Hogyan alkalmazható a mesterséges intelligencia az élelmiszeriparban?

Mi a mesterséges intelligencia technológia
A mesterséges intelligencia, vagy ahogyan gyakran nevezik "AI", először az 1950-es években jelent meg. Alan Turing, a számítástechnika úttörője úgy írta le a mesterséges intelligenciát, mint "egy olyan napot a jövőben, amikor az emberek képesek lesznek korlátok nélkül kommunikálni a gépekkel. korlátok nélkül kommunikálni a gépekkel".
Az AI egy új technológiai tudomány, amely elméleteket, módszereket, technológiákat és alkalmazási rendszereket kutat és fejleszt az emberi intelligencia szimulálására, kiterjesztésére és bővítésére. Az e területen végzett kutatások a következőket foglalják magukban: természetes nyelvi feldolgozás, amely a tudás befogadását és megértését jelenti; tudásreprezentáció, amely a tudás tárolását jelenti; automatikus következtetés, amely a tárolt információt használja fel kérdések megválaszolására és következtetések levonására; gépi tanulás, amely a meglévő tudáshoz kapcsolódik, és hosszú távon és folyamatosan alkalmazkodik az új változásokhoz; számítógépes látás, amely az új változások érzékelését és megértését jelenti; és gépi tanulás, amely a meglévő tudáshoz kapcsolódik, és hosszú távon és folyamatosan alkalmazkodik az új változásokhoz. új változásokhoz; számítógépes látás, ill, a külvilág érzékelése; és a robotika, azaz a mozgó tárgyak manipulálása és a külvilággal való interakció.
Röviden, az AI azt jelenti, hogy a gépek úgy gondolkodnak, mint az emberek, úgy döntenek, mint az emberek, és úgy viselkednek, mint az emberek. A mesterséges intelligencia technológiája jó nagy mennyiségű adat összegyűjtésében, elemzésében és értelmezésében, és ilyen nagy mennyiségű adatot az ember egész életében nem tud teljesíteni, ezért egyesek azt mondják, hogy "a mesterséges intelligencia az emberiség negyedik ipari forradalmát fogja vezetni - intelligens".
A mesterséges intelligencia 3 típusba sorolható: gyenge mesterséges intelligencia, általános mesterséges intelligencia és erős mesterséges intelligencia. A gyenge mesterséges intelligencia alapvető, forgatókönyv-specifikus szerepkör-alapú feladatokat képes elvégezni; az általános mesterséges intelligencia emberi szintű feladatokat képes végrehajtani, amelyekhez a gépek folyamatos tanulása szükséges; az erős mesterséges intelligencia pedig az embernél intelligensebb gépekre utal. Jelenleg a gyenge mesterséges intelligencia az ember által létrehozott mesterséges intelligencia egyetlen típusa, amely a beszéd- és képfelismerésre specializálódott, és egyszerű, egyszeri feladatokat képes végrehajtani, mint például a Siri chatbot és az AlphaGo sakkozó robot. A mesterséges intelligencia alkalmazása az élelmiszeriparban
2.1 A mesterséges intelligencia alkalmazása a gyártási folyamat optimalizálásában Jelenleg a mesterséges intelligencia alkalmazása a gyártási folyamat optimalizálásában elsősorban a számítógépes látásban testesül meg, azaz a célképek képfeldolgozásra és felismerésre történő megszerzésén keresztül megvalósíthatja a termékminőség-érzékelés és a termékosztályozás stb. funkcióit. 2.1.1. Élelmiszer-válogatás A friss élelmiszer-nyersanyagok átvételének folyamatában a válogatás folyamata tekinthető az egyik legidőigényesebb szempontnak. A hagyományos élelmiszeriparban gyakran kézi módszereket alkalmaznak a beteg gyümölcsök, rovargyümölcsök és idegen tárgyak kiszűrésére, de ez a gyakorlat kevésbé hatékony, és másodlagos szennyeződést okozhat az élelmiszerekben.
