Hvad er anvendelsen af kunstig intelligens i fødevareindustrien?

Hvad er kunstig intelligens-teknologi?
Kunstig intelligens, eller "AI", som det ofte kaldes, blev først introduceret i 1950'erne. Alan Turing, en pioner inden for computervidenskab, beskrev AI som "en dag i fremtiden, hvor mennesker vil være i stand til at kommunikere med maskiner uden barrierer. kommunikere med maskiner uden barrierer."
AI er en ny teknologisk videnskab, der forsker i og udvikler teorier, metoder, teknologier og anvendelsessystemer til at simulere, udvide og udbygge den menneskelige intelligens. Forskningen inden for dette felt omfatter: naturlig sprogbehandling, som modtager viden og forstår den; vidensrepræsentation, som lagrer viden; automatiseret ræsonnement, som bruger lagret information til at besvare spørgsmål og drage konklusioner; maskinlæring, som forbinder med eksisterende viden og tilpasser sig nye ændringer på lang sigt og kontinuerligt; computersyn, som registrerer og forstår nye ændringer; og maskinlæring, som forbinder med eksisterende viden og tilpasser sig nye ændringer på lang sigt og kontinuerligt. nye ændringer; computersyn, dvs, at opfatte omverdenen; og robotteknologi, dvs. at manipulere objekter i bevægelse og interagere med omverdenen.
Kort sagt betyder AI at få maskiner til at tænke som mennesker, træffe beslutninger som mennesker og handle som mennesker. Kunstig intelligens-teknologi er god til at indsamle, analysere og fortolke en stor mængde data, og en så stor mængde data kan ikke opnås af mennesker i hele deres liv, så nogle mennesker siger, at "Kunstig intelligens vil lede menneskehedens fjerde industrielle revolution - Intelligent".
Kunstig intelligens kan kategoriseres i 3 typer - svag kunstig intelligens, generel kunstig intelligens og stærk kunstig intelligens. Svag AI kan udføre grundlæggende, scenariespecifikke rollebaserede opgaver; generaliseret AI kan udføre opgaver på menneskeligt niveau, der involverer kontinuerlig læring af maskiner; og stærk AI refererer til maskiner, der er klogere end mennesker. I øjeblikket er svag AI den eneste type menneskeskabt AI, der er specialiseret i tale- og billedgenkendelse og kan udføre enkle, enkeltstående opgaver, som f.eks. chatbotten Siri og skakspillende robot AlphaGo. Anvendelse af kunstig intelligens i fødevareindustrien
2.1 Anvendelse af kunstig intelligens til optimering af produktionsprocessen I øjeblikket er anvendelsen af kunstig intelligens til optimering af produktionsprocessen hovedsageligt indeholdt i computersyn, dvs. gennem erhvervelse af målbilleder til billedbehandling og genkendelse kan den realisere funktionerne til detektering af produktkvalitet og produktklassificering osv. 2.1.1 Fødevaresortering I processen med at modtage friske fødevareråvarer kan sorteringsproceduren betragtes som et af de mest tidskrævende aspekter. I den traditionelle fødevareindustri bruges der ofte manuelle metoder til at sortere syg frugt, insektfrugt og fremmedlegemer fra, men denne praksis er mindre effektiv og kan forårsage sekundær forurening af fødevarerne.
Derfor er en virksomhed i øjeblikket ved at udvikle et fødevaresorteringssystem baseret på computervisionsdetekteringsteknologi - brug af kameraer og nærinfrarøde sensorer til at tage billeder, gennem billedgenkendelsesteknologi for at opnå screening af substandard og fremmedlegemer, mens anvendelse af robotteknologi for at opnå automatisk sortering og emballering af emner.
Så det ser ud til, at anvendelsen af kunstig intelligens-teknologi i fødevaresorteringssystemet hjælper med at frigøre arbejdskraft, optimere virksomhedens energiforbrug, forbedre produktionseffektiviteten og produktkvaliteten og i sidste ende forbedre fødevaresikkerheden.
2.1.2 Fødevareforarbejdning Ved at overvåge hele fødevareproduktionsprocessen og indsamle data fra flere sensorer konstrueres en produktionsprocesmonitor baseret på læringsfunktioner. Monitoren analyserer, justerer og forbedrer hovedsageligt produktionsprocessens parametre gennem maskinlæring, stemmegenkendelse, visuel genkendelse osv. og forudsiger produktets kvalitet for at forbedre den automatiske indstilling og justering af parametrene i forarbejdningsprocessen.
