چگونه هوش مصنوعی میتواند به کاهش ضایعات مواد غذایی کمک کند
چطور با هوش مصنوعی ضایعات مواد غذایی را کم کنیم؟
در سراسر جهان سالانه حدود ۱.۳ میلیارد تن مواد غذایی هدر میرود که حدود یکسوم مواد غذایی تولید شده را تشکیل میدهد.
ضایعات مواد غذایی یک مشکل جهانی است که اثرات اقتصادی، اجتماعی و زیستمحیطی زیادی دارد و برای حل آن باید از رویکردهای متنوعی استفاده شود. مجمع عمومی سازمان ملل متحد، روز 29 سپتامبر را به عنوان روز جهانی آگاهی از اتلاف و ضایعات مواد غذایی تعیین کرده است. یکی از راهکارهای مؤثر برای مقابله با این مشکل، استفاده از هوش مصنوعی است. این مطلب به بررسی پتانسیل هوش مصنوعی در کاهش ضایعات مواد غذایی و تقویت اقتصاد دایرهای میپردازد.
سازمان خواربار و کشاورزی (FAO) گزارش داده است که حدود یکسوم از مواد غذایی تولید شده برای مصرف، هدر میرود. این رقم معادل ۱.۳ میلیارد تن ضایعات غذایی است و جهان را متوجه عمق این بحران کرده است. در نتیجه، رهبران بینالمللی و سازمانهای مختلف خواستار اقداماتی برای کاهش این مشکل شدهاند.
باتوجهبه اینکه ضایعات غذایی در حال افزایش و قیمت مواد غذایی نیز روبهرشد است، این مسئله جدیتر شده و به گسترش فقر غذایی نیز دامن میزند. ضایعات در تمام مراحل زنجیره غذایی، از تولید و حملونقل گرفته تا ذخیرهسازی، پردازش، فروش و مصرف رخ میدهد.
در سال 2022، 1.05 میلیارد تن ضایعات غذایی (شامل قطعات غیرخوراکی) تولید شد که بالغ بر 132 کیلوگرم به ازای هر نفر و تقریباً یک پنجم کل مواد غذایی در دسترس مصرف کنندگان بود. از کل مواد غذایی هدر رفته در سال 2022، 60 درصد در سطح خانوار اتفاق افتاده است که خدمات غذایی مسئول 28 درصد و خرده فروشی 12 درصد است.
بر همین اساس، جامعه جهانی طبق «دستور کار ۲۰۳۰ برای توسعه پایدار» متعهد شده است که با کاهش ضایعات غذایی و مقابله با گرسنگی و سوءتغذیه اقدام کند.
هوش مصنوعی بهعنوان یکی از ابزارهای کلیدی در اقتصاد دایرهای میتواند با تغییرات در دستگاههای غذایی، الگوهای تولید و توزیع غذا را بهبود بخشد و به کاهش ضایعات کمک کند. هوش مصنوعی به چندین روش میتواند در این زمینه مؤثر باشد:
نظارت بر تولید مواد غذایی: هوش مصنوعی میتواند دادههای مرتبط با الگوهای آبوهوا را تحلیل کند و بر اساس آن عملکرد محصولات کشاورزی و تقاضای مصرفکنندگان را پیشبینی کند. این کار باعث بهینهسازی کشاورزی دقیق و تولید مناسب غذا میشود. هوش مصنوعی میتواند شرایط آبوهوایی را رصد کند، خشکسالیها و سیلابها را پیشبینی و مصرف آب و کودها را بهینه کند تا در نهایت تولید محصول بهبود یابد.
بهینهسازی زنجیره تأمین: با استفاده از هوش مصنوعی میتوان تقاضای مشتریان را پیشبینی کرده و مدیریت موجودی را بهینه کرد تا تولید بیش از حد کاهش یابد. دستگاههای مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند سطوح موجودی را مدیریت کرده و کارایی زنجیره تأمین را بهبود دهند که در نهایت به کاهش ضایعات منجر میشود.
