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      數據驅動的成功:人工智能和機器學習如何改變食品和飲料運營
      來源: 食品飲料工程作者: 食品飲料工程時間:2023-11-08 11:41:41點擊:615

      隨著人工智能(AI)和機器學習(ML)的出現,食品和飲料(F&B)行業正在經歷一場顯著的變革。Crayon 亞太區 CoE 數據與 AI 總監 Armin Haller 闡明了這些技術的影響,他說“AI 正在徹底改變農業實踐并重塑食品和飲料制造業。  

      在我們最近的采訪中,Haller分享了他對這些技術如何徹底改變行業的見解。我們的對話涵蓋了一系列主題,從人工智能對農業和制造業的影響到使用這些技術的道德考慮。

      農業和制造業中的人工智能

      Haller指出了人工智能在食品和飲料行業應用的兩個主要趨勢:一個是食品種植,另一個是食品和飲料制造。

      在農業領域,人工智能已被整合到農民使用的機器中。Haller強調了人工智能在農業中的重要性,他說:農民現在可以使用尖端的人工智能集成機械,如配備傳感器甚至激光的自動拖拉機。這些進步使農民能夠優化資源利用,監測作物生長,并根據實時數據做出明智的決策。

      然而,Haller指出了一個重要問題:這些機器收集的數據通常會返回給制造商,迫使農民回購數據以深入了解他們的農場。這引起了農民的強烈反對。而這正是 Crayon 想要解決的問題——通過使用遙感技術和無人機將控制權交還給他們。

      我們有幾個蠟筆項目,實際上是使用這組圖像為農民進行大規模的產量分析,了解他們在某些地區需要使用的水量。

      在糧食生產方面,農民通過使用衛星圖像和人工智能模型重新獲得控制權。在高分辨率圖像上訓練模型并利用免費的低分辨率衛星圖像,使單個農民、企業集團甚至整個國家都可以進行大規模分析。

      這些信息對于購買香蕉、獼猴桃、菠蘿或椰子等特定產品的公司很有價值,因為他們可以評估他們采購的農民的產量。此外,加拿大、巴厘島或印度尼西亞等國家可以利用衛星圖像來確定甘蔗等各種作物的生產數量和范圍。

      在制造業中,人工智能已被用于產品的視覺質量檢測。計算機視覺和相機根據產品的質量對產品進行分析和分類。該技術可以識別產品的不規則性,例如尺寸和形狀,確保只有最優質的產品才能到達消費者手中。

      在產品識別和質量分析方面,人工智能在兩個主要領域表現突出。一種方法使用傳感器讀取產品上的唯一標識符(例如條形碼),而另一種方法則利用計算機視覺來直觀地分析和評估產品質量。這些方法使公司能夠使用人工智能技術精確地識別產品并分析其質量。

      除了這些具體的應用外,人工智能在各個行業都有更廣泛的應用,包括生成人工智能模型和處理文檔。這包括處理發票、采購訂單和報價請求等任務。光學字符識別 OCR 和生成式 AI 的結合允許從這些文檔中提取相關數據,簡化和自動化文檔處理任務。

      知識和技能差距

      當被問及最大的挑戰時,哈勒解釋說這是更根深蒂固的。公司可能擁有資源和獲得技術的機會。但主要問題是里面的人。

      與許多其他行業一樣,在食品和飲料行業實施人工智能是獲得熟練人才的機會有限。為特定制造商或食品定制 AI 模型需要針對每種情況的獨特專業知識。例如,遙感需要根據香蕉或椰子等特定產品量身定制的產品??赡苄枰煌臉撕灪?/span> AI 模型,并且實現需要數據科學家和機器學習工程師。

      獲得這些專業人才是各行各業的共同斗爭,而來自科技公司的競爭使情況進一步復雜化。幸運的是,像 Crayon 這樣的公司擁有專門的數據和 AI 團隊,吸引了這些熟練的專業人士。將食品和飲料行業的主題專業知識與數據和人工智能方面的專業知識相結合成為一個關鍵因素。