Traditionelle fødevarer fører ofte til alvorligt energispild på grund af manglen på effektiv overvågning i produktionsprocessen, produktforarbejdningskontrol kun baseret på erfaring og manglende evne til at justere parametrene efter behov. Brugen af kunstig intelligens til at optimere kontrolsystemet til at overvåge hele fødevareproduktionsprocessen kan reducere virksomhedernes produktionsomkostninger betydeligt og samtidig sikre produktkvaliteten og forbedre produktionseffektiviteten og dermed forbedre virksomhedernes konkurrenceevne på markedet.
2.1.3 Supply Chain Management På nuværende tidspunkt er anvendelsen af indenlandsk kølekædelogistik mindre omfattende og mindre effektiv end i udlandet. For at forbedre effektiviteten af kølekæden hjælper brugen af big data, kunstig intelligens-algoritmer og maskinlæringsteknologi til automatisk lastning med at realisere optimeringen af logistik og transportruter og dermed reducere logistikomkostningerne kraftigt.
Derudover kan anvendelsen af AI i forsyningskæden bruges til nøjagtigt at forudsige fødevarebeholdninger, lette styringen af prisfastsættelse eller fødevaresporbarhed - spore hele produktets proces "fra jord til bord" for at sikre gennemsigtigheden i fødevareforsyningskæden. Derudover bidrager den intelligente styring af forsyningskæden også til at forbedre virksomhedernes driftseffektivitet og reducere virksomhedens lager- og forsyningskædeomkostninger.
2.2 Anvendelsen af kunstig intelligens i restaurationsbranchen Da kunstig intelligens efterhånden er blevet et varmt emne i dag, har mange restaurationsvirksomheder også integreret det i deres tjenester, hvilket har givet dem betydelige fordele.
På den ene side tiltrækker AI-teknologi flere unge kunder, samtidig med at den bringer særlige tjenester til restauranter; på den anden side gør den cateringbranchen intelligent, og intelligens kan hjælpe cateringbranchen med at spare lønomkostninger, reducere driftsomkostninger samt forbedre ledelsens præstationer.
2.2.1 Produktstandardisering Med stir-fry-robotten som eksempel kan den efterligne madens smag og styre den gennem maskinlæring, billedgenkendelse og andre teknologier for at opnå den populære smag med højere konsistens.
Sammenlignet med den traditionelle cateringindustri, hvor retternes smag bestemmes af kokkens egen erfaring, kan stir-fry-robotter lettere kontrollere mængden af krydderier og let opnå en ensartet standardiseret smag, hvilket gør produktet mere raffineret og samtidig sparer arbejdsomkostninger.
2.2.2 Forbedre forbrugerindsigten Hver restaurant har sit eget restaurant-cloud-system, som kan opsummere og analysere dagens lønsomhed og give effektiv vejledning til restaurantens overordnede udviklingsretning.
Sammenlignet med traditionelle restauranter kan kunstig intelligens udføre en lang række analyser og indsamlinger og derefter fremsætte mere rimelige ledelsesanbefalinger til restaurantoperatører for at justere restaurantens driftsplanlægning, for eksempel brugen af maskinlæringsteknologi til at udføre styring af brugerforhold, overvågning af strømmen af mennesker for at opnå optimering af restaurantens layout og så videre.
Man kan se, at kunstig intelligens, hvis den bruges rigtigt, i høj grad kan forbedre den operationelle effektivitet i restaurantbranchen.
Kunstig intelligens kan også bruge big data og cloud-tjenester til at registrere spiseoplysningerne og spisepræferencerne for hver enkelt kunde i restauranten i databasen.
Restauranten bruger data fra AI til at bestemme brugerens forbrugspsykologi og forstå forbrugstendenser for bedre at kunne betjene forbrugerne og intelligent anbefale retter baseret på forbrugerens tidligere forbrug eller endda give mere personlige anbefalinger.
Styring af forbrugere ved hjælp af kunstig intelligens omfatter analyse af kunder, fastlåsning af målkunder, analyse af målkunders potentielle behov og præcis pushing.
2.3 Anvendelse af kunstig intelligens i tilsynet med fødevaresikkerhed Som det siges, "mad til folket, mad til sikkerhed først", har fødevaresikkerhed altid været i fokus for den nationale opmærksomhed, men den konstante forekomst af fødevaresikkerhedsproblemer afspejler, at der er visse mangler i Kinas nuværende tilsyn med fødevaresikkerhed.
