Kaynak:https://www.wur.nl/en/news-wur/show-1/how-to-make-sustainable-food-systems-with-ai.htm

Startup’lar gıda sistemlerini daha da sürdürülebilir yapmak için yapay zeka (AI) kullanıyorlar. Örneğin Orbisk adlı girişim, gıda sistemlerinin daha sürdürülebilir olması için AI kullanıyor. Orbisk bunu gıda atıklarını “akıllı bir monitör” yardımıyla izleyerek yapıyor. Profesör Ioannis Athanasidis bunun gibi şirketleri bir Avrupa test ve tanıtım tesisi ile desteklemek istiyor. Hem profesör hem Tesis, bu konudaki görüşlerini F&A Next organizasyonunda sunacaklar.

F&A Next; Gıda ve Zirai teknolojileri yatırımcıları ile gelecek vaat eden firmaları buluşturan bir organizasyondur.

Yukarıda bahsedilen Orbisk firması, catering firmaları için çöp kutusunun hemen yanına kurulan bir gıda atık monitör sistemi kuruyor. Bir terazi ile kombine olan bir akıllı kamera hangi gıdaların ne zaman ve hangi miktarda atıldığına ilişkin data sağlar. Nihayetinde firmalar tedarik ve proseslerini optimize edip hem işlerinin sürdürülebilirliğini hem de karlarını arttırabilirler.

AI, işlerimizin emek yoğun kısmını alabilir.

Olaf van der Veen – Orbisk kurucusu

“Neyin atıldığını anlamak için çöp kutusunun üstüne görüntü tanıma ekipmanı koyuyoruz. Araştırmalarımız gösterdi ki; ortalama bir restaurant yılda 10.000kg yenebilir atık üretiyor. Ortalamada gıda atıklarımızın %70’i aşırı üretim ve stoklamadan, sadece %30’u büyük porsiyonlardan kaynaklanır. Restoran ve yemek firmaları çoğunlukla ürünlerin yetmeyeceği korkusuyla olması gerekenden çok daha fazla sipariş verirler. Monitörlerimiz müşterilerimize yetecek miktarların tahmini ve daha doğru miktarda sipariş için yardımcı olur. “

Olaf van der Veen

Nöral Ağlar

Orbisk’in atık scanner’ı gıdaların ve atıklarının neye benzediğini, örneğin sandviç, biber ve makarna atıkarı gibi öğrenen bir nöral ağa sahiptir. Orbisk temelde gıdaları ve atıklarını öğrenen bir sistem de olsa şirket ayrıca diğer verileri de kullanabiliyor. Müşteri sayısını tahmin etmek ve ayrıca ne yiyeceklerini de tahmin etmek önemli.

Insanların ne yiyeceği büyük ölçüde hava durumuna bağlıdır, bu nedenle hava tahmini çok önemlidir. Bu ve bunun gibi veri kümeleri oldukça karmaşıktır ve tüketici davranış kalıplarının öğrenilmesi için AI gereklidir.

Olaf van der Veen

Orbisk firması maaşallah çok hızlı büyüdü. 2018’de kurulan firma 33 ülkede 600 küsur monitör sattı ve ayda %10 gibi bir oranla büyüyor. Çalışan sayısı da 60 civarındadır.

70% tasarruf

Monitörü kullanan işletmeler %30 ila %70 oranında tasarruf sağlıyorlar.

Tesisler

Wageningen üniversitesi AI profesörü Ioannis Athanasiadis Avrupa birliğinin bunun gibi çalışmaların önemini kavradığını ve AI çözümlerini test etmek istediği için “Testing and Experimentation Facilities for Agrifood Innovation” adlı bir merkez kurduğunu söyledi.

Athanasiadis’e göre Tarım ve bahçecilik (bahçecilik ve süs bitkileri) için AI çözümlerini düşünürken Hollanda, Avusturya ve İspanya’da farklı koşullar altında çalışan ayıklama ve toplama robotlarını düşünüyor ancak ayrıca ve aynı zamanda bu ürünlerin veri kümeleri hakkında da düşünüyor.

Diğer bilgi enstitüleriyle birlikte yapay zeka çözümlerini rekabet öncesi test edebileceğimiz dijital bir altyapı kurmayı hedefliyoruz, böylece bu yenilikler daha hızlı bir şekilde uygulamaya hazır hale gelecek ve daha hızlı ölçeklenebilecek

Ioannis Athanasiadis

Yazının bundan sonra ki kısmı benim yorumlarımı içerecek. Öncelikle Orbisk gibi basit ama etkili fikirler bizim için örnek teşkil etmeli. Sorunların temel analizi ile bile hala çok önemli sorunlara efektif çözümler bulunabilir, bir çözüm sofistike olmak zorunda değil. Genel olarak Orbisk firmasının çözdüğü sorunların temelinin “istediğimiz çoğu şeyi anında ve bir arada bulabileceğimiz işletme modeli” olduğu bence çok açık. Örneğin bir kuru fasülyeci hangi havalarda ne zaman ne kadar kuru fasülye satabileceğini doğal zeka yoluyla zaten öğrenir, ne kadar üreteceği kendisine gelen çok değişik profildeki müşterilerin anlık istekleri ile belirlenmez, geleneksel esnaf lokantaları da mevsime ve genel müşteri profiline göre üretim yaparlar, ama yine de bir tavuk dönerci kadar verimli olmaları beklenemez. Temel olarak müşterilerinin sonsuz isteklerine her an hazır olmaya çalışmak, en azından bu durumda verimsizliğin temeli gibi duruyor.

Sayın prof. Ioannis Athanasiadis’in rekabet öncesi test ve data seti paylaşımı fikrini de eğer uygulanabilirse özellikle startuplar için çok değerli bulduğumu söylemeliyim. Bu öneriyle en temelde hiç kimsenin boşuna zaman harcamaması yakın zamanda gıda güvencesinden mahrum kalma ihtimali yüksek bir dünya için çok önemli. Değerli zamanınızı ayırıp okuduğunuz için teşekkürlerimi sunarım.