Vastavalt aruande Inteli IQToidu külmahela tehnoloogiad, nagu arvutinägemine, tehisintellekt ja andmeanalüüs, jälgivad värskeid tooteid farmist veoautodeni poodidesse, et vähendada toiduraiskamist.
Hetkel, kui maasikas põllult korjatakse, hakkab see lagunema. Sealt edasi on võidujooks selle värskena tarbijani toimetamiseks. See oli lihtsam paar põlvkonda tagasi, kui enamik inimesi töötas põllumajanduses ja elas toidutootmise lähedal. Toidu jaotamine on tänapäeval keerulisem, kuna rohkem tarbijaid usaldab toidu hankimisel supermarketitest.
Tänapäeval sõltub kiiresti rikneva toidu kohaletoimetamine nn toidu külmahelast. See toidu tohutult keeruline jaotus talust lauale sõltub põllukultuuride kvaliteedi ja pikaealisuse maksimeerimisest.
Tehisintellekti (AI), arvutinägemise ja pilvandmetöötluse lisamine toidukontrollile, kaubavedudele ja külmutusseadmetele suurendab toidulogistika tõhusust.
"Eesmärk on sirgjooneline ja üsna lihtne," ütles Dan Hodgson, partner Linn Grove Ventures, Fargos, Põhja-Dakotas asuv põllumajandusliku riskikapitali grupp. "Keskkond seda põllukultuuri ümbritsev, olgu see siis veoautos või lennukis, peab olema kogu selle teekonna vältel õige – see on reisil, kus see muutub keeruliseks."
Maasikate õige temperatuuri, niiskuse ja õhuvoolu juures hoidmine on vaid üks probleem. Samuti tuleb viljad õigetel päevadel õigetes kogustes õigetele turgudele toimetada, kust see ka reaalselt ostetakse.
"Kvaliteedi juhtimine tähendab paljude erinevate inimeste juhtimist igas levitamisetapis ja erineval kiirusel," lisas Hodgson.
"Andurid ja pilvandmetöötlus aitavad sellega tõeliselt hakkama saada."
Just seal saab toiduinspektoritele mõeldud nutitelefoni rakendus abiks olla AgShift, agtech AI ettevõte Santa Claras, Californias. Ettevõte kasutab algoritme, mis aitavad toidu kontrollimisel erinevatel turustamise etappidel.
"Oletame, et vaatame 20 maasikat," ütles AgShifti tegevjuht Miku Jha. „Kaks erinevat inspektorit võivad tulla tagasi kahe erineva tulemusega. Tehnoloogia aitab neil inspektoritel teha objektiivsemaid tähelepanekuid.
Toote pildistamine ja piltide analüüsimiseks pilve saatmine võimaldab AgShiftil kasutada arvutinägemist ja süvaõppe algoritme, et hinnata toote kvaliteeti iga kord, kui seda teekonnal kontrollitakse.
"Digitiseerimine ja automatiseerimine mõjutavad tõhusust, " ütles Jha.
Täpsemad kontrollid annavad müüjatele parema ülevaate konkreetsete saadetiste kõlblikkusajast ja hinnast. Iga maasikakarbi ja muude kiiresti riknevate kaupade kvaliteedi teadmine on toidu külmahelas mitmesuguste otsuste aluseks.
Tehnika enne istutamist
Toiduainete tarneahel algab palju enne, kui seemned on mulda istutatud. Tootmistootjad kaardistavad sõna otseses mõttes GPS-tehnoloogia abil iga põllutolli, teades juba, millised tegurid võivad planeeritud põllukultuure mõjutada.