Winnow sử dụng thị giác máy tính để giúp cắt giảm rác thải trong chế biến thực phẩm

Có thể bạn chưa biết nhưng theo Tổ chức Lương thực và Nông nghiệp Liên Hợp Quốc (FAO), có đến khoảng ⅓ lượng thực phẩm được sản xuất trên toàn cầu mỗi năm không bao giờ đến được bàn ăn của con người, tức là tương đương với khoảng 1 nghìn tỷ đô la thực phẩm có thể ăn được nhưng cuối cùng lại “hạ cánh” tại bãi rác. Chỉ riêng ngành công nghiệp nhà hàng - khách sạn đã đóng góp khoảng 10% trong số đó. Trước thực trạng này, nhóm giải pháp công nghệ Winnow đang có ý tưởng ứng dụng thị giác máy tính (computer vision) và học máy (machine learning) để giúp cắt giảm rác thải trong khâu chế biến thực phẩm.

Chế biến thực phẩm

Được thành lập ở London vào năm 2013, cho đến nay, công nghệ Winnow đã được ứng dụng và triển khai tương đối hiệu quả trong lĩnh vực nhà bếp, có thể kể đến như công cụ đóng vai trò như một chiếc cân đặt ở dưới thùng rác chứa thức ăn thừa trong nhà bếp, giúp thu thập thông tin về lượng thực phẩm đã bị bỏ đi sau khi người làm bếp nhập thông tin về sản phẩm mà họ đã vứt vào thùng rác trên một màn hình cảm ứng.

Các thông tin này sau đó sẽ được chuyển đến hệ thống phân tích dựa trên đám mây của Winnow, để xác định giá trị của lượng thực phẩm đã bị thải bỏ, đồng thời đưa ra những báo cáo chi tiết thường xuyên nêu lên sự lãng phí cũng như lợi ích kinh tế mà người ta có thể thu được thông qua việc cắt giảm bớt rác thải trong chế biến thực phẩm mỗi ngày.

Các thông tin này sau đó sẽ được chuyển đến hệ thống phân tích dựa trên đám mây của Winnow, để xác định giá trị của lượng thực phẩm đã bị thải bỏ

Tuy nhiên, hệ thống này của Winnow cho đến thời điểm hiện tại vẫn cần đến lượng thông tin đầu vào thủ công lớn và chi tiết hơn, có nghĩa là đầu bếp phải nói rõ hơn về những loại thực phẩm mà họ đã xử lý, điều này thực sự phức tạp và mất thời gian.

Để giải quyết vấn đề, Winnow hiện đang giới thiệu phương pháp tự động hóa hỗn hợp, sử dụng kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo với một camera thị giác máy tính cảm biến chuyển động, có thể tự động chụp hình ảnh của rác thải khi được đổ vào thùng, và sau đó, công nghệ học máy sẽ có nhiệm vụ phân tích và chỉ ra xem đó là loại thực phẩm nào, giá trị ra sao.

Đào tạo mô hình học máy

Mặc dù lý thuyết là như vậy, nhưng trên thực tế hệ thống này không hoạt động hoàn toàn hoàn hảo - nó có thể xác định được rất nhiều loại trái cây và rau quả khác nhau, nhưng vẫn phải “vật lộn” trong việc xác định những mặt hàng “tối nghĩa” hơn, như các loại thịt khác nhau chẳng hạn! Đó là lý do tại sao các đầu bếp và cả nhân viên làm bếp vẫn cần phải chung tay với nhà phát tiển trong việc đào tạo hệ thống học máy này. Ví dụ, nhân viên có thể được yêu cầu chọn mặt hàng thực phẩm họ vừa vứt bỏ từ danh sách được hiển thị trên màn hình cảm ứng. Theo ước tính của các chuyên gia, sẽ phải cần từ 200 đến 1.000 hình ảnh chỉ để đào tạo cho hệ thống học máy Winnow Vision có thể nhận ra một mặt hàng thực phẩm.

Đào tạo mô hình học máy

Trong một vài động thái liên quan, Winnow Vision trước đây đã từng được sử dụng như một phần trong vài dự án thí điểm với một số thương hiệu lớn kể từ tháng 1 năm ngoái, bao gồm cả tập đoàn Ikea Thụy Điển, trong việc đặt mục tiêu cắt giảm một nửa lượng rác thải thực phẩm của doanh nghiệp này trong khâu chế biến nói chung.

“Chúng tôi đã đặt ra cho mình một mục tiêu đầy tham vọng là cắt giảm đến 50% lượng rác thải thực phẩm trong tất cả các hoạt động chế biến, và sẽ hoàn thành nhiệm vụ này trước tháng 9 năm 2020. Sự hợp tác của Ikea với Winnow là một phần rất quan trọng để hiện thực hóa mục tiêu đó. "Chúng tôi biết rằng rác thải thực phẩm đang gây lãng phí rất lớn và việc cắt giảm lượng rác thải này là một vấn đề không đơn giản, nhưng Winnow đã chứng minh được rằng họ nắm trong tay các giải pháp giúp giải quyết vấn đề một cách thực sự hiệu quả”, Hege Sæbjørnsen, giám đốc điều hành Ikea UK và Ireland chia sẻ.

