からの報告によると、 IntelによるIQ、コンピュータービジョン、人工知能、データ分析などの食品コールドチェーンテクノロジーは、食品廃棄物を削減するために、農場からトラック、店舗に至るまでの生鮮食品を追跡しています。
いちごが畑で摘み取られた瞬間、腐り始めます。 そこから、それを消費者に新鮮に届ける競争です。 これは、ほとんどの人が農業で働き、食料生産の近くに住んでいた数世代前には簡単でした。 より多くの消費者が食料を得るためにスーパーマーケットに依存しているため、今日の食料の流通はより複雑になっています。
今日、生鮮食品の配達は、食品のコールドチェーンとして知られているものに依存しています。 農場からフォークへのこの非常に複雑な食糧の分配は、作物の品質と寿命を最大化することに依存しています。
人工知能(AI)、コンピュータービジョン、クラウドコンピューティングを食品検査、トラック輸送、冷蔵に追加することで、食品ロジスティクスの効率が向上しています。
「目標は単純明快で非常に単純です」と、 リングローブベンチャーズ、ノースダコタ州ファーゴを拠点とする農業ベンチャーキャピタルグループ。 「その作物の周りの環境は、それがトラックであろうと飛行機であろうと、その旅の間ずっと正しくなければなりません—それはそれが複雑になる旅の中にあります。」
イチゴを適切な温度、湿度、気流に保つことは、たったXNUMXつの問題です。 果物はまた、実際に購入される適切な日に適切な量で適切な市場に届けられる必要があります。
「品質を管理するということは、配布の各段階で多くの異なる人々を管理し、それが発生するさまざまな速度を管理することを意味します」とホジソンは付け加えました。
「センサーとクラウドコンピューティングは、実際にそれを処理するのに役立っています。」
によると、食品検査官向けのスマートフォンアプリが役立つのはそのためです。 アグシフト、カリフォルニア州サンタクララにあるagtechAI会社。 同社はアルゴリズムを使用して、流通のさまざまな段階での食品検査を支援しています。
AgShiftのCEOであるMikuJhaは、次のように述べています。 「20人の異なる検査官がXNUMXつの異なる結果で戻ってくる可能性があります。 このテクノロジーが行うことは、これらの検査官がより客観的な観察を行えるようにすることです。」
農産物の写真を撮り、分析のために写真をクラウドに送信することで、AgShiftはコンピュータービジョンと深層学習アルゴリズムを活用して、旅の途中で検査されるたびに農産物の品質を評価できます。
「デジタル化と自動化は本当に効率に影響を与えます」とJhaは言いました。
より正確な検査により、売り手は農産物の特定の出荷の貯蔵寿命と価格設定についてより良い洞察を得ることができます。 イチゴの各箱(およびその他の生鮮食品)の品質を知ることは、食品のコールドチェーンにおけるさまざまな決定のベースラインとして役立ちます。
植える前の技術
食糧サプライチェーンは、種子が地面に植えられるかなり前に始まります。 農産物農家は、計画された作物に影響を与える可能性のある要因をすでに知っており、GPS技術を使用してフィールドの隅々まで文字通り地図を作成します。