Технології харчового та штучного інтелекту Слава Куриляк Продувія
Чи можемо ми задовольнити зростаючий світовий попит на їжу? Протягом століть фермери та зацікавлені сторони харчової промисловості намагалися відповісти на це питання за допомогою технологій. Деякі стверджували, що автоматизація, техніка та масове виробництво є запоруками підтримки зростаючого населення. Інші стверджують, що для вирішення складності даних, пов’язаних з продуктами харчування, необхідні передові науки про дані та такі техніки, як штучний інтелект та машинне навчання. У цій публікації в блозі я досліджу останнє.
Населення Землі збільшується. Люди не відстають від зростаючих потреб у забезпеченні їжею, використовуючи план та тваринні ресурси через сільське господарство, лісове господарство та рибальство. Вирощування врожаю, вирощування та розведення тварин, заготівля деревини та інших рослин, тварин або продуктів тваринного походження необхідні для людської раси.
Харчовий бізнес зростає. Сільське господарство та харчові продукти виробляються для харчування зростаючого населення світу. Рапс, пшениця, соя, м’ясо, худоба та корми для тварин - це кілька прикладів харчових продуктів. Продукти харчування та напої експортуються для харчування людей цього світу. Внутрішній та закордонний експорт вимагає міцних ділових відносин із фермерами, переробниками та агрономічними експертами з різних країн.
Штучний інтелект, також відомий як ШІ, - це область інформатики, яка займається інтелектуальними машинами. Машинне навчання та глибоке навчання - це два найбільш часто використовувані алгоритми у галузі ШІ. Ці моделі вживаються на основі даних і використовуються людьми, компаніями та державними установами для прогнозування. Мета машинного навчання - дослідити нескінченний простір ймовірностей, щоб знайти найбільш підходяще рішення будь-якої проблеми. Сьогодні розробляються моделі машинного навчання, щоб мати справу зі складністю та різноманітністю даних у харчовій промисловості.
Виникає запитання: "Чи може ШІ та машинне навчання допомогти нам подолати зростаючий попит на їжу?" Щоб відповісти на це запитання, давайте розглянемо ідеї ШІ, програми ШІ та дослідження ШІ.
Проекти штучного інтелекту часто вимагають проведення мозкових штурмів. Є багато можливостей для штучного інтелекту та машинного навчання, які слід розглянути, і висування нових ідей може бути складним завданням. У Produvia ми ділимося своїм баченням того, як застосовувати ШІ у харчовій промисловості.
Досягнення нульового голоду
Настав час передумати, як ми вирощуємо, ділимося та споживаємо їжу. Сільське господарство, лісове господарство та рибальство здатні забезпечувати поживну їжу для світу. Сьогодні наші ґрунти, прісні води, океани, ліси та біорізноманіття швидко зменшуються та деградують. Зміна клімату робить ще більший тиск на природні ресурси, від яких ми покладаємось, збільшуючи катастрофи, такі як посуха, урагани та повені. Погана продовольча безпека спричиняє затримку розвитку мільйонів дітей через сильне недоїдання. Потрібна суттєва зміна, якщо ми хочемо нагодувати 800+ мільйонів людей, які сьогодні голодні. До 2050 року очікується недоїдання додаткових 2+ мільярдів людей.
Пора впоратися з голодом у світі за допомогою ШІ та машинного навчання. Можна аналізувати дані про вирощування, виробництво, розподіл та споживання, щоб робити розумні прогнози та рекомендації для зацікавлених сторін харчової промисловості. Ми можемо створити AI-платформу, яка не тільки розуміє попит та пропозицію, але також може адаптуватися до мінливих потреб та бажань населення. Прагнучи до нульового голоду, ми досягаємо однієї з Цілей сталого розвитку ООН, щоб досягти кращого та більш стійкого майбутнього для всіх (ООН, 2015).