Mukaan raportin Intelin IQ, ruoan kylmäketjuteknologiat, kuten tietokonenäkö, tekoäly ja data-analyysi, seuraavat tuoretuotteita maatilalta kuorma-autoihin kauppoihin pyrkiessään vähentämään ruokahävikkiä.
Heti kun mansikka poimitaan pellolta, se alkaa mätää. Sieltä se on kilpailua toimittaa se tuoreena kuluttajalle. Tämä oli helpompaa muutama sukupolvi sitten, kun suurin osa ihmisistä työskenteli maataloudessa ja asui lähellä elintarviketuotantoa. Ruoan jakelu on nykyään monimutkaisempaa, koska yhä useammat kuluttajat luottavat ruokakauppoihin.
Nykyään pilaantuvien elintarvikkeiden toimitus perustuu ns. ruoan kylmäketjuun. Tämä erittäin monimutkainen ruoan jakelu maatilalta ruokapöytään perustuu sadon laadun ja pitkäikäisyyden maksimointiin.
Tekoälyn (AI), tietokonenäön ja pilvitekniikan lisääminen elintarviketarkastuksiin, kuorma-autoihin ja jäähdytykseen tehostaa elintarvikelogistiikkaa.
"Tavoite on suoraviivainen ja melko yksinkertainen", sanoi Dan Hodgson, kumppani Linn Grove Ventures, Fargossa, Pohjois-Dakotassa sijaitseva maatalouden riskipääomakonserni. "Sadon ympärillä olevan ympäristön, olipa se sitten kuorma-autossa tai lentokoneessa, on oltava juuri oikea koko sen matkan ajan – se on matkalla, jossa siitä tulee monimutkainen."
Mansikoiden pitäminen oikeassa lämpötilassa, kosteudessa ja ilmavirrassa on vain yksi ongelma. Hedelmät on myös toimitettava oikeille markkinoille oikeissa määrin oikeina päivinä, mistä ne todella ostetaan.
"Laadun hallinta tarkoittaa monien eri ihmisten johtamista jokaisessa jakeluvaiheessa ja eri nopeuksilla", Hodgson lisäsi.
"Anturit ja pilvilaskenta auttavat saamaan sen todella hallintaan."
Siellä elintarviketarkastajille tarkoitettu älypuhelinsovellus voi auttaa AgShift, agtech AI -yritys Santa Clarassa, Kaliforniassa. Yritys käyttää algoritmeja apuna elintarvikkeiden tarkastuksessa jakelun eri vaiheissa.
"Oletetaan, että tarkastelemme 20 mansikkaa", sanoi Miku Jha, AgShiftin toimitusjohtaja. "Kaksi eri tarkastajaa saattaa palata kahdella eri tuloksella. Tekniikka auttaa näitä tarkastajia tekemään objektiivisempia havaintoja."
Tuotteiden valokuvaaminen ja kuvien lähettäminen pilveen analysoitavaksi antaa AgShiftille mahdollisuuden hyödyntää tietokonenäköä ja syväoppimisalgoritmeja arvioidakseen tuotteen laatua joka kerta, kun se tarkastetaan matkalla.
"Digitointi ja automaatio todella vaikuttavat tehokkuuteen", Jha sanoi.
Tarkemmat tarkastukset antavat myyjille paremman käsityksen tiettyjen tuotelähetysten säilyvyydestä ja hinnoittelusta. Jokaisen mansikkalaatikon – ja muiden pilaantuvien tuotteiden – laadun tunteminen toimii lähtökohtana monenlaisille päätöksille ruoan kylmäketjussa.
Tekniikka ennen istutusta
Elintarvikeketju alkaa hyvissä ajoin ennen kuin siemenet on kylvetty maahan. Tuotantoviljelijät kartoittavat kirjaimellisesti jokaisen sentin pellon GPS-tekniikan avulla tietäen jo, mitkä tekijät voivat vaikuttaa suunniteltuihin satoihin.