使用人工智慧对抗粮食浪费

发布者:网站管理员
发布时间:2020-08-18 21:44
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全世界有三分之一的粮食上未进到餐桌就被丢弃,而甲烷排放量也是农业在气候变迁上摆脱不了的包袱,因此开始提倡由人工智慧代入农业,应用数据分析、统计模组、自动机器人进行更有效率的农事耕作;人工智慧也能应用演算法的图像与数据进行食品加工精准化,解决人力不足与劳力工资的问题,而市场端的部分则可使用溯源系统将餐厅、零售业等地的需求串联起来,将粮食浪费的数据进行追踪、分类,进而产生新型态的食品供应链,抑制过量生产、库存过多和浪费等问题。


现今大约三分之一的粮食尚未被食用就已经造成浪费,另外,在20年间,农业产生的甲烷排放量使环境温度提升的能力是汽车二氧化碳排放量造成温度升高的86倍。因此,新兴人工智慧(AI)的应用正是将农场、加工、物流到消费的价值链中,为特殊“设计”的粮食浪费创造出新机会。事实上,农业循环经济已在历史中慢慢扎根,其旨在减少浪费与污染,并使产品、原料及在升自然系统能永续使用,然而,由于农业循环经济中,来自于有限资源的消耗与其成长的步调不同,因此AI可以加速农业循环经济克服这样的过渡期。在下列三个要素中,AI具有潜力启动农业循环经济,同时可为全球相关人员带来一千亿美元的价值。

有效的耕作方式

AI透过资讯分析辨识到最佳再生农业的新方法,从而帮助农民避免进行昂贵且费时的田间试验。举例来说:CiBO Technologies使用数据分析、统计模组和AI来模拟不同条件下的田间试验和农业生态系统。全球的利益相关者可借由这项技术来探索可能的结果且实际上不造成环境破坏或牺牲产量的风险,使其能够学习并改善盈利能力和增加永续发展。将AI演算法与机器人技术结合,可进一步实现自动化并提高控制耕作过程的能力,如AI可被用做分析作物图片(如:草莓)以帮助农民决定收成时间。此外,收割的工作也能透过自动机器人完成。这样的方式可减少田间食物的浪费,且能够借由改善供应链中的讯息并最大化储存环境及保鲜设备的使用效率,进而更准确的预测产量。

减少粮食浪费

AI演算法利用来自相机、X光、雷射和近红外光谱所产生的图像和数据来帮助食品加工过程中的分类。这项技术可将不同产品自动进行分类,如红萝卜和马铃薯依据最佳使用用途、尺寸、形状和品质来进行拣选,因此可降低因人工筛选而导致耗时、工资昂贵且不准确的问题。一些公司,如Wasteless利用AI溯源及动态定价的功能帮助超市和其他零售商在有效期限内出售食品。在一些机构和餐厅中,它们使用新工具来获取、追踪和分类粮食浪费的数据。而且,该演算法可以预测出销售量,从而使餐厅、零售商和其他酒店等能够更有效地将供需连结起来。

重新利用不可食用的营养

即使所有剩余的粮食都有重新分配,然而其仍持续产生大量不可食用的副产品。因此,需探讨这些有机材料是否具有重新利用的价值,如麻省理工学院的感官城市实验室和Alm实验室正研究开发出他们的Underworlds原型智能污水处理平台,该平台利用AI结合了物理基础设施和生化检测技术来说明并探询人类污水中的病原体,最终这些知识可协助将污水重新利用于再生食品系统中。

AI在农业及再生粮食系统中的过度期扮演重要的角色,它可以改变粮食的种植、收成、分配与享用方式。随着越来越多的数据来源可作参考,加上演算能力的提升,因此,AI能够更有效的帮助粮食供需的分配、改善供应链的效率并抑制过量生产、库存过多和浪费等问题。

文章来源: ASTD https://dwz1.cc/j6iXB0yg
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