (Calp, 2019)
  • Clasificarea preferințelor alimentare (Ragain și colab., 2019)
  • Predicția automată a suprafeței și volumului alimentelor (Gan et al., 2019)
  • Generarea de imagini cu alimente pe baza textului rețetelor (El și colab., 2019)
  • Atribuiți automat un rating colectiv de stele la restaurant pe baza recenziilor clienților despre alimente (Cuizon și colab., 2019)
  • Sistem de recomandare a alimentelor bazat pe istoricul utilizatorului, ingredientele și imaginea unei rețete (Gao și colab., 2019)
  • Identificarea vizuală a produselor alimentare frauduloase (He at al., 2018)
  • Recunoașterea alimentelor folosind date parțial etichetate (Mandal și colab., 2018)
  • Generarea de rețete din imagini alimentare (Salvador și colab., 2018)
  • Recunoașterea gesturilor alimentare prin urmărirea mișcării încheieturii mâinii (Shen și colab., 2018)
  • Detectarea în timp real a bolilor de origine alimentară (Sadilek și colab., 2018)
  • Evaluări automate ale calității etichetelor alimentelor (Ribeiro și colab., 2018)
  • Clasificarea răsadurilor de plante (Nkemelu și colab., 2018)
  • Evaluarea automată a stării de sănătate a găinilor individuali (Abdoli și colab., 2018)
  • Identificarea bolilor frunzelor folosind imagini (Maity și colab., 2018)

Am analizat trei idei de inteligență artificială care pot fi aplicate pentru industria ambalajelor și a serviciilor alimentare:

  1. Identificarea materialelor —Identificați polimerii, materialele plastice și microplasticele automat folosind viziunea computerizată și învățarea automată pentru a economisi sute de ore în sortare și reciclare
  2. Sistem de recomandare pentru dezvoltarea produsului - identificați polimerii sau materialele plastice cele mai potrivite pentru produse noi folosind învățarea automată pentru a economisi sute de ore în cercetare și dezvoltare
  3. Sistem de recomandare a ambalajului - identificați opțiunile de ambalare cele mai potrivite pentru produsele noi utilizând sisteme de învățare automată și recomandare pentru a economisi sute de ore în dezvoltarea produselor

Astăzi, există multe cazuri de utilizare pentru AI și învățarea automată în industria alimentară. Unele dintre startup-urile și întreprinderile de top din lume folosesc deja în procesul de învățare automată și învățare profundă.

Sunteți implicat în producția, acumularea, comercializarea, fabricarea și prelucrarea resurselor și produselor alimentare? Dacă da, să discutăm! Vizitați-ne la produvia.com pentru a începe o conversație cu privire la subiectul AI, alimente sau băuturi.

Interesat să rezolve problemele alimentare?

Programați un apel cu Slava Kurilyak, fondator/CEO la Produvia.