Können wir die weltweit steigende Nachfrage nach Lebensmitteln befriedigen? Über Jahrhunderte hinweg versuchten Landwirte und Interessengruppen der Lebensmittelindustrie, diese Frage mithilfe von Technologie zu beantworten. Einige argumentierten, dass Automatisierung, Maschinen und Massenproduktion der Schlüssel zur Erhaltung einer wachsenden Bevölkerung sind. Andere haben argumentiert, dass der Umgang mit der Komplexität lebensmittelbezogener Daten fortgeschrittene datenwissenschaftliche und computerwissenschaftliche Techniken wie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen erfordert. In diesem Blog-Beitrag werde ich letzteres untersuchen.

Haftungsausschluss: Ich bin der Gründer und CEO von Produvia , wo wir intelligente Software produzieren. Seit 2013 arbeitet Produvia wurde hier getestet mit Unternehmen aus allen Branchen zusammen, um die Einführung künstlicher Intelligenz zu beschleunigen.

Die Bevölkerung der Erde nimmt zu. Der Mensch kann mit den wachsenden Anforderungen an die Verfügbarkeit von Nahrungsmitteln Schritt halten, indem er Plan- und Tierressourcen durch Land- und Forstwirtschaft sowie Fischerei nutzt. Der Anbau von Pflanzen, die Aufzucht und Zucht von Tieren sowie die Ernte von Holz und anderen Pflanzen, Tieren oder tierischen Produkten sind für die Menschheit notwendig.

Das Lebensmittelgeschäft wächst. Landwirtschafts- und Lebensmittelprodukte werden hergestellt, um die wachsende Weltbevölkerung zu ernähren. Raps, Weizen, Sojabohnen, Fleisch, Vieh und Tierfutter sind einige Beispiele für Lebensmittel. Lebensmittel und Getränke werden exportiert, um die Menschen dieser Welt zu ernähren. Der Export im In- und Ausland erfordert enge Geschäftsbeziehungen zu Landwirten, Verarbeitern und https://kathys-kuechenkampf.de/kuechenausstattung/elektroherd-test/ Agrarfachleuten in mehreren Ländern.

Künstliche Intelligenz, auch als KI bekannt, ist ein Gebiet der Informatik, das sich mit intelligenten Maschinen befasst. Maschinelles Lernen und tiefes Lernen sind zwei der am häufigsten verwendeten Algorithmen auf dem Gebiet der KI. Diese Modelle lernen aus Daten und werden von Personen, Unternehmen und Regierungsbehörden verwendet, um Vorhersagen zu treffen. Das Ziel des maschinellen Lernens ist es, den unendlichen Wahrscheinlichkeitsraum zu erkunden, um die am besten geeignete Lösung für jedes Problem zu finden. Heute werden Modelle für maschinelles Lernen entwickelt, um die Komplexität und Vielfalt der Daten in der Lebensmittelindustrie zu bewältigen.

Es stellt sich die Frage: „Können KI und maschinelles Lernen uns helfen, mit der wachsenden Nachfrage nach Nahrungsmitteln umzugehen?“ Um diese Frage zu beantworten, schauen wir uns KI-Ideen, KI-Anwendungen und KI-Forschung an.

KI-Ideen für die Lebensmittelindustrie

Projekte für künstliche Intelligenz erfordern häufig Brainstorming-Sitzungen. Es gibt viele Möglichkeiten für KI und maschinelles Lernen, und neue Ideen zu entwickeln, kann eine Herausforderung sein. Bei Produvia teilen wir unsere Visionen zur Anwendung von KI in der Lebensmittelindustrie.

Null Hunger erreichen

Es ist Zeit zu überdenken, wie wir Lebensmittel anbauen, teilen und konsumieren. Land- und Forstwirtschaft sowie Fischerei können der Welt nahrhafte Lebensmittel liefern. Heute nehmen unsere Böden, Süßwasser, Ozeane, Wälder und die biologische Vielfalt rapide ab und verschlechtern sich. Der Klimawandel setzt die natürlichen Ressourcen, von denen wir abhängig sind, noch stärker unter Druck und erhöht Katastrophen wie Dürren, Hurrikane und Überschwemmungen. Eine schlechte Ernährungssicherheit führt dazu, dass Millionen von Kindern aufgrund schwerer Unterernährung in ihrer Entwicklung behindert werden. Eine große Veränderung ist notwendig, um mehr als 800 Millionen Menschen zu ernähren, die heute hungrig sind. Bis 2050 sollen weitere 2+ Milliarden Menschen unterernährt sein.

