[Financial Express]夏の間は、スイカをはじめとする美味しいフルーツを楽しめます。しかし最適な熟したスイカを見つけるのは難しい仕事です。人工知能を備えたモバイルアプリは、無駄を避けて、正しいものを選ぶのに役立ちます。平均して、世界的に私たちは人間が消費するために生産した食料の3分の1を浪費しています。毎年、私たちはおよそ1兆ドル相当の食料を無駄に消費しています。その総額は、先進国では約6,880億ドル、開発途上国では約3,100億ドルです。すでに、生産された食料は100億人を養うのに十分なほど良好ですが、70億人の仲間のうち10億人は食料不足のために飢えています。これは、私たちが無駄にしているからです。食品廃棄物を解決することは、世界の人口の栄養ニーズを満たすことを意味するだけでなく、炭素排出の重大な問題にも対処します。国連の報告によると、捨てられた食物は33億トンの二酸化炭素に相当します。農業から食器への食料の配給までのバリューチェーン全体に沿った技術は、食料の無駄を減らすことに大きな可能性を秘めていることがわかっています。コンピュータビジョン、機械学習、データ分析などの人工知能技術は、食品の無駄を減らすために、農場からトラック、店舗に至るチェーンを改善するための鍵を握っています。
持続可能な開発の17の目標の中で、目標番号2は食料安全保障、飢餓の終結、栄養の改善と持続可能な農業の促進に焦点を当てています。増加する人口を養うための収量を増やすことに重点が置かれてきたが、すでに生産された食物の無駄を減らすことは、質の高い食料を増加する人口に提供するという目標を達成するための有用な手段であり得る。さらに、食物の無駄を減らすことは農業の持続可能性を高め、温室効果ガスの排出を減らすでしょう。
食物廃棄の背景にはさまざまな要因があります。そのうちの1つは、食料生産と需要の弱い予測です。多くの場合、農家は需要を上回るシーズンに特定の種類の食料をはるかに多く生産するため、廃棄物が発生します。野菜や果物などの腐りやすい食品の収穫中は、短期間の需要予測と他の農家の収穫率のために、農家は特定の日に過剰収穫することがよくあります。この情報をリアルタイムで共有することで、農家は自分たちの収穫活動をより均一に分配するための決断を最適化するようになり、その結果、無駄が減り、収入も増えることになります。予測の悪さによるスーパーマーケットの食料浪費を減らすために、英国の新興企業はAIアプリケーションを開発し、従来の予測方法よりも50％正確にし、売上総利益率を最大18％向上させることができます。生鮮食品の最適注文の計画その一方で、スーパーマーケットの中には鮮度を評価するために製品を自動的に検査し、それに応じてそれらに値を付けるためにコンピュータビジョンを使用して、食品が賞味期限が切れる前に販売されることを確認するものもあります。いくつかの新興企業は、食料の無駄を減らすために、コンピュータビジョンによる食料カッターに取り組んでいます。
都市化が進むにつれて、食料生産と消費の間の距離は絶えず増えています。適切な収穫量を決定し、収穫された生鮮食品を消費者の食器に届けるという課題は、常に高まっています。生鮮食品の配達は、食品コールドチェーンとして知られているものに依存しています。農場から食卓へのこの非常に複雑な食物の分配は、作物の品質と寿命の最大化にかかっています。コンピュータビジョン、機械学習、および需要予測、収穫パターンの評価、食品検査の実施、トラック輸送および冷蔵のためのデータ分析などの人工知能技術を追加することは、食品物流の効率性と有効性をもたらします。しかし、特に発展途上国では、これらの可能性の多くは未開発のままです。それは、とりわけ、農家、物流サービス提供者、取引業者、そして食料品店が、新鮮で安全な食品を消費者に届ける際の無駄を減らすことに成功することができるようにできれば以前より低価格で。
すべての利害関係者の収益性を高め、食料の無駄を減らすためのイノベーションを提供することで、AIの新興企業を育成することは、食料の無駄を減らすことによってこの手付かずの活力を減らす飢餓から恩恵を受ける大きな課題です。無駄を減らすことにAIの革新の高い可能性があるにもかかわらず、実際に赤字に遭遇するという課題があります。基盤となるテクノロジを改善し、補足的なアイデアを追加し、規模と範囲から利益を得るための顧客基盤を構築し、さらに革新性を収益性の高い方法で提供するための外部性効果を刺激するのは長い道のりです。起業家の願望に加えて、革新を改善し続けることで収益性の高い状態に卒業するための強力な研究開発支援があるべきです。しばしばそのようなR
不十分な研究開発能力と限られたリスクの資本調達は、食料の無駄を減らすためにAIイノベーションの可能性を悪用するための大きな障壁と思われます。未知のもの同士の関係を築く上で、AIの革新はプログラミング言語やコンピューティングの基本を知ることよりもはるかに専門知識を必要とします。主要なRの一つ
膨大な量の食料が飢餓のない世界の目標に到達するための大きな関心事です。 AIの革新は、この無駄を減らすのに重要な役割を果たすことができます。長期からほぼリアルタイムに近い需要予測からマシンビジョンに基づく食品検査および最適な切断に至るまで、AIの革新は生産から収穫、小売に至る全体のバリューチェーンに沿って食品の無駄を減らすことができます。これを利用して、R
ム ロコヌッザマン プフ.Dは技術に関する学術研究者であり、
イノベーションと政策
zaman.rokon.bd@gmail.com
Bangladesh News/Financial Express 20181225
http://today.thefinancialexpress.com.bd/views-reviews/ai-start-ups-for-reducing-the-food-wastage-1545658779/?date=25-12-2018
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