Ezért egy vállalat jelenleg egy olyan élelmiszer-válogató rendszert fejleszt, amely a számítógépes látásérzékelési technológián alapul - kamerák és közeli infravörös érzékelők használata fényképek készítéséhez, képfelismerő technológián keresztül a nem szabványos és idegen tárgyak szűrésének elérése érdekében, míg a robotikai technológia alkalmazása a tételek automatikus válogatásának és csomagolásának elérése érdekében.
Úgy tűnik tehát, hogy a mesterséges intelligencia technológia alkalmazása az élelmiszer-válogató rendszerben segít felszabadítani a munkaerőt, optimalizálni a vállalati energiafogyasztást, javítani a termelés hatékonyságát és a termékminőséget, és végső soron javítani az élelmiszerbiztonságot.
2.1.2 Élelmiszer-feldolgozás Az élelmiszer-feldolgozás teljes gyártási folyamatának megfigyelésével és több érzékelőtől származó adatok gyűjtésével egy tanulási függvényeken alapuló gyártási folyamatmonitor épül fel. A monitor elsősorban a gépi tanulás, hangfelismerés, vizuális felismerés stb. segítségével elemzi, beállítja és javítja a gyártási folyamat paramétereit, és megjósolja a termék minőségét, hogy javítsa a feldolgozási folyamat paramétereinek automatikus beállítását és kiigazítását.
A hagyományos élelmiszeripari termékek gyakran komoly energiapazarláshoz vezetnek, mivel a gyártási folyamat nem rendelkezik hatékony nyomon követéssel, a termékfeldolgozás ellenőrzése csak a tapasztalatokon alapul, és a paramétereket nem lehet szükség szerint módosítani. A mesterséges intelligencia alkalmazása az élelmiszer-előállítás teljes folyamatát felügyelő vezérlőrendszer optimalizálására jelentősen csökkentheti a vállalkozások termelési költségeit, miközben biztosítja a termék minőségét és javítja a termelés hatékonyságát, ezáltal javítja a vállalkozások piaci versenyképességét.
2.1.3 Ellátási lánc menedzsment Jelenleg a hazai hűtőlánc-logisztika alkalmazása kisebb lefedettségű és kevésbé hatékony, mint a külföldi országoké. A hűtőlánc hatékonyságának javítása érdekében a big data, a mesterséges intelligencia algoritmusok és a gépi tanulási technológia alkalmazása az automatikus rakodáshoz segít megvalósítani a logisztikai és szállítási útvonalak optimalizálását, ezáltal nagymértékben csökkentve a logisztikai költségeket.
Ezen túlmenően a mesterséges intelligencia alkalmazása az ellátási láncban felhasználható az élelmiszer-készletek pontos előrejelzésére, az árképzés vagy az élelmiszerek nyomon követhetőségének megkönnyítésére - a termék teljes folyamatának nyomon követése "a gazdaságtól a villáig" az élelmiszer-ellátási lánc átláthatóságának biztosítása érdekében. Ezenkívül az ellátási lánc intelligens kezelése elősegíti a vállalkozások működési hatékonyságának javítását, a vállalati készlet és az ellátási lánc költségeinek csökkentését.
2.2 A mesterséges intelligencia alkalmazása az éttermi ágazatban Mivel a mesterséges intelligencia napjainkban fokozatosan forró témává válik, számos éttermi vállalat is integrálta azt szolgáltatásaiba, ami jelentős előnyökkel járt számukra.
Egyrészt az AI technológia több fiatal ügyfelet vonz, miközben különleges szolgáltatásokat nyújt az éttermeknek; másrészt intelligenssé teszi a vendéglátóipart, és az intelligencia segíthet a vendéglátóiparnak a munkaerőköltségek megtakarításában, a működési költségek csökkentésében, valamint az irányítási teljesítmény javításában.