Es ist Zeit, den Welthunger mit KI und maschinellem Lernen zu bekämpfen. Es ist möglich, Wachstums-, Herstellungs-, Vertriebs- und Verbrauchsdaten zu analysieren, um intelligente Vorhersagen und Empfehlungen für die Interessengruppen der Lebensmittelindustrie zu treffen. Wir können eine KI-Plattform aufbauen, die nicht nur Angebot und Nachfrage versteht, sondern sich auch an sich ändernde Bedürfnisse und Wünsche der Bevölkerung anpassen kann. Indem wir uns um Null Hunger bemühen, erreichen wir eines der Ziele der Vereinten Nationen für nachhaltige Entwicklung, um eine bessere und nachhaltigere Zukunft für alle zu erreichen ( UN, 2015 ).

Reaktion auf die weltweite Nachfrage nach Lebensmitteln

Heute zählt die Weltbevölkerung mehr als sieben Milliarden Menschen. Diese Zahl wird voraussichtlich bis 2050 mehr als neun Milliarden erreichen. Da die wirtschaftliche Entwicklung mehr Regionen der Welt Wohlstand und Wohlstand bringt, vergrößert die wachsende Bevölkerung die Kluft zwischen Angebot und Nachfrage von Nahrungsmitteln. Um den globalen Herausforderungen gerecht zu werden, muss intelligent auf die Nachfrage nach Lebensmitteln reagiert werden. Ziel ist es, sichere Lebensmittel aus aller Welt möglichst effizient zu liefern.

Die Vorhersage globaler Anforderungen und die Bereitstellung sicherer Lebensmittelprodukte können durch maschinelles Lernen und tiefes Lernen erfolgen. Es ist möglich, Zeitreihendaten zum Erstellen von Prognosemodellen zu verwenden. Es ist auch möglich, unstrukturierte Daten zu analysieren, um Vorhersage- und Empfehlungsmodelle zu erstellen, um sicherzustellen, dass die globalen Anforderungen erfüllt werden. Diese Modelle können in bestehende Geschäftsprozesse integriert werden, um sicherzustellen, dass die Interessengruppen von Lebensmitteln und Getränken fundierte Entscheidungen treffen.

Gewährleistung einer stabilen Lebensmittelversorgung

Die Sicherung von Getreide, Ölsaaten (Weizen, Mais, Sojabohnen) und anderen Rohstoffen durch eine Reihe von Netzwerken und Partnerschaften ist häufig erforderlich, um die Verfügbarkeit von stabilen Lebensmitteln, Vieh- und Aquakulturfuttermitteln, Speiseölen und vielen anderen Lebensmitteln weltweit sicherzustellen. Von der Produktion bis zum Vertrieb ist die Aufrechterhaltung der logistischen Effizienz und Sicherheit in der Lebensmittelversorgung erforderlich, um sicherzustellen, dass die Lebensmittelversorgung über die Zeit stabil bleibt.

Die Schaffung einer stabilen Versorgung mit Nahrungsquellen kann durch KI und maschinelles Lernen erreicht werden. Generative Modelle und genetische Programmierung können verwendet werden, um die zuvor nie berücksichtigten Bedingungen auf dem Lebensmittelmarkt zu untersuchen. Empfehlungs- und Vorhersagemodelle können entwickelt werden, um Hunderttausende von Marktfaktoren zu analysieren. Diese Modelle können die Entscheidungsfindung zur Verbesserung der Stabilität der Lebensmittelversorgung vorantreiben.

