文摘
人工智能(AI),或AI /机器视觉,是在假设绝大部分食品处理和质量的肯定。魔多的情报显示,人工智能在招募所需的食品和饮料市场的复合年增长率为28.64%,在猜想时间2018 - 2023。人工智能是为pc获得可行的事实上,调查两个数据源的信息和收益率,并执行大多数人类作业提高了准确性和熟练程度的级别。这是一个简洁的呆子在AI是如何扩大卫生和质量活动。这种探索沿着这些思路试图为决策者提供一种方式来评估新的和现有的策略,而同样提供一个合理的前提下通过食物链订单可以由更强的行政的实践和战略选择。这个调查中心的人工智能应用程序根据四个支柱的粮食安全食品可访问性,食品供应,食品使用,和力量。
1。介绍
人口的快速发展,减少资产的特点,环境变化,承包农村为由,不平衡的业务正在全球食品行业框架,而不可靠。通过这种方式,目前农业和食品框架应该更加唯利是图的关于产量,有效地活动,艰难的环境变化,将来为人民和维护。因此,需要一种创新的变化是近年来比任何时候更加显著。作为一个计算机科学的新进展,人工智能(AI)有能力解决这个困难的新世界观。随后,了解人工智能的重要性和相关性在农业和食品领域可以游览中必不可少的通向全球粮食安全(1]。本研究的主要目标是创建人工智能和方法评估和优化食品质量和食品安全计划。成本效益的方法研究了在这个研究如下:(一)通用技术和经济方面的重要性,考虑当评估食品质量和安全方面的改进(b)量化各种人工智能技术的相对有效性的提高食品质量和增长集中在农业阶段(c)最优(最低成本)人工智能技术来提高食品质量在不同的阶段(d)农场规模的影响带来了额外的费用实现人工智能技术来提高食品质量及其分布在不同阶段的供应链
这审计中心人工智能应用程序相应的食品安全四个支柱(食物可访问性、可用性、食物使用和强度)由粮农组织特征,在细节。AI创新被应用在全球的每一个食品安全的四个支柱,尽管事实是更慢的得到进步与其余部分形成对比。另一方面,它授权调查AI和他们目前的能力影响食物的框架。是著名的人工智能创新关键任务进行后来种植区域。整个AI在培养市场需要在2024年到达20.75亿美元。本文揭示了AI创新如何利润全球农业和食品区域和看人工智能的方法可以解决的。质量肯定是收购以来突出质量将大体上更特别尊敬的各国政府,买家,和组织。一些食物处理将注册表中描述的附带条件1。这个更高的估值是煽动更多的深思熟虑的质量肯定食品由政府组织和指导方针。同时,指导方针正在接近调查本地和普遍(2]。行政责任的要求已经扩大,政府逐步需要利用风险评估和成本优势调查评估现有或拟议的食品指南是否改善公共政府援助。
第一个必要的维度为了实现粮食安全可用性,这表明食物的存在通过各种形式的国内生产的国家,粮食储备,进口,粮食援助4]。可用性和访问食物本身并不足够,因为人们需要一个“安全、营养的食物。“足够的能量应该是为了让《每日体育活动后消费的食品。足够的卫生设施,以避免疾病的传播,安全的饮用水,食物准备和存储的意识也包括在内。利用率,这是第三个维度,因此,涵盖了不同方面结合消费者的了解食物的选择,如何准备它,并将它们存储(5]。食品稳定必须出现在任何时候都存在可用性、访问和利用食品安全。这第四维度强调了重视减少不利影响的可能性,在其他三个维度6]。
是一个巨大的众多应用领域,人工智能也同样最困惑的创新削弱。机器的特点不是更辉煌;需要很大的力和登记信息进行复制人类推理。一群创新和逻辑的进步促使人工智能的开发利用在真正的应用程序在不同领域的巨大增量信息与高计算力和巨大的储备,使他们繁殖人类推理(7]。可想而知,一台机器所得经验通过改变他们的反应依赖于新的数据源,玩出类似人类的事业。机器可以准备处理大量的信息和感知的一个例子。终于,人工智能是一个数据处理框架或计算框架,接受信息作为数据源和与他们交互提示一个容易理解的收益率(8]。