      這種專業知識和知識的交集是使餐飲公司能夠最大限度地發揮人工智能和機器學習優勢的關鍵。 

      尋找彌合這一人才缺口的創新方法是尋求利用人工智能技術促進其增長和成功的行業的首要任務。

      道德考量

      雖然人工智能和機器學習提供了許多好處,但它們也引發了道德方面的考慮。Haller強調了在工作場所使用面部識別等技術時同意的重要性。他還強調需要遵循負責任的人工智能準則,以確保該技術不會被用來懲罰員工或侵犯他們的隱私。

      Haller提到,計算機視覺或攝像頭可以到位,以檢查車間工人是否遵守衛生規程。但是,公司必須首先小心您存儲的內容以及如何進行檢查。相反,這些員工當然是該公司的員工,他們需要簽署一份協議,表明他們正在接受衛生合規流程的檢查,但他們在車間沒有被觀察到。

      創新與未來趨勢 

      事實證明,人工智能在幫助人類開發食品和飲料產品方面很有價值。通過分析成分和風味的歷史數據,人工智能模型可以預測和指導設計師更有效地創造新的組合。雖然人工智能在指導產品設計師方面發揮著重要作用,但重要的是要注意人類的參與仍然至關重要。特別是風味,需要人類的評估和判斷,因為味道不能僅僅由化學性質決定。

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      人類的定性反饋對于評估產品的口味質量是必要的。AI 模型可以協助評估過程,包括使用生成式 AI 模型來填補數據空白。 

      然而,這些模型的有效性依賴于以前產品的高質量數據的可用性,包括有關成分、風味和消費者反饋的信息。

      標記數據對于獲得最佳結果至關重要,包括有關成分-風味組合的精確信息以及相關的質量反饋。雖然開發自動生成完美口味食品的人工智能模型仍在進行中,但當有大量相關數據時,人工智能可以顯著加快產品開發過程。

      人工智能在食品和飲料行業的整合有望簡化產品開發。盡管如此,重要的是要認識到在確??谖顿|量方面對人類專業知識和判斷力的持續需求。

      通過將人工智能模型的優勢與人類設計師的知識和經驗相結合,公司可以有效地加快新食品的創造,前提是有一個強大的數據集可以從中汲取見解。 

      展望未來,Haller設想了衛星圖像分辨率將取得重大進步的未來。隨著這些改進的展開,在農業中進行更精確的產量預測和質量評估的潛力變得越來越可行。有了更好的分辨率,企業將配備增強的工具來監控和分析農作物,從而實現更有效的供應鏈管理并減少浪費。

      預計這些先進技術的可及性將隨著時間的推移而增加,從而在可用性和成本方面更容易為更廣泛的企業所用。隨著衛星圖像變得更加精細和負擔得起,它將為小型農場和個體農民提供機會,利用人工智能模型的力量進行自己的運營。

      這意味著不僅大型農場和企業集團,而且中小型企業都可以利用這些技術來優化其生產流程,做出明智的決策,并最大限度地提高產量。

      此外,高分辨率衛星圖像與人工智能模型相結合的可訪問性得到改善,也將使食品和飲料行業依賴特定產品信息的公司受益。例如,購買香蕉、獼猴桃、菠蘿或椰子等產品的企業可以獲得有關他們采購的農民的產量和產量的準確數據。這些信息使他們能夠做出明智的采購決策,確保穩定的供應鏈并促進有效的庫存管理。

      隨著技術的進步和更容易獲得,預計個別企業和整個國家都可以將其用于農業目的。政府和農業機構可以利用衛星圖像和人工智能模型來深入了解其領土內的特定作物產量和面積。這些數據可以為政策制定、資源分配提供信息,甚至可以支持促進可持續農業和糧食安全的舉措。

      給公司的建議

      Haller對考慮使用人工智能和機器學習的食品和飲料行業的公司的建議很明確:擁抱這些技術,否則就有可能被拋在后面。他強調,這些技術可以提高產量,降低風險,提高客戶滿意度,甚至加快新產品的開發過程。然而,他也告誡公司要注意道德考慮,并確保他們擁有必要的人才來有效實施這些技術。

      人工智能和機器學習正在以多種方式改變食品和飲料行業。從改進耕作方式和制造工藝到推動創新和可持續發展,這些技術將在行業的未來發揮越來越重要的作用。


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