Yapay zekanın gıda endüstrisindeki uygulaması nedir?

Yapay Zeka Teknolojisi Nedir
Yapay Zeka ya da sıklıkla kullanıldığı şekliyle "AI" ilk olarak 1950'lerde ortaya atılmıştır. Bilgisayar biliminin öncülerinden Alan Turing, YZ'yi "gelecekte insanların makinelerle engelsiz iletişim kurabilecekleri bir gün" olarak tanımlamıştır.
YZ, insan zekasını simüle etmek, genişletmek ve genişletmek için teoriler, yöntemler, teknolojiler ve uygulama sistemleri araştıran ve geliştiren yeni bir teknolojik bilimdir. Bu alandaki araştırmalar şunları içerir: bilgiyi alan ve anlayan doğal dil işleme; bilgiyi depolayan bilgi temsili; soruları yanıtlamak ve sonuç çıkarmak için depolanan bilgileri kullanan otomatik akıl yürütme; mevcut bilgi ile bağlantı kuran ve uzun vadeli ve sürekli olarak yeni değişikliklere uyum sağlayan makine öğrenimi; yeni değişiklikleri algılayan ve anlayan bilgisayar görüşü; ve mevcut bilgi ile bağlantı kuran ve uzun vadeli ve sürekli olarak yeni değişikliklere uyum sağlayan makine öğrenimi, dış dünyayı algılama; ve robotik, yani hareketli nesneleri manipüle etme ve dış dünya ile etkileşim kurma.
Kısacası yapay zeka, makinelerin insanlar gibi düşünmesini, insanlar gibi karar vermesini ve insanlar gibi hareket etmesini sağlamak anlamına gelmektedir. Yapay zeka teknolojisi büyük miktarda veriyi toplama, analiz etme ve yorumlama konusunda iyidir ve bu kadar büyük miktarda veri insanoğlu tarafından tüm yaşamı boyunca başarılamaz, bu nedenle bazı insanlar "Yapay Zeka insanlığın dördüncü sanayi devrimine öncülük edecek - Akıllı" diyor.
Yapay zeka 3 türe ayrılabilir - zayıf yapay zeka, genel yapay zeka ve güçlü yapay zeka. Zayıf yapay zeka, temel, senaryoya özgü rol tabanlı görevleri yerine getirebilir; genel yapay zeka, makineler tarafından sürekli öğrenmeyi içeren insan düzeyinde görevleri yerine getirebilir; güçlü yapay zeka ise insanlardan daha akıllı olan makineleri ifade eder. Şu anda zayıf YZ, konuşma ve görüntü tanıma konusunda uzmanlaşmış ve Siri sohbet robotu ve AlphaGo satranç oynayan robot gibi basit, tek görevleri yerine getirebilen insan yapımı tek YZ türüdür. Gıda Sektöründe Yapay Zeka Uygulamaları
2.1 Üretim Sürecini Optimize Etmede Yapay Zeka Uygulaması Şu anda, üretim sürecini optimize etmede yapay zeka uygulaması esas olarak bilgisayarla görmede somutlaşmıştır, yani görüntü işleme ve tanıma için hedef görüntülerin elde edilmesi yoluyla, ürün kalitesi tespiti ve ürün sınıflandırması vb. işlevleri gerçekleştirebilir. 2.1.1 Gıda Ayıklama Taze gıda hammaddelerinin alınması sürecinde, ayıklama prosedürü en çok zaman alan hususlardan biri olarak kabul edilebilir. Geleneksel gıda endüstrisinde, hastalıklı meyveleri, böcekli meyveleri ve yabancı cisimleri elemek için genellikle manuel yöntemler kullanılır, ancak bu uygulama daha az verimlidir ve gıdanın ikincil kontaminasyonuna neden olabilir.
