根據從報告 英特爾的智商,計算機視覺、人工智能和數據分析等食品冷鏈技術正在跟踪從農場到卡車再到商店的新鮮農產品,以減少食物浪費。
草莓在田間採摘的那一刻,就開始腐爛。 從那裡開始,這是一場向消費者提供新鮮食品的競賽。 幾代前,當大多數人從事農業工作並生活在靠近糧食生產的地方時,這更容易。 隨著越來越多的消費者依賴超市來獲取食物,今天的食品配送變得更加複雜。
今天,易腐食品的運送依賴於所謂的食品冷鏈。 這種從農場到餐桌的極其複雜的食物分配依賴於最大限度地提高農作物的質量和壽命。
將人工智能 (AI)、計算機視覺和雲計算添加到食品檢驗、卡車運輸和冷藏中,正在為食品物流帶來效率。
“目標直截了當,非常簡單,”合夥人丹·霍奇森 (Dan Hodgson) 說。 林恩格羅夫風險投資公司,一家總部位於北達科他州法戈的農業風險投資集團。 “這種作物周圍的環境,無論是在卡車上還是飛機上,在整個旅程中都必須恰到好處——在它變得複雜的旅程中。”
將草莓保持在合適的溫度、濕度和氣流只是問題之一。 水果還需要在正確的日子以正確的數量運送到正確的市場,在那裡實際購買。
“管理質量意味著在分銷的每個階段和不同的速度管理許多不同的人,”霍奇森補充道。
“傳感器和雲計算正在幫助真正解決這個問題。”
據稱,這就是食品檢查員的智能手機應用程序可以提供幫助的地方 銀移,一家位於加利福尼亞州聖克拉拉的農業科技 AI 公司。 該公司使用算法來協助在不同的分銷階段進行食品檢查。
“假設我們正在尋找 20 個草莓,”AgShift 首席執行官 Miku Jha 說。 “兩名不同的檢查員可能會得出兩種不同的結果。 該技術的作用是幫助那些檢查員進行更客觀的觀察。”
拍攝農產品並將照片發送到雲端進行分析,使 AgShift 能夠利用計算機視覺和深度學習算法來評估每次在旅途中檢查農產品的質量。
“數字化和自動化確實對效率產生了影響,”Jha 說。
更準確的檢查可以讓賣家更好地了解特定貨物的保質期和定價。 了解每盒草莓以及其他易腐爛食品的質量,可以作為食品冷鏈中多種決策的基準。
種植前技術
食物供應鏈早在種子種入地下之前就已經開始了。 生產農民使用 GPS 技術從字面上繪製出每一寸土地,他們已經知道哪些因素會影響計劃的作物。