نظارت بر کیفیت غذا: هوش مصنوعی قادر است کیفیت غذا را در زمان واقعی بر اساس شرایط نگهداری و تاریخ انقضای آن بررسی کند. این اطلاعات به جلوگیری از فساد و هدررفتن غذا کمک میکند.
توزیع مجدد مواد غذایی: هوش مصنوعی میتواند مازاد مواد غذایی را شناسایی و آنها را به سازمانهایی که در توزیع مجدد غذا نقش دارند، معرفی کند. این کار باعث میشود که غذا به مناطقی که بیشتر به آن نیاز دارند، ارسال شود و ضایعات غذایی کاهش یابد.
آگاهی مصرفکننده: اپلیکیشنهای هوش مصنوعی میتوانند به مصرفکنندگان کمک کنند تا بهتر برنامهریزی غذایی داشته باشند و با ارائه نکاتی در مورد نگهداری غذا، از هدررفت مواد غذایی در خانه جلوگیری کنند.
سطلهای بازیافت هوشمند: ازآنجاییکه مرتبسازی زباله یک چالش بزرگ برای بسیاری از مراکز مدیریت زباله است، هوش مصنوعی میتواند در این زمینه نقش مؤثری ایفا کند. حسگرهای مبتنی بر هوش مصنوعی قادر هستند اشیا ساخته شده از مواد مختلف را شناسایی کنند و تعیین کنند که آیا این مواد به لحاظ شیمیایی آلوده هستند یا خیر، تا خلوص جریان زباله حفظ شود. بسیاری از شرکتهای مدیریت زباله، از این فناوریها به همراه حسگرهای اینترنت اشیا (IoT) استفاده میکنند تا میزان پر شدن سطلهای زباله را در سطح شهر ردیابی کنند.
این سطلهای زباله هوشمند مزایای زیادی دارند، از جمله اینکه میتوانند مسیرهای جمعآوری زباله را بهینه کرده و زمان و دفعات جمعآوری را به طور دقیق تنظیم کنند. این امر بار کاری شهرداریها را کاهش داده و کارایی عملیات جمعآوری را بهبود میبخشد. استفاده از این روشهای خودکار نهتنها به مدیریت بهتر زباله کمک میکند، بلکه از خطرات برای سلامت انسان جلوگیری کرده و به حفاظت از محیطزیست نیز کمک میکند.
باتوجهبه اینکه ضایعات مواد غذایی تبدیل به یکی از چالشهای بزرگ جهانی با اثرات اقتصادی، اجتماعی و زیستمحیطی شده است، استفاده از اقتصاد دایرهای به همراه هوش مصنوعی میتواند راهحلی اساسی برای کاهش این ضایعات باشد. این فناوریها میتوانند با ارتقا فرایندهای تصفیه زباله، به کاهش آلودگی و مصرف منابع کمک کرده و در نهایت یک گام مؤثر بهسوی مدیریت پایدارتر زباله بردارند.
سرمایهگذاری در هوش مصنوعی میتواند به طور قابلتوجهی از اقتصاد دایرهای پشتیبانی کند و به کاهش ضایعات مواد غذایی در سطح جهانی کمک کند و به اهداف توسعه پایدار، بهویژه SDG 2 (مبارزه با گرسنگی) نزدیکتر شود.