2。人工智能机器人技术在食品安全中的作用
通过使用人工智能机器人技术,农业部门需要增加其效率约70%。为了成功地实现这一目标,在图1(一),机器人技术将需要一个核心单元安全食品在食品行业的质量。AI扮演重要的角色在未来粮食生产如图1 (b)。人工智能的机器人也是部分(9]。
(一)
(b)
食物和点心组织正在快速利用创新活动和计算效率和如何满足用户的需求10]。业内知名球员已经接受了人工智能与观众保持强烈的共鸣。很少有一个危机推动技术的采用人工智能的食品业务现在做。业务培养和高质量的食品卖给消费者被中断,没有最后的大流行以来,发生在一个世纪以前。越来越清楚的是,我们的食物系统没有充分准备(“antifragile”) COVID-19-induced灾难。没有细菌和高质量的食品准备的这个人工智能机器人方案,如图1 (b)。
持续的解构和自动化食品供应过程的演示,我们正进入一个新的正常,回到旧的现实是不可能的。机器人、增强现实、虚拟现实、三维印刷、传感器、机器视觉、无人机、区块链,以及物联网都改变食品行业,但他们都有一个共同点:人工智能是背后的秘密代码或酱汁。随着世界发展post-COVID,人工智能的应用加快,增加食物产量和需求的速度,效率,和可持续性增长与迅速增长的人口。
3所示。人工智能的应用缺点和解决这些挑战
人工智能正在改变几个部门,包括政府、医药、广告、金融等等,采用了这种技术。通过学习所涉及的错综复杂的大数据分析和人工智能,食品和饮料行业已经开始利用这种技术所提供的许多预测分析应用程序。我们发现一个令人着迷的确定性是全球AI在食品和饮料市场评估组织发展在2021年之前每年以42%的积累发展步伐。这已成为明显的越来越多的食品公司使用人工智能产生更多的收入和提高他们的生产力11]。第一次的光技术大幅明白食品工业,实现没有任何犹豫。人工智能现在已知影响金融等行业的许多方面,生产、分配、营销、消费、包装、和存储。给一个更好的解释人工智能的广泛使用在食品生产、加工、和分布,这里有一些值得注意的亮点12]。
4所示。排序
整理食物,需要额外的关注产品的具体细节,例如,大小或颜色。这些因素帮助食品公司well-guided决策处理的各种食物,最终会增加消费者的购买速度。
图2显示了公司在食品行业,如TOMRA排序食品(番茄),是为数不多的,人工智能的优势开发机器,显著改善食物的分类(13]。这些technology-inclined系统是基于传感器和使用特性,比如摄像机和近红外传感器与人类感知可视化食品。
5。算法基于ai机器人分类质量的番茄
步骤1:图像和捕获柔软的值步骤2:预测类型的番茄使用图像处理的人工智能技术步骤3:确认预测柔软的AI值。步骤4:如果确认,执行步骤5 - 7第五步:如果番茄受损,选择它,抛弃它第六步:如果没有准备好西红柿,离开它第七步:如果准备番茄,选择并存储它6。执行个人清洁工人的倾向
保证工人的重要性在食物和点心组织采取重要的个人清洁谨慎措施不可能是更重要的。计算机推理使组织快速识别故障和杀了他们在这方面改善食品处理。在图3在餐厅,几个闭路电视摄像头安装;这是人工智能的高级特性。这个特性的人工智能,使用特殊的相机配备面部识别和对象识别特性来确定如果工人致力于保持食品安全的法律14,15]。
7所示。降低设备维修和维护成本
