Паводле справаздачы IQ ад Intel, тэхналогіі харчовай халоднай ланцугу, такія як камп'ютэрны зрок, штучны інтэлект і аналіз даных, адсочваюць свежыя прадукты ад фермы да грузавікоў у крамы, каб паменшыць харчовыя адходы.
У той момант, калі суніцу збіраюць у полі, яна пачынае гніць. Адтуль пачынаецца гонка за тым, каб даставіць яго спажыўцу свежым. Гэта было прасцей некалькі пакаленняў таму, калі большасць людзей працавалі ў сельскай гаспадарцы і жылі побач з вытворчасцю прадуктаў харчавання. Раздача прадуктаў харчавання сёння больш складаная, бо ўсё больш спажыўцоў спадзяюцца на супермаркеты, каб атрымаць ежу.
Сёння дастаўка скорапсавальнай ежы абапіраецца на так званую харчовую халадзільную ланцуг. Гэта вельмі складанае размеркаванне ежы ад фермы да відэльцы залежыць ад максімальнай якасці і даўгавечнасці ўраджаю.
Даданне штучнага інтэлекту (AI), камп'ютэрнага зроку і воблачных вылічэнняў да праверкі харчовых прадуктаў, грузавых перавозак і халадзільнага абсталявання павышае эфектыўнасць харчовай лагістыкі.
"Мэта простая і даволі простая", - сказаў Дэн Ходжсан, партнёр кампаніі Linn Grove Ventures, група сельскагаспадарчага венчурнага капіталу ў Фарго, штат Паўночная Дакота. «Асяроддзе вакол гэтага ўраджаю, незалежна ад таго, знаходзіцца ён у грузавіку або самалёце, павінна быць правільным на працягу ўсяго шляху — менавіта ў падарожжы гэта становіцца складаным».
Утрыманне трускаўкі пры патрэбнай тэмпературы, вільготнасці і патоку паветра - толькі адна праблема. Садавіна таксама павінна быць дастаўлена на патрэбныя рынкі ў патрэбных колькасцях у патрэбныя дні, дзе яны сапраўды будуць набыты.
«Кіраванне якасцю азначае кіраванне многімі рознымі людзьмі на кожным этапе размеркавання і розных хуткасцях, з якімі гэта адбываецца», — дадаў Ходжсан.
«Датчыкі і воблачныя вылічэнні дапамагаюць па-сапраўднаму справіцца з гэтым».
У гэтым, па словах, можа дапамагчы дадатак для смартфонаў для харчовых інспектараў AgShift, фірма agtech AI у Санта-Клары, Каліфорнія. Кампанія выкарыстоўвае алгарытмы для дапамогі ў праверцы харчовых прадуктаў на розных этапах размеркавання.
«Дапусцім, мы разглядаем 20 клубніц», — сказаў Міку Джа, генеральны дырэктар AgShift. «Два розныя інспектары могуць вярнуцца з двума рознымі вынікамі. Тэхналогія дапамагае гэтым інспектарам рабіць больш аб'ектыўныя назіранні».
Фатаграфаванне прадукцыі і адпраўка фотаздымкаў у воблака для аналізу дазваляе AgShift выкарыстоўваць камп'ютэрны зрок і алгарытмы глыбокага навучання для ацэнкі якасці прадукцыі кожны раз, калі яна правяраецца ў падарожжы.
"Алічбоўка і аўтаматызацыя сапраўды ўплываюць на эфектыўнасць", - сказаў Джа.
Больш дакладныя праверкі даюць прадаўцам лепшае ўяўленне аб тэрмінах захоўвання і цэнах на канкрэтныя пастаўкі прадукцыі. Веданне якасці кожнай скрынкі трускаўкі — і іншых скорапсавальных прадуктаў — служыць асновай для многіх відаў рашэнняў у харчовым халадзільным ланцугу.
Тэхніка перад пасадкай
Ланцужок харчовых паставак пачынаецца задоўга да таго, як насенне нават высаджваюць у зямлю. Фермеры Produce літаральна наносяць на карту кожны сантыметр поля з дапамогай тэхналогіі GPS, ужо ведаючы, якія фактары могуць паўплываць на запланаваны ўраджай.