https://www.mdpi.com/2071-1050/15/13/10482
https://www.effectualservices.com/article/how-ai-can-change-waste-management
https://www.infosysbpm.com/blogs/services/using-artificial-intelligence-to-tackle-food-waste.html
https://www.fcc-fac.ca/en/knowledge/how-ai-can-reduce-food-waste
حقایقی تلخ از ضایعات مواد غذایی
زبالههای آلی، بهویژه زبالههای مواد غذایی، در دو دهه اخیر به یکی از دغدغههای اصلی جهانی تبدیل شدهاند. این نوع ضایعات تأثیرات بزرگی بر محیطزیست، اقتصاد و جامعه دارند. تخمین زده میشود که ضایعات غذایی سالانه حدود ۳.۳ گیگا تن گاز کربن منتشر میکنند و به سومین عامل تولید گازهای گلخانهای در جهان پس از آمریکا و چین تبدیل شدهاند. ارزش مالی این ضایعات حدود ۷۵۰ میلیارد دلار است که با تولید ناخالص داخلی سوئیس برابری میکند. میزان مواد غذایی که تولید و سپس هدر میرود، برابر با منطقهای به وسعت چین است و تولید این مقدار غذا نیازمند یکچهارم از کل آب کشاورزی مصرفی سالانه است.سازمان خواربار و کشاورزی (FAO) گزارش داده است که حدود یکسوم از مواد غذایی تولید شده برای مصرف، هدر میرود. این رقم معادل ۱.۳ میلیارد تن ضایعات غذایی است و جهان را متوجه عمق این بحران کرده است. در نتیجه، رهبران بینالمللی و سازمانهای مختلف خواستار اقداماتی برای کاهش این مشکل شدهاند.
باتوجهبه اینکه ضایعات غذایی در حال افزایش و قیمت مواد غذایی نیز روبهرشد است، این مسئله جدیتر شده و به گسترش فقر غذایی نیز دامن میزند. ضایعات در تمام مراحل زنجیره غذایی، از تولید و حملونقل گرفته تا ذخیرهسازی، پردازش، فروش و مصرف رخ میدهد.
در سال 2022، 1.05 میلیارد تن ضایعات غذایی (شامل قطعات غیرخوراکی) تولید شد که بالغ بر 132 کیلوگرم به ازای هر نفر و تقریباً یک پنجم کل مواد غذایی در دسترس مصرف کنندگان بود. از کل مواد غذایی هدر رفته در سال 2022، 60 درصد در سطح خانوار اتفاق افتاده است که خدمات غذایی مسئول 28 درصد و خرده فروشی 12 درصد است.
بر همین اساس، جامعه جهانی طبق «دستور کار ۲۰۳۰ برای توسعه پایدار» متعهد شده است که با کاهش ضایعات غذایی و مقابله با گرسنگی و سوءتغذیه اقدام کند.
اقتصاد دایرهای چه کمکی به هدررفت مواد غذایی میکند؟
با استفاده از مفهوم اقتصاد دایرهای، میتوان به شکل مؤثری با مشکل هدررفت مواد غذایی مقابله کرد. اقتصاد دایرهای رویکردی است که بر استفاده بهینه از منابع تمرکز دارد. برخلاف اقتصاد خطی که تنها بر تولید، مصرف و دورریزی تمرکز دارد، اقتصاد دایرهای حول سه اصل مهم (3R) کاهش (Reduce)، استفاده مجدد (Reuse) و بازیافت (Recycle) شکلگرفته است. این مفهوم را میتوان در مراحل مختلف زنجیره تولید و مصرف مواد غذایی و مدیریت پسماند به کاربرد.هوش مصنوعی بهعنوان یکی از ابزارهای کلیدی در اقتصاد دایرهای میتواند با تغییرات در دستگاههای غذایی، الگوهای تولید و توزیع غذا را بهبود بخشد و به کاهش ضایعات کمک کند. هوش مصنوعی به چندین روش میتواند در این زمینه مؤثر باشد:
نظارت بر تولید مواد غذایی: هوش مصنوعی میتواند دادههای مرتبط با الگوهای آبوهوا را تحلیل کند و بر اساس آن عملکرد محصولات کشاورزی و تقاضای مصرفکنندگان را پیشبینی کند. این کار باعث بهینهسازی کشاورزی دقیق و تولید مناسب غذا میشود. هوش مصنوعی میتواند شرایط آبوهوایی را رصد کند، خشکسالیها و سیلابها را پیشبینی و مصرف آب و کودها را بهینه کند تا در نهایت تولید محصول بهبود یابد.