KI-Anwendungen in der Lebensmittelindustrie

Es gibt viele Unternehmen und Organisationen, die bereits maschinelles Lernen, Deep Learning und KI in Lebensmittel- und Getränkeprodukte und -dienstleistungen integrieren. Hier sind unsere bevorzugten KI-Anwendungen aus der Lebensmittel- und Getränkeindustrie.

Dodo Pizza generiert Pizzarezepte mithilfe von Deep-Learning-Technologien, indem zwei wiederkehrende neuronale Netze (RNNs) kombiniert werden. Dodo Pizza AI lernte, nicht offensichtliche Zusammenhänge zwischen Pizzabestandteilen zu finden, zu verstehen, wie Zutaten gepaart werden und wie das Vorhandensein der einzelnen Zutaten die Kombinationen anderer beeinflusst. Dodo Pizza hat ihren Code auch online als Open-Source-Version bereitgestellt ( Github, 2019 ).
Gastrograph AI verwendet maschinelles Lernen und KI, um die sensorische Geschmackswahrnehmung des Verbrauchers zu verstehen und die Präferenz des Verbrauchers für Lebensmittel und Getränke vorherzusagen ( Gastrograph AI About, 2019 ).
Whisk verwendet Deep Learning und die Verarbeitung natürlicher Sprachen, um die weltweiten Lebensmittelzutaten, Eigenschaften (Ernährung, Verderblichkeit, Geschmack, Kategorien) und Lebensmittelkaufoptionen abzubilden, um hyperrelevante Werbung und maßgeschneiderte Personalisierungen bereitzustellen ( Whisk FAQ, 2019 ).
Tastry verwendet KI, maschinelles Lernen, analytische Chemie und Geschmackspräferenzen, um Empfehlungen für Verbraucherprodukte abzugeben . Das Unternehmen bietet Einzelhändlern wissenschaftlich fundierte Vorschläge für die Produktentwicklung, den Kauf von Lagerbeständen und Empfehlungen direkt an den Verbraucher ( Tastry Press, 2018 ).
Vinify verwendet maschinelles Lernen, um Kunden über Weine zu beraten, die
an ihren Geschmack angepasst sind ( Vinify Asset, 2019 ), während TasteMap Deep Learning verwendet, um Wein nach Erfahrung, Geschmack und Umweltfaktoren zu empfehlen ( TasteMap Retail, 2019 ).
Edamam verwendet die Verarbeitung natürlicher Sprache zur Extraktion von Lebensmitteleinheiten aus unstrukturiertem Text, um eine Nährwertanalyse bereitzustellen ( Edamam Developer Documentation, 2019 ).
Pingwell untersucht die Verwendung von Computer Vision- und maschinellen Lernalgorithmen, um Verbrauchern und Einzelhändlern im Lebensmittel- / Apothekenbereich Kontextinformationen bereitzustellen ( Pingwell, 2019 ).
Sure wendet die Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen an, um die Bedürfnisse der Benutzer besser zu verstehen und sie zu den richtigen Unternehmen in der überfüllten Lebensmittelszene zu navigieren ( Sure Blog, 2016 ).
Instacart verwendet maschinelles Lernen, um die Verfügbarkeit von Lebensmitteln in Echtzeit vorherzusagen ( Instacart Blog, 2018 ). Instacart nutzt maschinelles Lernen, Repräsentationslernen und Bildähnlichkeitssuche, um Artikel zu sortieren, damit Benutzer sie erneut kaufen und Artikel für Benutzer empfehlen können, während sie einkaufen ( Instacart Blog, 2017 ). Instacart verwendet Deep Learning und Emojis, um Einkaufslisten zu sortieren ( Instacart Blog, 2017 ). Instacart entwickelte Modelle für maschinelles Lernen, um die Verteilung der für einen bestimmten Käufer erwarteten Zeit vorherzusagen ( Instacart Blog, 2017 ). Instacart verwendet maschinelles Lernen, um die Anzahl der Bestellungen für jedes Lieferfenster für ein bestimmtes Geschäft vorherzusagen ( Instacart Blog, 2018)); Instacart entwickelte Regressions- und maschinelle Lernmodelle, um Abweichungen zu verwalten und pünktliche Lieferungen sicherzustellen ( Instacart Blog, 2018 ). Instacart nutzt maschinelle Lernmodelle, um die Wahrscheinlichkeit eines Anspruchs und einer Stornierung bestimmter Stunden vorherzusagen, um die Versorgungsplanung zu verbessern ( Instacart Blog, 2018 ).

