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                      人工智能in食品質量:取代人力 提高效率

                      導讀當談到食品質量時,人們腦海中第一時間浮現的往往不會是人工智能,但是通過將人工智能集成到食品制造過程中,企業可以最大限度地提高食品質量控制的效率。根據Mordor Intelligence的數據,到20
                      人工智能in食品質量:取代人力 提高效率

                      當談到食品質量時,人們腦海中第一時間浮現的往往不會是人工智能,但是通過將人工智能集成到食品制造過程中,企業可以最大限度地提高食品質量控制的效率。根據Mordor Intelligence的數據,到2020年,人工智能在食品和飲料市場創造的價值為30.7億美元,預計到2026年將達到299.4億美元。

                      食品質量的支柱之一是食品的安全性,減少病原體的存在和檢測食品生產中的毒素是人工智能可以發揮的關鍵作用。日本富士通公司根據日本衛生部制定的六步洗手規定,開發了一種基于人工智能并用于監控廚房洗手的模型。富士通的模型建立在其現有的行為分析能力的基礎上,這種能力已經可以通過深度學習技術識別出各種微妙而復雜的人體動作,而無需依賴大量的訓練數據。這項技術利用兩個深度學習引擎——手形識別和運動識別,將復雜洗手動作的圖像捕捉為手形和重復摩擦動作的組合,準確率超過95%。

                      食品質量的另一支柱是食品加工部分,在這一部分中,人工智能可以最大限度地提高產量,減少浪費,因為它可以取代那些只負責識別產品的工人來降低生產成本。其中,由Hindawi主導的利用電子鼻檢測橄欖油質量的研究值得一提。這項研究位于土耳其的巴利凱西,該地地處地中海區域并且擁有世界上大多數的橄欖樹(8.05億棵)。本研究以12個不同的橄欖油類別作為研究對象,在不混合的情況下,對訓練集和測試集進行了分類。32個氣味傳感器組成的電子鼻能聞到每個橄欖油樣品的香味,隨后將32組收集到的數據標準化并通過機器學習算法對橄欖油的類型進行表征,這個過程會自動對橄欖油進行快速質量檢查。巴利凱西地區最大的生產商之一——Ozgun Zeytincilik表示,在生產過程中摻入更便宜、更低劣的油例如葵花籽油、玉米油、椰子油、榛子油等,會對橄欖油質量產生很大影響,因此,于質量檢查一側使用電子鼻將很大程度改善橄欖油的生產質量。

                      食品質量還有一個支柱是供應鏈,供應鏈對食品的質量有著直接的影響。特別是由于當下疫情影響,在遠程數字化管理風行的時代,及時提供食品安全數據,保證食品質量是非常重要的。成立四年的UberEats作為Uber的子公司,已覆蓋了美國50%以上的人口,為大約10萬家餐館提供了送貨服務,它在全球300個城市和300多個地點開展業務。該公司正在利用人工智能為餐廳和菜單項目提供解決方案,包括優化配送以及研究無人機的使用。他們在機器學習平臺“米開朗基羅”上運行了幾個模型,包括用餐時間預測、搜索排名、搜索自動完成排名和餐廳排名。配送時間模型預測了在下單之前以及配送過程的每個階段,一頓飯準備和配送所需的時間。預測餐后預送時間(ETD)并不簡單。顧客下單后,訂單提交給餐廳進行處理,然后餐廳確認訂單并準備飯菜,這段時間長短取決于訂單的復雜性和餐廳的繁忙程度。該人工智能模型的目標是預測這個復雜的多階段流程的總持續時間,以及在流程的每一步重新計算并預測最終交付時間。

                      基于人工智能取代人力勞動的可能性,將人工智能應用于任何領域會給人們帶來擔憂的情緒。但毫無疑問,在過去幾年里,人工智能一直扮演著重要角色,許多公司積極投資并探索該行業的技術潛力。可以確定的是,當人工智能被應用于食品質量領域時,它肯定會改善食品加工、供應鏈和安全方面的問題。

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