Winnow Vision trước đây đã từng được sử dụng như một phần trong vài dự án thí điểm với một số thương hiệu lớn kể từ tháng 1 năm ngoái

Những doanh nghiệp lớn khác tham gia vào giai đoạn thử nghiệm bao gồm chuỗi siêu thị U.K. Morrisons và Emaar tại Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất. Tuy nhiên, từ hôm nay, Winnow Vision sẽ có mặt trên toàn cầu và có thể được sử dụng ở tất cả các nhà hàng và nhà bếp khắp mọi nơi trên thế giới.

“Rác thải thực phẩm là một vấn đề toàn cầu mà nhân loại đang phải đối mặt. Nó không chỉ liên quan đến vấn đề lãng phí tiền của, ô nhiễm môi trường mà quan trọng hơn còn kéo theo những vấn đề khác về an ninh lương thực. Và mỗi nhà bếp, dây chuyền chế biến trên toàn thế giới đang phải “đau đầu” để ứng phó với rác thải thực phẩm. Do vậy, nếu không có những công cụ quản lý thích hợp, thật khó để các doanh nghiệp nhận ra được họ đang lãng phí như thế nào và có thể tiết kiệm được bao nhiêu tiền nếu sử dụng thực phẩm một cách có hiệu quả hơn. Bằng cách sử dụng AI để phân tích và báo cáo cụ thể tình trạng lãng phí thực phẩm, cũng như chi phí thực tế - Winnow Vision sẽ là trợ thủ đắc lực trong một nhà bếp, dây chuyền chế biến thực phẩm hiện đại”, giám đốc điều hành Winnow Marc Zornes cho biết.

Lợi ích kinh tế

Winnow áp dụng mô hình cho phần mềm này dưới dạng dịch vụ (SaaS), tức là tính phí đăng ký để truy cập phần mềm giám sát. Tuy không tiết lộ cụ thể giá sử dụng cho từng gói dịch vụ, nhưng theo tính toán từ phía công ty này thì các cơ sở cung cấp dịch vụ ăn uống hoàn toàn có thể mong đợi khả năng hoàn vốn gấp 2-10 lần ngay trong năm đầu tiên, tiết kiệm tới 50.000 đô la đáng ra đã mất do các vấn đề liên quan đến rác thải trong quá trình chế biến thực phẩm.

“Nhờ việc sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo mà cụ thể ở đây là học máy với khả năng tự học hỏi và cải thiện sau mỗi lần sử dụng, Winnow Vision có khả năng xử lý các vấn đề với rác thải thực phẩm trên quy mô toàn cầu”, CEO Marc Zornes chia sẻ.

Nhờ việc sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo mà cụ thể ở đây là học máy với khả năng tự học hỏi và cải thiện sau mỗi lần sử dụng, Winnow Vision có khả năng xử lý các vấn đề với rác thải thực phẩm trên quy mô toàn cầu

Bên cạnh Winnow, cũng có một số công ty khởi nghiệp đang hoạt động trong lĩnh vực cung cấp các giải pháp khác nhau để giúp cắt giảm chất thải trong quá trình sản xuất, chế biến thực phẩm. Một công ty Thụy Điển có tên Karma đã huy động được số vốn lên tới 12 triệu đô la vào năm ngoái trong việc xây dự một thị trường khuyến khích các nhà hàng và siêu thị bán lại thức ăn dư thừa của họ - có thể là bánh ngọt, bánh mì, hoặc nước ép trái cây mới vắt - với giá bán ưu đãi hơn, thay vì vứt vào thùng rác gây lãng phí rất lớn.

Một công ty khác có tên Full Harvest trụ sở tại San Francisco, Hoa Kỳ, gần đây cũng đã huy động thành công 8.5 triệu đô la tiền đầu tư để giúp hỗ trợ đầu ra cho những sản phẩm lỗi từ các trang trại ở Mỹ.

Quay trở lại với dự án của Winnow, phía đại diện công ty cho biết hệ thống thủ công hiện tại của họ đã được hàng ngàn đầu bếp ở hơn 40 quốc gia sử dụng, và đã giúp tiết kiệm số tiền tương đương 30 triệu đô la thực phẩm lãng phí trong quá trình chế biến.

Đối với những người bình thường, Winnow có thể được mô tả như là một công ty phát triển ứng dụng AI tuyệt vời, nhưng về bản chất, đây lại là một công ty dữ liệu - dữ liệu cho phép nhà bếp, dây chuyền sản xuất nhìn ra sự lãng phí trong quá trình vận hành của mình, và đó là điều giúp mở ra các giá trị về phần cứng.

Nếu thực sự được ứng dụng thành công, dự án Winnow Vision cho thấy rằng hàng tỉ đô la lãng phí trong các công đoạn chế biến thực phẩm hoàn toàn có thể kiểm soát được, đây không chỉ là lợi ích về mặt kinh tế, mà còn là một yếu tố quan trọng góp phần bảo đảm tình hình an ninh lương thực toàn cầu.

Thứ Ba, 26/03/2019 08:07
52 👨 174
0 Bình luận
Sắp xếp theo