Według raportu z IQ firmy Intel, technologie łańcucha chłodniczego żywności, takie jak wizja komputerowa, sztuczna inteligencja i analiza danych, śledzą świeże produkty od farmy przez ciężarówki do sklepów w celu ograniczenia marnotrawstwa żywności.
W momencie, gdy truskawka zostanie zerwana na polu, zaczyna gnić. Stamtąd trwa wyścig, aby dostarczyć świeże produkty do konsumenta. Kilka pokoleń temu było to łatwiejsze, kiedy większość ludzi pracowała w rolnictwie i mieszkała blisko produkcji żywności. Dystrybucja żywności jest dziś bardziej złożona, ponieważ coraz więcej konsumentów polega na supermarketach, aby zdobyć żywność.
Obecnie dostawa łatwo psującej się żywności opiera się na tak zwanym łańcuchu chłodniczym żywności. Ta niezwykle złożona dystrybucja żywności od pola do stołu opiera się na maksymalizacji jakości i trwałości upraw.
Dodanie sztucznej inteligencji (AI), wizji komputerowej i przetwarzania w chmurze do kontroli żywności, transportu ciężarówkami i chłodnictwa zwiększa wydajność logistyki żywności.
„Cel jest prosty i całkiem prosty”, powiedział Dan Hodgson, partner z Wyprawy Linn Grove, rolnicza grupa venture capital z Fargo w Północnej Dakocie. „Środowisko wokół tej rośliny, czy to w ciężarówce, czy w samolocie, musi być odpowiednie przez całą podróż — to w podróży staje się to skomplikowane”.
Utrzymanie truskawek w odpowiedniej temperaturze, wilgotności i przepływie powietrza to tylko jeden problem. Owoce muszą być również dostarczane na właściwe rynki w odpowiednich ilościach we właściwe dni, w których faktycznie zostaną zakupione.
„Zarządzanie jakością oznacza zarządzanie wieloma różnymi osobami na każdym etapie dystrybucji i różnymi prędkościami, z jakimi się to dzieje” – dodał Hodgson.
„Czujniki i przetwarzanie w chmurze pomagają naprawdę sobie z tym poradzić”.
W tym, według opinii, może pomóc aplikacja na smartfony dla inspektorów żywności AgShift, firma agtech AI w Santa Clara w Kalifornii. Firma wykorzystuje algorytmy do wspomagania kontroli żywności na różnych etapach dystrybucji.
„Powiedzmy, że mamy do czynienia z 20 truskawkami” — powiedział Miku Jha, dyrektor generalny AgShift. „Dwóch różnych inspektorów może wrócić z dwoma różnymi wynikami. Technologia pomaga tym inspektorom w dokonywaniu bardziej obiektywnych obserwacji”.
Fotografowanie produktów i wysyłanie ich do chmury w celu analizy umożliwia firmie AgShift wykorzystanie wizji komputerowej i algorytmów głębokiego uczenia do oceny jakości produktów za każdym razem, gdy są one sprawdzane podczas podróży.
„Cyfryzacja i automatyzacja naprawdę mają wpływ na wydajność” – powiedział Jha.
Dokładniejsze inspekcje dają sprzedawcom lepszy wgląd w okres przydatności do spożycia i ceny konkretnych przesyłek produktów. Znajomość jakości każdego pudełka truskawek — i innych produktów łatwo psujących się — służy jako punkt odniesienia dla wielu rodzajów decyzji w łańcuchu chłodniczym żywności.
Technologia przed sadzeniem
Łańcuch dostaw żywności zaczyna się na długo przed zasadzeniem nasion w ziemi. Rolnicy zajmujący się produkcją dosłownie mapują każdy centymetr pola za pomocą technologii GPS, wiedząc już, jakie czynniki mogą wpłynąć na planowane uprawy.