بهینهسازی زنجیره تأمین: با استفاده از هوش مصنوعی میتوان تقاضای مشتریان را پیشبینی کرده و مدیریت موجودی را بهینه کرد تا تولید بیش از حد کاهش یابد. دستگاههای مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند سطوح موجودی را مدیریت کرده و کارایی زنجیره تأمین را بهبود دهند که در نهایت به کاهش ضایعات منجر میشود.
نظارت بر کیفیت غذا: هوش مصنوعی قادر است کیفیت غذا را در زمان واقعی بر اساس شرایط نگهداری و تاریخ انقضای آن بررسی کند. این اطلاعات به جلوگیری از فساد و هدررفتن غذا کمک میکند.
توزیع مجدد مواد غذایی: هوش مصنوعی میتواند مازاد مواد غذایی را شناسایی و آنها را به سازمانهایی که در توزیع مجدد غذا نقش دارند، معرفی کند. این کار باعث میشود که غذا به مناطقی که بیشتر به آن نیاز دارند، ارسال شود و ضایعات غذایی کاهش یابد.
آگاهی مصرفکننده: اپلیکیشنهای هوش مصنوعی میتوانند به مصرفکنندگان کمک کنند تا بهتر برنامهریزی غذایی داشته باشند و با ارائه نکاتی در مورد نگهداری غذا، از هدررفت مواد غذایی در خانه جلوگیری کنند.
سطلهای بازیافت هوشمند: ازآنجاییکه مرتبسازی زباله یک چالش بزرگ برای بسیاری از مراکز مدیریت زباله است، هوش مصنوعی میتواند در این زمینه نقش مؤثری ایفا کند. حسگرهای مبتنی بر هوش مصنوعی قادر هستند اشیا ساخته شده از مواد مختلف را شناسایی کنند و تعیین کنند که آیا این مواد به لحاظ شیمیایی آلوده هستند یا خیر، تا خلوص جریان زباله حفظ شود. بسیاری از شرکتهای مدیریت زباله، از این فناوریها به همراه حسگرهای اینترنت اشیا (IoT) استفاده میکنند تا میزان پر شدن سطلهای زباله را در سطح شهر ردیابی کنند.
این سطلهای زباله هوشمند مزایای زیادی دارند، از جمله اینکه میتوانند مسیرهای جمعآوری زباله را بهینه کرده و زمان و دفعات جمعآوری را به طور دقیق تنظیم کنند. این امر بار کاری شهرداریها را کاهش داده و کارایی عملیات جمعآوری را بهبود میبخشد. استفاده از این روشهای خودکار نهتنها به مدیریت بهتر زباله کمک میکند، بلکه از خطرات برای سلامت انسان جلوگیری کرده و به حفاظت از محیطزیست نیز کمک میکند.
باتوجهبه اینکه ضایعات مواد غذایی تبدیل به یکی از چالشهای بزرگ جهانی با اثرات اقتصادی، اجتماعی و زیستمحیطی شده است، استفاده از اقتصاد دایرهای به همراه هوش مصنوعی میتواند راهحلی اساسی برای کاهش این ضایعات باشد. این فناوریها میتوانند با ارتقا فرایندهای تصفیه زباله، به کاهش آلودگی و مصرف منابع کمک کرده و در نهایت یک گام مؤثر بهسوی مدیریت پایدارتر زباله بردارند.
سرمایهگذاری در هوش مصنوعی میتواند به طور قابلتوجهی از اقتصاد دایرهای پشتیبانی کند و به کاهش ضایعات مواد غذایی در سطح جهانی کمک کند و به اهداف توسعه پایدار، بهویژه SDG 2 (مبارزه با گرسنگی) نزدیکتر شود.
https://www.mdpi.com/2071-1050/15/13/10482
https://www.effectualservices.com/article/how-ai-can-change-waste-management
https://www.infosysbpm.com/blogs/services/using-artificial-intelligence-to-tackle-food-waste.html
https://www.fcc-fac.ca/en/knowledge/how-ai-can-reduce-food-waste