Bu nedenle, bir şirket şu anda bilgisayarla görme algılama teknolojisine dayalı bir gıda tasnif sistemi geliştirmektedir - fotoğraf çekmek için kameraların ve yakın kızılötesi sensörlerin kullanılması, standart altı ve yabancı nesnelerin taranmasını sağlamak için görüntü tanıma teknolojisi aracılığıyla, ürünlerin otomatik olarak tasnif edilmesini ve paketlenmesini sağlamak için robotik teknolojisinin uygulanması.
Dolayısıyla, gıda ayıklama sisteminde yapay zeka teknolojisinin uygulanması, işgücünü serbest bırakmaya, kurumsal enerji tüketimini optimize etmeye, üretim verimliliğini ve ürün kalitesini iyileştirmeye ve nihayetinde gıda güvenliğini artırmaya yardımcı oluyor gibi görünüyor.
2.1.2 Gıda İşleme Gıda işleme üretiminin tüm sürecini izleyerek ve birden fazla sensörden veri toplayarak, öğrenme işlevlerine dayalı bir üretim süreci monitörü oluşturulmuştur. Monitör temel olarak makine öğrenimi, ses tanıma, görsel tanıma vb. yoluyla üretim sürecinin parametrelerini analiz eder, ayarlar ve iyileştirir ve işleme sürecinin parametrelerinin otomatik ayarını ve ayarını iyileştirmek için ürünün kalitesini tahmin eder.
Geleneksel gıda ürünleri, üretim sürecinde etkili izleme eksikliği, yalnızca deneyime dayalı ürün işleme kontrolü ve parametrelerin gerektiği gibi ayarlanamaması nedeniyle genellikle ciddi enerji israfına yol açmaktadır. Gıda üretiminin tüm sürecini izlemek üzere kontrol sistemini optimize etmek için yapay zekanın kullanılması, ürün kalitesini sağlarken ve üretim verimliliğini artırırken işletmelerin üretim maliyetini önemli ölçüde azaltabilir ve böylece işletmelerin pazardaki rekabet gücünü artırabilir.
2.1.3 Tedarik Zinciri Yönetimi Şu anda, yerel soğuk zincir lojistiği uygulaması yabancı ülkelere göre daha küçük kapsamlıdır ve daha az verimlidir. Soğuk zincirin verimliliğini artırmak için, otomatik yükleme için büyük veri, yapay zeka algoritmaları ve makine öğrenimi teknolojisinin kullanılması, lojistik ve nakliye rotalarının optimizasyonunu gerçekleştirmeye yardımcı olur ve böylece lojistik maliyetlerini büyük ölçüde azaltır.
Buna ek olarak, tedarik zincirinde yapay zeka uygulaması, gıda envanterini doğru bir şekilde tahmin etmek, fiyatlandırma veya gıda izlenebilirliğinin yönetimini kolaylaştırmak - gıda tedarik zincirinin şeffaflığını sağlamak için ürünün "çiftlikten çatala" tüm sürecini izlemek için kullanılabilir. Buna ek olarak, tedarik zincirinin akıllı yönetimi, işletmelerin operasyonel verimliliğini artırmaya, kurumsal envanteri ve tedarik zinciri maliyetlerini azaltmaya da yardımcı olur.
2.2 Restoran sektöründe yapay zeka uygulaması Yapay zekanın günümüzde giderek daha fazla gündeme gelmesiyle birlikte, birçok restoran şirketi de bunu hizmetlerine entegre etmiş ve bu da kendilerine önemli faydalar sağlamıştır.
Yapay zeka teknolojisi bir yandan restoranlara özel hizmetler getirirken daha fazla genç müşteri çeker; diğer yandan catering endüstrisini akıllı hale getirir ve zeka, catering endüstrisinin işgücü maliyetlerinden tasarruf etmesine, işletme maliyetlerini azaltmasına ve yönetim performansını iyileştirmesine yardımcı olabilir.