Arbejdsbyrden i forbindelse med fødevaresikkerhedsovervågning er enorm, fødevaresikkerhedsulykker forekommer ofte, og årsagerne er varierende, så det er vanskeligt at stole på den traditionelle manuelle overvågningsform for at realisere den øjeblikkelige advarsel om fødevaresikkerhedsproblemer og omfattende og effektiv overvågning.
Anvendelsen af reguleringsmodellen for kunstig intelligens kan tilpasse sig de komplekse og skiftende former gennem intelligent hentning, intelligente agenter, ekspertsystemer og andre avancerede teknologier kan forbedre den tidlige advarsel og overvågning af fødevaresikkerhedshændelser, forbedre regeringens reguleringseffektivitet, implementeringen af hovedansvaret for virksomhedernes fødevaresikkerhed og beskytte fødevaresikkerheden.
Ved at konstruere en intelligent lovgivningsmæssig informationsplatform for fødevaresikkerhed ved hjælp af intelligent hentningsteknologi med kunstig intelligens baseret på naturligt sprog kan den hurtigt analysere det naturlige sprog, som brugeren leverer, og danne en hentningsstrategi til at udføre en omfattende søgning efter de nødvendige oplysninger.
Den intelligente reguleringsplatform har flere fordele: For det første kan den indsamle og dele oplysninger om fødevaresikkerhed hurtigt og effektivt, såsom at realisere fødevarers sporbarhed og lette hele processen med fødevareregulering; for det andet kan den styrke overvågningen af den offentlige mening, etablere indsamling og analyse af større offentlige meninger, fremme etableringen af en hurtig reaktionsmekanisme og forbedre den tidlige varsling og overvågning af fødevaresikkerhedshændelser; og for det tredje kan den øge informationens gennemsigtighed og forbedre reguleringens effektivitet.
For at sikre fødevaresikkerheden er god driftshygiejne afgørende. Et intelligent 360° overvågningssystem til alt slags vejr overvåger bagkøkkenets driftsmiljø via kameraer, og ved hjælp af intelligente algoritmer til billedgenkendelse og overholdelse af hygiejnemiljøet kan man effektivt overvåge bagkøkkenpersonalets slid og driftsnormer, madopbevaringsforhold og miljømæssig sanering og hygiejne.
Hvis der konstateres en overtrædelse, udtrækker systemet skærmbilledet til visning og realiserer intelligent fjernovervågning. Alt i alt kan det intelligente overvågningssystem automatisk identificere og opdage risikopunkter for fødevaresikkerhed i bagkøkkenet, forhindre uforudsete fødevaresikkerhedsrisici og give løsningsstrategier til at håndtere risiciene og dermed forbedre overvågningseffektiviteten. Fremtidsudsigter
I den nærmeste fremtid vil anvendelsen af kunstig intelligens-teknologi i fødevareindustrien omfatte hele processen fra fødevareråvarer til forbrugernes hænder og kan centreres omkring indkøb af råvarer, fødevareproduktion og forarbejdning, logistik og transport, salg og andre aspekter af det problem, der ofte opstår i overvågningsprocessen - gennem kombinationen af avanceret sensorteknologi og et stort antal dataanalysesoftware Gennem kombinationen af avanceret sensorteknologi og en stor mængde dataanalysesoftware, brug af kunstig intelligens, intelligent søgning, billedgenkendelse, stemmegenkendelse, naturlig sprogbehandling, mønstergenkendelse, maskinlæring og andre teknologier for at opnå f.eks. sortering af fødevareråvarer, fødevareforarbejdning, opbevaring og transport af hele processen med dynamisk detektion og kvalitetskontrol i realtid, optimering af forsyningskæden, udvikling af personlig fødevareformel og personlig ernæringstilpasning og andet monotont, hyppigt og gentaget langvarigt, personligt og meget krævende arbejde.
Sammenlignet med traditionel manuel drift kan kunstig intelligens-teknologi forbedre fødevareindustriens produktkvalitet og produktionseffektivitet betydeligt, så fødevareindustrien er mere kreativ, personlig på samme tid, reducere virksomhedernes produktionsomkostninger, forbedre deres konkurrenceevne på markedet og beskytte fødevaresikkerheden, samtidig med at forbrugernes præferencer imødekommes. Derfor er det af stor praktisk betydning at styrke anvendelsen af kunstig intelligens i fødevareindustrien og tilsynet med fødevaresikkerheden i Kinas fødevareindustri.