Glede na poročila Intelov IQ, tehnologije hladilne verige živil, kot so računalniški vid, umetna inteligenca in analiza podatkov, sledijo svežim pridelkom od kmetije do tovornjakov do trgovin, da bi zmanjšali zavrženo hrano.
V trenutku, ko jagodo obramo na njivi, začne propadati. Od tam se začne tekmovanje v tem, da ga svežega dostavimo potrošniku. To je bilo lažje pred nekaj generacijami, ko se je večina ljudi ukvarjala s kmetijstvom in živela blizu proizvodnje hrane. Današnja distribucija hrane je bolj zapletena, saj se več potrošnikov pri nakupu hrane zanaša na supermarkete.
Danes je dostava pokvarljive hrane odvisna od tako imenovane prehranske hladilne verige. Ta izjemno zapletena distribucija hrane od kmetije do vilic je odvisna od maksimiranja kakovosti in dolgoživosti pridelkov.
Dodajanje umetne inteligence (AI), računalniškega vida in računalništva v oblaku pregledom hrane, tovornjakom in hlajenju prinaša učinkovitost logistike hrane.
"Cilj je jasen in precej preprost," je dejal Dan Hodgson, partner pri Linn Grove Ventures, kmetijska skupina tveganega kapitala s sedežem v Fargu v Severni Dakoti. "Okolje okrog tega pridelka, ne glede na to, ali je na tovornjaku ali letalu, mora biti ravno pravšnje med celotnim potovanjem - na potovanju postane zapleteno."
Ohranjanje jagod pri pravi temperaturi, vlažnosti in pretoku zraka je le ena težava. Sadje je treba tudi dostaviti na prave trge v pravih količinah ob pravih dneh, kjer bo dejansko kupljeno.
»Upravljanje kakovosti pomeni upravljanje številnih različnih ljudi na vsaki stopnji distribucije in različnih hitrostih, pri katerih se to dogaja,« je dodal Hodgson.
"Senzorji in računalništvo v oblaku pomagajo, da se tega resnično lotimo."
Tu lahko po mnenju inšpektorjev za hrano pomaga aplikacija za pametne telefone AgShift, podjetje za agtech AI v Santa Clari v Kaliforniji. Podjetje uporablja algoritme za pomoč pri pregledu hrane na različnih stopnjah distribucije.
"Recimo, da gledamo 20 jagod," je dejal Miku Jha, izvršni direktor podjetja AgShift. »Dva različna inšpektorja se lahko vrneta z dvema različnima rezultatoma. Tehnologija tem inšpektorjem pomaga narediti bolj objektivna opažanja.«
Fotografiranje pridelkov in pošiljanje slik v oblak za analizo omogoča AgShiftu, da izkoristi računalniški vid in algoritme globokega učenja za oceno kakovosti pridelka vsakič, ko je pregledan na njegovem potovanju.
»Digitalizacija in avtomatizacija resnično vplivata na učinkovitost,« je dejal Jha.
Natančnejši pregledi dajejo prodajalcem boljši vpogled v rok uporabnosti in cene določenih pošiljk pridelkov. Poznavanje kakovosti vsake škatle jagod – in drugih pokvarljivih izdelkov – služi kot osnova za številne vrste odločitev v prehrambeni hladni verigi.
Tehnika pred sajenjem
Veriga preskrbe s hrano se začne precej preden so semena posajena v zemljo. Kmetje proizvajalci dobesedno načrtujejo vsak centimeter njive s tehnologijo GPS in že vedo, kateri dejavniki lahko vplivajo na načrtovane pridelke.