2.2.1 Termékszabványosítás A kevert sütőrobotot példaként véve, az képes utánozni az ételek ízét, és azt gépi tanulással, képfelismeréssel és más technológiákkal vezérelni, hogy nagyobb konzisztenciával érje el a népszerű ízt.
A hagyományos vendéglátóiparral összehasonlítva, ahol az ételek ízét a szakács saját tapasztalata határozza meg, a keverőrobotok könnyebben szabályozhatják a fűszerek mennyiségét, és könnyen elérhetik az egységes, szabványosított ízt, így a termék kifinomultabbá válik, miközben munkaerőköltséget is megtakarítanak.
2.2.2. A fogyasztói ismeretek bővítése Minden étteremnek saját étteremfelhő-rendszere van - amely képes összefoglalni és elemezni a napi nyereségességet, és hatékony útmutatást nyújt az étterem általános fejlesztési irányához.
A hagyományos éttermekkel összehasonlítva a mesterséges intelligencia teljes körű elemzést és összehasonlítást végezhet, majd ésszerűbb kezelési ajánlásokat tehet az éttermi üzemeltetők számára, hogy beállítsa az étterem működési tervezését, például a gépi tanulási technológia használata a felhasználói kapcsolatok kezeléséhez, az emberek áramlásának nyomon követése az étterem elrendezésének optimalizálása érdekében, és így tovább.
Látható, hogy a mesterséges intelligencia, ha megfelelően használják, nagymértékben javíthatja az éttermi vállalkozások működési hatékonyságát.
A mesterséges intelligencia a big data és a felhőszolgáltatások segítségével az étteremben lévő minden egyes vendég étkezési adatait és étkezési preferenciáit is rögzítheti az adatbázisban.
Az étterem a mesterséges intelligencia által szolgáltatott adatok segítségével meghatározza a felhasználó fogyasztási pszichológiáját és felfogja a fogyasztási trendeket, hogy jobban kiszolgálja a fogyasztókat, és a fogyasztó korábbi fogyasztási adatai alapján intelligens módon ajánljon ételeket, vagy akár személyre szabottabb ajánlásokat adjon.
A fogyasztók mesterséges intelligencia általi kezelése magában foglalja az ügyfelek elemzését, a célvásárlók rögzítését, a célvásárlók potenciális igényeinek elemzését és a pontos nyomást.
2.3 A mesterséges intelligencia alkalmazása az élelmiszerbiztonsági felügyeletben Ahogy a mondás tartja: "élelmiszer az embereknek, élelmiszer a biztonságért először", az élelmiszerbiztonság mindig is a nemzeti figyelem középpontjában állt, azonban az élelmiszerbiztonsági problémák állandó előfordulása azt tükrözi, hogy Kína jelenlegi élelmiszerbiztonsági felügyeletében vannak bizonyos hiányosságok.
Az élelmiszerbiztonsági felügyeleti munkaterhelés óriási, az élelmiszerbiztonsági balesetek gyakran fordulnak elő, és az okok változóak, így nehéz a hagyományos kézi felügyeleti módra támaszkodni az élelmiszerbiztonsági problémák azonnali figyelmeztetése, valamint az átfogó és hatékony ellenőrzés megvalósítása érdekében.
A mesterséges intelligencia szabályozási modell alkalmazása alkalmazkodhat az összetett és változó formákhoz, az intelligens keresés, az intelligens ügynökök, a szakértői rendszerek és más fejlett technológiák révén javíthatja az élelmiszerbiztonsági események korai figyelmeztetését és nyomon követését, fokozhatja a kormány szabályozási hatékonyságát, a vállalati élelmiszerbiztonság fő felelősségének végrehajtását és az élelmiszerbiztonság védelmét.
Egy intelligens szabályozási információs platform építése az élelmiszer-biztonság számára, amely a mesterséges intelligencia természetes nyelven alapuló intelligens keresési technológiáját használva gyorsan elemzi a felhasználó által megadott természetes nyelvet, és keresési stratégiát alakít ki a szükséges információk széles körű kereséséhez.
