机器学习和AI如何影响餐饮业

简介: 最近,COVID-19大流行以及它如何与食品企业的制造或破产联系在一起,成为人们关注的焦点。在讨论食品工业时,可能最后想到的事情之一是现代技术,尤其是人工智能和机器学习。

限时免费提供人脸人体、分割抠图、OCR以及医疗分析等共计140+项AI能力的调用【点此开通】


image.png

一般来说,当我们想到食品行业,我们可能会想到客户服务和外卖零工经济服务。最近,COVID-19大流行以及它如何与食品企业的制造或破产联系在一起,成为人们关注的焦点。在讨论食品工业时,可能最后想到的事情之一是现代技术,尤其是人工智能和机器学习。然而,这些技术对食品和饮料行业有着巨大的影响,今天我们就来探讨一下它们是如何影响的。

革新制造过程

无论你是关注食品还是饮料行业,这一过程的每一个方面都受到机器学习或人工智能的影响。卫生是食品工业过程中的一个重要组成部分,特别是在大流行期间尽量减少交叉污染和保持高标准。

在过去,这些任务将是乏味的,时间和资源密集型的,而且如果犯了错误或忽视了一个错误,可能会付出昂贵的代价。在大型制造厂,复杂的机器实际上需要拆卸,然后重新组装起来,以便进行适当的清洁,并将大量的物质泵入其中。

然而,随着现代科技的发展,情况已不再如此。

使用一种被称为SOCIP(即就地自清洁)的技术,机器可以使用强大的超声波传感器和荧光光学成像来跟踪机器上的食物残渣,以及设备的微生物碎屑,这意味着机器只需要在需要时进行清洁,而且只需要清洁需要清洁的部件。虽然这是一项新技术,并解决了目前过度清洁的问题,但它仍将为英国食品业每年节省约1亿英镑。

减少浪费,提高透明度,更好的结果

当然,食品饮料行业的浪费问题也是业内备受争议和诟病的部分。仅英国的餐饮服务行业就在浪费食物上损失了约24亿英镑,因此技术被用来节省这笔钱是理所当然的。

在全世界的供应链中,人工智能被用来跟踪制造和供应链过程的每一个阶段,例如跟踪价格、管理库存水平,甚至是原产国。

已经存在的解决方案,如SymphonyRetailAI,使用这些信息来准确跟踪运输成本、上述所有定价以及库存水平,以估计需要多少食物以及在哪里将产生的废物降至最低。

提高食品安全标准

无论你在世界上的哪个地方,食品安全标准总是很重要的,而且监管似乎也在变得越来越严格。在美国,《食品安全现代化法案》(FoodSafetyModernizationAct)确保了这一点实现,尤其是在COVID-19的情况下,各国都更加意识到食品污染的程度。

幸运的是,使用人工智能和机器学习的机器人能够处理和加工食物,基本上消除了通过触摸而发生污染的可能性。机器人和机器无法以人类可以传播的方式传播疾病等,从而将疾病成为问题的风险降到最低。

即使在食品检测设施,机器人解决方案,如下一代测序,食品数据采集的DNA测试解决方案,以及电子鼻,测试和记录食品气味的机器解决方案,也正在为人类使用,以获得更准确的结果。在撰写本文时,据估计,目前约有30%的食品行业以这种方式使用人工智能和机器学习,尽管这一数字在未来几年将会增长。

更可持续的增长

毫无疑问,食品生产需要大量的水和资源,尤其是在肉类和畜牧业。这对地球来说是极不可持续的,对生产者来说也是非常昂贵的。为了帮助控制成本并变得更可持续,人工智能被用来管理所需的电力和水的消耗,从而使其尽可能精确。

这为食品和饮料行业的所有领域的生产成本和利润率带来了立竿见影的好处。当你开始添加管理光源、植物食物和配料的能力,并基本上引入了一种“智能”的种植粮食的核心方式时,你就真的开始看到更好的食物,更可持续的生产实践,以及食物链每个阶段都有更多的利润和节省。


原文链接:http://www.qianjia.com/html/2020-12/01_373041.html
本文转自千家网,本文一切观点和机器智能技术圈子无关。
在线免费体验百种AI能力:【点此跳转】
机器智能技术结尾二维码.png