2.2.1 Ürün Standardizasyonu Kızartma robotunu örnek olarak alırsak, daha yüksek tutarlılıkla popüler lezzeti elde etmek için makine öğrenimi, görüntü tanıma ve diğer teknolojiler aracılığıyla gıdanın lezzetini taklit edebilir ve kontrol edebilir.
Yemeklerin lezzetinin şefin kendi deneyimiyle belirlendiği geleneksel catering sektörüyle karşılaştırıldığında, tavada kızartma robotları baharat miktarını daha kolay kontrol edebilir ve birleşik standart bir tada kolayca ulaşabilir, bu da ürünü daha rafine hale getirirken işçilik maliyetlerinden de tasarruf sağlar.
2.2.2 Tüketici içgörülerini geliştirin Her restoranın, günün karlılığını özetleyip analiz edebilen ve restoranın genel gelişim yönü için etkili rehberlik sağlayan kendi restoran bulut sistemi vardır.
Geleneksel restoranlarla karşılaştırıldığında, yapay zeka bir dizi analiz ve harmanlama gerçekleştirebilir ve ardından restoranın operasyonel planlamasını ayarlamak için restoran operatörleri için daha makul yönetim önerileri ortaya koyabilir; örneğin, kullanıcı ilişkileri yönetimini gerçekleştirmek için makine öğrenimi teknolojisinin kullanılması, restoranın düzeninin optimizasyonunu sağlamak için insan akışının izlenmesi vb.
Yapay zekanın, doğru kullanıldığı takdirde, restoran işletmesinin operasyonel verimliliğini büyük ölçüde artırabileceği görülebilir.
Yapay zeka, restorandaki her müşterinin yemek bilgilerini ve yemek tercihlerini veri tabanına kaydetmek için büyük veri ve bulut hizmetlerini de kullanabilir.
Restoran, tüketicilere daha iyi hizmet vermek ve tüketicinin önceki tüketim kayıtlarına dayanarak akıllıca yemekler önermek ve hatta daha kişiselleştirilmiş öneriler sunmak amacıyla kullanıcının tüketim psikolojisini belirlemek ve tüketim eğilimlerini kavramak için yapay zeka tarafından sağlanan verileri kullanır.
Tüketicilerin yapay zeka tarafından yönetilmesi, müşterileri analiz etmeyi, hedef müşterileri kilitlemeyi, hedef müşterilerin potansiyel ihtiyaçlarını analiz etmeyi ve hassas bir şekilde zorlamayı içerir.
2.3 Gıda Güvenliği Denetiminde Yapay Zeka Uygulaması "İnsanlar için gıda, önce güvenlik için gıda" deyişinde olduğu gibi, gıda güvenliği her zaman ulusal ilginin odak noktası olmuştur, ancak gıda güvenliği sorunlarının sürekli ortaya çıkması, Çin'in mevcut gıda güvenliği denetiminde bazı eksiklikler olduğunu yansıtmaktadır.
Gıda güvenliği denetimi iş yükü çok fazladır, gıda güvenliği kazaları sıklıkla meydana gelir ve nedenleri değişkendir, bu nedenle gıda güvenliği sorunlarının anında uyarılmasını ve kapsamlı ve etkili izlemeyi gerçekleştirmek için geleneksel manuel denetim moduna güvenmek zordur.
Yapay zeka düzenleyici modelinin uygulanması, akıllı erişim, akıllı ajanlar, uzman sistemler ve diğer gelişmiş teknolojiler aracılığıyla karmaşık ve değişen formlara uyum sağlayabilir, gıda güvenliği olaylarının erken uyarısını ve izlenmesini iyileştirebilir, hükümetin düzenleyici verimliliğini artırabilir, kurumsal gıda güvenliğinin ana sorumluluğunun uygulanması ve gıda güvenliğinin korunması.
Gıda güvenliği için akıllı bir düzenleyici bilgi platformu oluşturmak, doğal dile dayalı yapay zekanın akıllı erişim teknolojisini kullanarak, kullanıcı tarafından sağlanan doğal dili hızlı bir şekilde analiz edebilir ve gerekli bilgiler için kapsamlı bir arama yapmak için bir erişim stratejisi oluşturabilir.