KI-Forschung in der Lebensmittelindustrie

Bei Produvia lesen wir die neuesten Forschungsergebnisse zum maschinellen Lernen, sodass Sie dies nicht tun müssen. Hier sind die neuesten KI-Forschungsprojekte im Zusammenhang mit der Lebensmittel- und Getränkeindustrie.

Vorhersage der Ergebnisse der Ernährungssicherheit ( Ganguli et al., 2019 )
Lebensmittelidentifikation ( Sun et al., 2019 )
Schätzung der Nachfrage nach Nahrungsmitteln für das Personal ( Calp, 2019 )
Ranking der Essenspräferenzen ( Ragain et al., 2019 )
Automatische Vorhersage der Oberfläche und des Volumens von Lebensmitteln ( Gan et al., 2019 )
Generieren von Bildern von Lebensmitteln basierend auf Rezepttext ( El et al., 2019 )
Weisen Sie automatisch eine kollektive Restaurant- Sternebewertung zu, die auf Kundenbewertungen von Lebensmitteln basiert ( Cuizon et al., 2019 ).
Lebensmittelempfehlungssystem basierend auf der Vorgeschichte, den Zutaten und dem Bild eines Rezepts des Benutzers ( Gao et al., 2019 )
Visuelle Identifizierung betrügerischer Lebensmittelprodukte ( He at al., 2018 )
Lebensmittelerkennung anhand teilweise markierter Daten ( Mandal et al., 2018 )
Rezeptgenerierung aus Lebensmittelbildern ( Salvador et al., 2018 )
Erkennen von Essgesten durch Verfolgen der Bewegung des Handgelenks ( Shen et al., 2018 )
Echtzeiterkennung von durch Lebensmittel verursachten Krankheiten ( Sadilek et al., 2018 )
Automatisierte Qualitätsbewertungen von Lebensmitteletiketten ( Ribeiro et al., 2018 )
Klassifizierung von Pflanzensämlingen ( Nkemelu et al., 2018 )
Automatische Beurteilung der Gesundheit einzelner Hühner ( Abdoli et al., 2018 )
Identifizierung von Blattkrankheiten anhand von Bildern ( Maity et al., 2018 )

KI-Ideen für die Lebensmittelindustrie

Wir haben drei Ideen für künstliche Intelligenz entwickelt, die für die Verpackungs- und Foodservice-Industrie angewendet werden können:

Materialidentifikation – Identifizieren Sie Polymere, Kunststoffe und Mikroplastik automatisch mithilfe von Computer Vision und maschinellem Lernen, um Hunderte von Stunden beim Sortieren und Recycling zu sparen
Produktentwicklungsempfehlungssystem – Identifizieren Sie mithilfe von maschinellem Lernen Polymere oder Kunststoffe, die für neue Produkte am besten geeignet sind, um Hunderte von Stunden in Forschung und Entwicklung zu sparen
Verpackungsempfehlungssystem – Identifizieren Sie Verpackungsoptionen, die für neue Produkte am besten geeignet sind, mithilfe von maschinellem Lernen und Empfehlungssystemen, um Hunderte von Stunden bei der Produktentwicklung zu sparen

Fazit

Heutzutage gibt es in der Lebensmittelindustrie viele Anwendungsfälle für KI und maschinelles Lernen. Einige der weltweit führenden Startups und Unternehmen setzen bereits maschinelles Lernen und Deep Learning in ihren Betrieben ein.

Sind Sie in der Produktion, Akkumulation, Vermarktung, Herstellung und Verarbeitung von Nahrungsmitteln und Produkten tätig? Wenn ja, lass uns chatten! Besuchen Sie uns auf produvia.com , um ein Gespräch zum Thema KI, Essen oder Getränke zu beginnen.