Az intelligens szabályozási platform számos előnnyel rendelkezik: először is, gyorsan és hatékonyan gyűjthet és oszthat meg élelmiszer-biztonsági információkat, például megvalósíthatja az élelmiszerek nyomon követhetőségét és megkönnyítheti az élelmiszer-szabályozás teljes folyamatát; másodszor, megerősítheti a közvélemény nyomon követését, létrehozhatja a főbb közvélemények összegyűjtését és elemzését, elősegítheti a gyors reagálási mechanizmus létrehozását, és javíthatja az élelmiszer-biztonsági események korai előrejelzését és nyomon követését; harmadszor, növelheti az információk átláthatóságát és javíthatja a szabályozás hatékonyságát.
Az élelmiszerbiztonság biztosítása érdekében elengedhetetlen a jó üzemi higiénia. Egy minden időjárási körülmények között működő 360°-os intelligens felügyeleti rendszer kamerákon keresztül figyeli a hátsó konyha működési környezetét, a képfelismerő és a higiéniai környezetnek való megfelelés intelligens felismerő algoritmusainak segítségével hatékonyan felügyelheti a hátsó konyha személyzetének viseletét és működési normáit, az élelmiszer-tárolási feltételeket, valamint a környezeti fertőtlenítést és higiéniát.
Ha bármilyen jogsértést talál, a rendszer kivonja a képernyő képét megtekintésre, és megvalósítja a távoli intelligens felügyeletet. Mindent egybevetve, az intelligens felügyeleti rendszer képes automatikusan azonosítani és felfedezni az élelmiszer-biztonsági kockázati pontokat a hátsó konyhában, megelőzni az előre nem látható élelmiszer-biztonsági kockázatokat, és megoldási stratégiákat kínálni a kockázatok kezelésére, ezáltal javítva a felügyelet hatékonyságát. Jövőbeli kilátások
A közeljövőben a mesterséges intelligencia technológia alkalmazása az élelmiszeriparban magában foglalja a teljes folyamatot az élelmiszer-nyersanyagoktól a fogyasztók kezéig, és a nyersanyagok beszerzése, az élelmiszer-előállítás és -feldolgozás, a logisztika és a szállítás, az értékesítés és a probléma egyéb, a felügyeleti folyamatban gyakran előforduló szempontjai köré összpontosulhat - a fejlett érzékelő technológia és a nagyszámú adatelemző szoftver kombinációján keresztül A fejlett érzékelő technológia és a nagyszámú adatelemző szoftver kombinációján keresztül, a mesterséges intelligencia, az intelligens keresés, a képfelismerés, a hangfelismerés, a természetes nyelvi feldolgozás, a mintafelismerés, a gépi tanulás és más technológiák felhasználásával, például az élelmiszer-nyersanyag-válogatás, az élelmiszer-feldolgozás, a tárolás és a szállítás teljes folyamatának valós idejű dinamikus érzékelése és minőségellenőrzése, az ellátási lánc optimalizálása, a személyre szabott élelmiszer-képlet fejlesztése és a személyre szabott táplálkozás testreszabása, valamint más monoton, gyakori és ismétlődő hosszú idő, személyre szabott és nagy igényű munka.
Összehasonlítva a hagyományos kézi művelet, a mesterséges intelligencia technológia jelentősen javíthatja az élelmiszeripar termékminőségét és a termelés hatékonyságát, így az élelmiszeripar kreatívabb, személyre szabott ugyanakkor csökkenti a termelési költségeket a vállalkozások, javítja a piaci versenyképességet, és az élelmiszerbiztonság védelme, valamint a fogyasztói preferenciák kiszolgálása mellett. Ezért nagy gyakorlati jelentősége van a mesterséges intelligencia alkalmazásának erősítésének az élelmiszeriparban és az élelmiszer-biztonsági felügyeletnek a kínai élelmiszeriparban.