Akıllı düzenleyici platformun çeşitli avantajları vardır: birincisi, gıda izlenebilirliğini gerçekleştirmek ve tüm gıda düzenleme sürecini kolaylaştırmak gibi gıda güvenliği bilgilerini hızlı ve verimli bir şekilde toplayabilir ve paylaşabilir; ikincisi, kamuoyu izlemeyi güçlendirebilir, önemli kamuoyu görüşlerinin toplanmasını ve analizini oluşturabilir, hızlı bir müdahale mekanizmasının kurulmasını teşvik edebilir ve gıda güvenliği olaylarının erken uyarı ve izlenmesini iyileştirebilir; ve üçüncüsü, bilginin şeffaflığını artırabilir ve düzenlemenin verimliliğini artırabilir.
Gıda güvenliğini sağlamak için iyi bir operasyonel hijyen şarttır. Tüm hava koşullarında 360° akıllı denetim sistemi, arka mutfak çalışma ortamını kameralar aracılığıyla izler, görüntü tanıma ve hijyen ortamına uygunluk akıllı tanıma algoritmalarını kullanarak arka mutfak personelinin giyim ve çalışma normlarını, gıda saklama koşullarını ve çevresel sanitasyon ve hijyeni etkili bir şekilde denetleyebilir.
Herhangi bir ihlal tespit edilirse, sistem görüntülemek için ekran görüntüsünü çıkaracak ve uzaktan akıllı denetimi gerçekleştirecektir. Sonuç olarak, akıllı denetim sistemi arka mutfaktaki gıda güvenliği risk noktalarını otomatik olarak belirleyebilir ve keşfedebilir, öngörülemeyen gıda güvenliği risklerini önleyebilir ve riskleri ele almak için çözüm stratejileri sağlayabilir, böylece denetim verimliliğini artırabilir. Geleceğe Bakış
Yakın gelecekte, gıda endüstrisinde yapay zeka teknolojisinin uygulanması, gıda hammaddelerinden tüketicilerin ellerine kadar tüm süreci kapsayacak ve hammadde tedariki, gıda üretimi ve işleme, lojistik ve nakliye, satış ve izleme sürecinde sıklıkla ortaya çıkan sorunun diğer yönleri etrafında merkezlenebilir - gelişmiş sensör teknolojisi ve çok sayıda veri analizi yazılımının kombinasyonu yoluyla Gelişmiş sensör teknolojisi ve çok sayıda veri analizi yazılımının kombinasyonu yoluyla, Yapay zeka, akıllı arama, görüntü tanıma, ses tanıma, doğal dil işleme, örüntü tanıma, makine öğrenimi ve diğer teknolojilerin kullanımı, gıda hammaddesi ayırma, gıda işleme, depolama ve tüm gerçek zamanlı dinamik algılama ve kalite kontrol sürecinin taşınması, tedarik zincirinin optimizasyonu, kişiselleştirilmiş gıda formülü geliştirme ve kişiselleştirilmiş beslenme özelleştirme ve diğer monoton, sık ve tekrarlayan uzun süreli, kişiselleştirilmiş ve son derece zorlu işler.
Geleneksel manuel operasyonla karşılaştırıldığında, yapay zeka teknolojisi gıda endüstrisinin ürün kalitesini ve üretim verimliliğini önemli ölçüde artırabilir, böylece gıda endüstrisi daha yaratıcı, aynı zamanda kişiselleştirilmiş, işletmelerin üretim maliyetlerini düşürür, pazar rekabet gücünü artırır ve gıda güvenliğini korurken aynı zamanda tüketici tercihlerine de hitap eder. Bu nedenle, gıda endüstrisinde yapay zeka uygulamasını ve Çin'in gıda endüstrisinde gıda güvenliği denetimini güçlendirmek büyük pratik öneme sahiptir.