Az Egyesült Államok egyik legnagyobb élelmiszer-kiskereskedője a szoftvert arra használja, hogy jobban megértse a marhahús eltarthatósági idejét, s így a potenciális hulladék mértékét 25 százalékkal csökkentette.
Ha az élelmiszer-pazarlás képletesen egy ország lenne az Kína és az Egyesült Államok után a harmadik legnagyobb üvegházhatású gázok kibocsátója lenne .
A probléma az, hogy 2050-re, hogy a bolygónk népesség növekedésével párhuzamosan előreláthatólag 60 százalékkal szükséges növelni a szükséges élelmiszer mennyiséget. Ez csak még több hulladékot jelent.
A legtöbb fejlett országban az élelmiszer-pazarlás több mint fele otthon történik. Az USA-ban évente ez 2 275 USA dollárba kerül.
Kiskereskedelmi szinten az élelmiszer-pazarlás az összes élelmiszer-hulladék mintegy 2% -át teszi ki. Azonban a szupermarketek gyakorlata gyakran közvetlenül befolyásolhatja az ellátási láncban a további hulladék élelmiszerek mennyiségét.
Például sok élelmiszer-pazarlás történik a termékminőség-ellenőrzés során. Ekkor az élelmiszerek mintáit – általában a hús, a gyümölcs és a zöldség szétdarabolásával – használják az értékeléshez. Hogy azok alkalmasak-e a szupermarketek polcaira.
A minőségi ellenőrzésen nem teljesítő élelmiszerek alacsonyabb áron kerülnek értékesítésre vagy eldobásra kerülnek. A munkavállalók a szállítószalagoknál állva az elosztóközpontokban, manuálisan szortírozva, ún. romboló teszteket készítenek vagy használnak. Ez nem egy hatékony eljárás. Ráadásul növeli az élelmiszer-hulladékok mennyiségét.
Ezt az élelmiszer-hulladék problémát próbálja megoldani Abi Ramanan a vállalatával, az ImpactVision-rel . Miután 2015-ben megnyerte a Singularity Egyetem ösztöndíját. Ramanan elkezdte vizsgálni azt, hogy hogyan lehet az érzékelőket, az adatokat és a szoftvertechnológiát felhasználni az élelmiszer-ellátási láncok digitálisabbá és hatékonyabbá tételére. Nem sokkal azután megalapította a vállalatát.
?A hiperspektrális képalkotás eredetileg az űrben való felhasználásra lett kifejlesztve, ugyanakkor nagy lehetőségei vannak az élelmiszer-pazarlás csökkentésének eszközeként is? – mondja Abi Ramanan.
. ?Úgy döntöttünk, hogy elkezdjük az ambiciózus küldetést az élelmiszer-ellátási láncok digitalizálására.?
A vállalat képalkotó technológiája megmutatja az élelmiszerek minőségét – például a hal frissességét, a marhahús érzékenységét, az avokádó érettségét vagy az idegen tárgyak jelenlétét. Ez nem invazív – azaz nem vesztik el az ételt a tesztelési folyamatban – és ez gyors eljárás.
Az Egyesült Államok egyik legnagyobb élelmiszer-kiskereskedője a szoftvert arra használja, hogy jobban beazonosítsa a marhahús eltarthatósági idejét. Így a potenciális hulladékot 25 százalékkal csökkentette.
A technológia érzékelheti a nem mágneses szennyeződéseket is. Mint pl. a műanyagot és a papírt, amelyek az élelmiszerekbe kerültek. Ez azt jelenti, hogy az élelmiszereket nem kell elszállítani a szupermarketek polcairól, hanem el kell dobniuk. Ez az amerikai élelmiszeriparnak évi 5 milliárd dollárba kerül.
A következő 2-3 évben az ImpactVision egy okostelefon-alkalmazást is indít a hal frissességének értékelésére. És két év múlva Ramanan azt mondja, reméli, hogy az API-t harmadik felek fejlesztői számára is elérhetővé teszi, hogy saját megoldásaikat az ImpactVision adatainak felhasználásával készítsék el.
?Termékeink potenciálisan forradalmasítják az élelmiszer-ellátási láncok működésének módját. Biztosítva a valós idejű frissességhez, érettséghez vagy szennyezőanyag-adatokhoz való hozzáférést.
Ha még nem csatlakoztál Közösségi oldalunkhoz,
akkor kattints ide!