食品工业中的任何专业知道他们公司的资源进入清洗加工机器和修理他们。正在进行的研究项目表明,一个系统被称为self-optimizing-clear-in-place (SOCIP)可以改善清洗时间和大大减少资源用于清洗包括水(16]。在图4、人工智能技术等使用功能超声波传感和光学荧光成像技术来检测微小的剩余的食物量和微生物残骸中设备。这个艾滋病清洁/维修过程的优化。组织可以同样使用人工智能机器修复和断断续续的理想工作的一部分。它可以迅速识别任何硬件有缺陷的和分开的瞬时替换损坏仪器。这最终将导致提高员工效率和人力资源管理有一个更好的系统来提供任何故障的早期检测17]。
8。优化供应链管理
食品工业可以使用人工智能来最小化延迟和最大化利润通过提供密切监测能源供应链的操作。这也有助于公司更好的管理预测准确的定价和库存产品。随着透明度的担忧日益加深,人工智能也被用来跟踪产品从农场到消费者,以确保透明度(18]。流动的产品将具有成本效益和流线型的最好方式可能采用这种技术在粮食生产和分布。
9。在商店购物体验中对整个新产品
基于可用的人口统计数据和统计数据,许多食品公司已经能够提供针对特定地区的品种的食物味道组合,针对消费者的首选组。专心观察讨论通过网络媒体,利用人造推理分解燃烧通过关键信息和区分的想法或行为,构建积极的接触和形势的变化和新产品的计划。这已经被证明是一个巨大的对食品工业的贡献,因为公司现在可以提供无限的组合形式的味道,香料和食材(18,19]。
10。个性化的客户服务
消费者青睐更为定制的洞察力,因为他们的商店利用访问盒子或语音助手由于语言处理特点,和组织可以利用买家购物信息和历史给hypercustomized和电脑客户端协助经验。使用这些人工智能解决方案提供商提供的预测分析技术,食品公司可以监视决定客户加班和什么食物他们总是重新排序(20.]。这确保了消费者提供个性化的饲料含有他们喜欢的食物选择。
11。改善农业条件
每一个感人的农民能培养更好的食物在最佳生长因子。公司已经开始研究如何应用这个功能的人工智能技术来更好的适应农民(20.]。公司之一,旨在创造一个系统,称为情绪可以创建生长条件的影响因素如光强、温度、盐度、罗勒和水压力可以仔细检查(图5)。然而,只是取得进展在实验室希望想出具体的“原料”,使完美的食物。现代人工智能技术在食品行业中的应用包括实现显著减少停机时间,减少消费者在销售点摩擦,加快手工任务,改善worker-overtime比率等等(21]。
12。人工智能的挑战和可用的解决方案
与上面列出的所有不同方面如此,人工智能是如何改善食品行业,它可能会打你喜欢一吨砖头听到这个惊人的技术也得到了硬币。虽然有很多好处,就像有许多挑战。公司必须决定是否购买或建造这种技术,和理想的情况下,食品公司将开发自己的独特的内部技术系统。然而,务实,很多进入收购这些系统。困难的一部分加入利用人造食品业务包括以下的意识。
12.1。成本
潜在的适配器面临许多困难与它们之间的价格是最大的,这些类型的技术系统的支持。
12.2。集成问题
永远不是一件容易的事情整合新技术。这同样适用类似的集成人工智能的食品公司。
12.3。专有的日期
正确的专有的日期,食品和饮料公司可能不是天才构建人工博学模型,可以执行。鉴于上述根本性的挑战,我们将提供两个解决方案的想法,特别是对大公司和资本投资,可以采用人工智能技术。食品组织有效地解决信息调查和一群专家工程师可以安全地继续编造自己的人为意识阶段。你不想跳进这个决定如果你公司的开发团队缺乏所需的能力相匹配的内部的人工智能系统。他们应该熟练足以让这个系统总是更新,以避免任何未来的麻烦。