目录
相关文章
|
11天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
自动化测试的未来:AI与机器学习的融合
【9月更文挑战第29天】在软件测试领域,自动化测试一直是提高测试效率和质量的关键。随着人工智能(AI)和机器学习(ML)技术的飞速发展,它们正逐步渗透到自动化测试中,预示着一场测试革命的来临。本文将探讨AI和ML如何重塑自动化测试的未来,通过具体案例展示这些技术如何优化测试流程,提高测试覆盖率和准确性,以及它们对测试工程师角色的影响。
37 7
|
7天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
揭秘AI:机器学习的魔法与现实
【9月更文挑战第33天】在这篇文章中,我们将一探究竟,揭开机器学习神秘的面纱,通过直观的解释和代码示例,了解其背后的原理。无论你是初学者还是有一定基础的学习者,这篇文章都将为你提供有价值的信息。让我们一起探索机器学习的世界,发现它的奥秘和魅力!
|
11天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据挖掘
探索自动化测试的未来:AI与机器学习的融合
【9月更文挑战第29天】在软件测试领域,自动化测试一直是提高效率和准确性的关键。但随着技术的发展,特别是人工智能(AI)和机器学习(ML)的兴起,我们见证了一个新时代的到来——自动化测试的未来正逐渐被重新定义。本文将探讨AI和ML如何改变自动化测试的面貌,从智能测试脚本的生成到测试结果的深度分析,我们将一探究竟这些前沿技术是如何使测试流程更加智能化、高效化,并预测它们将如何塑造软件测试的未来趋势。
|
16天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
揭秘AI的魔法:机器学习在图像识别中的应用
【9月更文挑战第24天】当AI技术遇到图像识别,就像是打开了新世界的大门。本文将深入浅出地介绍机器学习在图像识别领域的应用,通过实例和代码展示如何让机器“看懂”图片。让我们一起探索AI的魔法,开启一段科技与创新的旅程!
|
25天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 测试技术
自动化测试的未来:AI与机器学习的融合之路
【9月更文挑战第15天】在软件测试领域,自动化一直被视为提高效率和精确度的关键。随着人工智能(AI)和机器学习(ML)技术的不断进步,它们已经开始改变自动化测试的面貌。本文将探讨AI和ML如何赋能自动化测试,提升测试用例的智能生成、优化测试流程,并预测未来趋势。我们将通过实际代码示例来揭示这些技术如何被集成到现有的测试框架中,以及开发人员如何利用它们来提高软件质量。
55 15
|
29天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索AI的奥秘:机器学习入门之旅
【8月更文挑战第43天】本文将带领读者开启一段奇妙的学习之旅,探索人工智能背后的神秘世界。我们将通过简单易懂的语言和生动的例子,了解机器学习的基本概念、算法和应用。无论你是初学者还是有一定基础的学习者,都能从中获得启发和收获。让我们一起踏上这段激动人心的学习之旅吧!
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
神经网络入门到精通:Python带你搭建AI思维,解锁机器学习的无限可能
【9月更文挑战第10天】神经网络是开启人工智能大门的钥匙,不仅是一种技术,更是模仿人脑思考的奇迹。本文从基础概念入手,通过Python和TensorFlow搭建手写数字识别的神经网络,逐步解析数据加载、模型定义、训练及评估的全过程。随着学习深入,我们将探索深度神经网络、卷积神经网络等高级话题,并掌握优化模型性能的方法。通过不断实践,你将能构建自己的AI系统,解锁机器学习的无限潜能。
30 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索AI的魔法:机器学习与深度学习的奥秘
【8月更文挑战第27天】在这篇文章中,我们将深入探讨人工智能的两个重要分支:机器学习和深度学习。我们将首先理解它们的基本概念,然后通过Python代码示例,展示如何应用这些技术解决实际问题。无论你是AI新手,还是有经验的开发者,这篇文章都将为你提供新的知识和启示。让我们一起开启这场AI的魔法之旅吧!
|
2月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
AI人工智能(ArtificialIntelligence,AI)、 机器学习(MachineLearning,ML)、 深度学习(DeepLearning,DL) 学习路径及推荐书籍
AI人工智能(ArtificialIntelligence,AI)、 机器学习(MachineLearning,ML)、 深度学习(DeepLearning,DL) 学习路径及推荐书籍
91 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL)
人工智能(AI)、机器学习(ML)和深度学习(DL)
147 1