Kако вештачката интелигенција го намалува отпадот во рестораните?

По претпоставка индустријата за угостителство троши повеќе од 100 милијарди евра годишно на отпад од храна. Во хотелските и ресторанските кујни, тоа претставува околу 20% од купената храна.
Couple having lunch at rustic gourmet restaurant

Овој трошок не е само финансиски за добавувачите; планетата исто така плаќа цена.

Сега постои начин да се спречи отпадот од храна со помош на вештачка интелигенција (ВИ). Компанијата за управување со отпад од храна, Winnow, проценува дека нејзините алатки со ВИ досега заштедиле 61.000 тони CO2. Тоа е еквивалентно на 36.512.500 оброци вредни 42 милиони евра.

“Што се мери, тоа се управува” е мантра на лидерите во одржливоста, а технологијата на Winnow собира и мери податоци за да им помогне на готвачите да прилагодат своите нарачки за да се избегне отпадот.

„Она што најчесто го гледаме во комерцијалните кујни со кои работиме е дека помеѓу 5 и 15% од годишната потрошувачка за храна всушност оди во отпад“, вели Камран Абдуллахи, менаџер за деловен развој на Winnow за Блискиот исток и Африка. „Замислете кујна со годишна потрошувачка за храна од 300.000 долари. Земете го најмалиот процент од 5%, тоа се 15.000 долари што се фрлаат во ѓубре секоја година. Она што ние успеваме да го направиме глобално е да го намалиме тоа за 50%.”

Системот, кој се состои од камерата Winnow Vision и мониторот за отпад Winnow Waste Monitor, е едноставен за користење. „Ако можете да користите таблет, можете да го користите и овој систем“, вели Абдуллахи.

Системот Winnow Vision снима фотографии на храната кога се фрла во ѓубрето и, користејќи ВИ, машината се обучува да го препознава типот на храна. Winnow Waste Monitor се состои од дигитална вага и поврзан таблет. Користејќи стандардно ѓубре поставено на вагата, персоналот во кујната може да фрли храна на вообичаениот начин. Тежината се запишува, а потоа корисникот го идентификува производот на таблетот и го избира причината за отпадот.

„Нашата ВИ технологија ја снима тежината и вредноста на предметот, и, се разбира, што е, и секој ден сите тие податоци се пренесуваат на сервер базиран во облак каде што ги анализираме и обработуваме податоците од нашите локации“, објаснува Абдуллахи. „Работи на машинско учење и секој систем Winnow Vision исто така учи од сите системи што ги имаме распоредено глобално.“

Јохем-Јан Слејфер, претседател на хотелите Hilton за Блискиот исток, Африка и Турција, е еден од хотелерите и рестарнаторите кои откриле дека поефикасното водење на кујните значително го намалува отпадот од храна и трошоците.

„Отпадот од храна е еден од најголемите проблеми што ги имаме во светот“, вели Слејфер. „Користејќи ја вештачката интелигенција на Winnow за готвачите, успеавме да го измериме отпадот од храна што го имаме на дневна основа и навистина да го намалиме тој отпад драстично. Само во нашата регија, веќе сме намалиле отпадот за околу 600.000 оброци, што е огромна количина храна.“

Извор: Euronews

е-Трн да боцка во твојот инбокс

Последни колумни