Saskaņā ar ziņojumu no Intel IQ, pārtikas aukstās ķēdes tehnoloģijas, piemēram, datorredze, mākslīgais intelekts un datu analīze, izseko svaigus produktus no saimniecības līdz kravas automašīnām līdz veikaliem, cenšoties samazināt pārtikas izšķērdēšanu.
Brīdī, kad zemeņu nolasa laukā, tā sāk trūdēt. No turienes tas ir sacensība, lai to piegādātu patērētājam svaigā veidā. Tas bija vieglāk pirms dažām paaudzēm, kad lielākā daļa cilvēku strādāja lauksaimniecībā un dzīvoja pārtikas ražošanas tuvumā. Pārtikas izplatīšana mūsdienās ir sarežģītāka, jo vairāk patērētāju paļaujas uz lielveikaliem, lai iegūtu pārtiku.
Mūsdienās ātri bojājošās pārtikas piegāde ir atkarīga no tā sauktās pārtikas aukstuma ķēdes. Šī ārkārtīgi sarežģītā pārtikas sadale no lauku saimniecības līdz galdam ir atkarīga no ražas kvalitātes un ilgmūžības palielināšanas.
Mākslīgā intelekta (AI), datorredzes un mākoņdatošanas pievienošana pārtikas pārbaudēm, kravu pārvadājumiem un saldēšanai uzlabo pārtikas loģistikas efektivitāti.
"Mērķis ir vienkāršs un diezgan vienkāršs," sacīja Dens Hodžsons, uzņēmuma partneris Linn Grove Ventures, Fargo, Ziemeļdakotā bāzēta lauksaimniecības riska kapitāla grupa. "Videi ap šo kultūru neatkarīgi no tā, vai tā atrodas kravas automašīnā vai lidmašīnā, ir jābūt pareizai visa ceļojuma laikā — tā ir ceļojuma laikā, kurā tas kļūst sarežģīts."
Zemeņu uzturēšana pareizā temperatūrā, mitrumā un gaisa plūsmā ir tikai viena problēma. Tāpat augļi ir jānogādā pareizajos tirgos pareizajos daudzumos pareizajās dienās, kur tos reāli iepirks.
"Kvalitātes pārvaldība nozīmē pārvaldīt daudzus dažādus cilvēkus katrā izplatīšanas posmā un dažādos ātrumos, ar kādiem tas notiek," piebilda Hodžsons.
"Sensori un mākoņdatošana palīdz patiešām tikt galā ar to."
Tieši šeit var palīdzēt viedtālruņa lietotne pārtikas inspektoriem, norāda AgShift, agtech AI uzņēmums Santaklārā, Kalifornijā. Uzņēmums izmanto algoritmus, lai palīdzētu veikt pārtikas pārbaudi dažādos izplatīšanas posmos.
"Pieņemsim, ka mēs skatāmies uz 20 zemenēm," sacīja Miku Džha, AgShift izpilddirektors. “Divi dažādi inspektori varētu atgriezties ar diviem atšķirīgiem rezultātiem. Tehnoloģija palīdz šiem inspektoriem veikt objektīvākus novērojumus.
Produkcijas fotografēšana un attēlu nosūtīšana uz mākoni analīzei ļauj AgShift izmantot datora redzi un dziļās mācīšanās algoritmus, lai novērtētu produkcijas kvalitāti katru reizi, kad tā tiek pārbaudīta tā ceļojuma laikā.
"Digitizācija un automatizācija patiešām ietekmē efektivitāti," sacīja Jha.
Precīzākas pārbaudes sniedz pārdevējiem labāku ieskatu par konkrētu produkcijas sūtījumu glabāšanas laiku un cenām. Zinot katras zemeņu un citu ātrbojīgo kastītes kvalitāti, tas kalpo par pamatu daudzu veidu lēmumiem pārtikas aukstuma ķēdē.
Tehnika pirms stādīšanas
Pārtikas piegādes ķēde sākas krietni pirms sēklu stādīšanas zemē. Lauksaimnieki burtiski iezīmē katru lauka collu, izmantojot GPS tehnoloģiju, jau zinot, kādi faktori varētu ietekmēt plānoto ražu.