缺乏这类资源的不同公司应该寻找食物和饮料解决方案提供商,已经建立了人工智能系统,将提高你的公司的前端和后端过程。这些解决方案提供商的几个例子SAP和绑定解决方案为食品和饮料分布。75%的美国和英国千禧渴望利用人工智能创新会更好的帮助安排和强大的食物做准备。人工智能是在快速增长,我们见证了越来越多的公司在食品和饮料行业,投资于人工智能解决方案更好的性能。预测分析提供尖端技术被用于解决各种关键问题在这个行业。很多这些公司已经领先一步结合其他领域的人工智能预测质量分析创造新的机会为未来开发更多潜在的产品(20.,21]。
13。COVID-19流行和这个国家的粮食安全
最近COVID-19大流行还重申了食品安全的重要性,特别是对于发展中国家。它带来了全球经济的不稳定的位置各级斯里兰卡也有显著影响。几乎所有行业都是负面影响,除了一些基本服务,比如水,电,燃料,生产食物(农业)和医疗用品。持续的粮食生产作为基本服务是一个至关重要的决定采取的权威以保证食品的可用性和可访问性(22]。然而,床铺花了很长时间回到常态分布。新常态情况下,文化工作现在已经改为“在家工作的模式。“因此,有必要重新定义农业职业技术需要根据新的需求实现粮食安全。在这样的背景下,我们坚信,人工智能的应用与最新的技术进步使得更大的作用。随着世界发展post-COVID,人工智能的应用加快,增加食物产量和需求的速度,效率,和可持续性增长与迅速增长的人口。这里有六个食品行业参与者的实例,实现了人工智能,并演示了如何促进了经济增长,甚至彻底改变了他们操作23]。
13.1。处理
食品加工是一个劳动密集型的企业,但AI可以增加产量和减少废物代替员工在直线上的唯一工作就是检测产品,不适合处理。这种形式的快速决策需要使用的视力和嗅觉的感官,以及适应不断变化的环境的能力。AI增添了更多价值表扩充视野,分析数据流,可以对人类感官或者数据量是压倒性的。
13.2。食品卫生
人工智能可以帮助减少疾病的存在和识别食品生产中毒药。
13.3。供应链的效率
而智能设备被用于取代人类劳动,技术也被用来代替人类工作。食品应用,无人机和机器人交付,和自动驾驶汽车都是新方法提供信息和食品的顾客,他们都依赖于人工智能。
13.4。预测消费趋势和模式是一项艰巨的任务
人工智能可以让企业在市场上保持竞争力,应对不同的流行的多样化趋势,创造市场预测。
餐厅:今年的COVID-19流行后,餐厅在未来的风险。月历的崛起送餐服务转移注意力从物理餐饮机构的经验。
创造更多有营养的食物:很长一段时间,很多人都认为食品等于健康,但是现在,我们有一个更好的理解人类,植物,动物的基因组,它正在成为现实。随着世界的发展朝着精密营养、消费者品味的变化提供潜在的食品中人工智能。一个例子是增加对植物替代动物蛋白的渴望。创造性的人工智能应用程序已经上升为了应对挑战,如建立consumer-acceptable风味和质地特性。
14。合成和前进的道路
合成和前进向人工智能在考试中扮演了至关重要的作用。实现高质量的食物是现在主要的议程。强大的技术应用。如前所述在这项研究中,实现粮食安全的最终目标是未来农业和盟军的部门。全面回顾AI在食品安全的应用表明在这方面有一些希望的迹象。在食品领域,人工智能可以提升现有实践和策略,以实现效率和可持续性的目标有效地和有效地24]。
作为粮农组织(25]显然,实现粮食安全依赖于四个关键支柱。本文主要关注AI的应用这四个重要地区的食品行业。AI有很多好处,已经应用的形式不同的用户友好的工具和技术,提供最优的结果。这些技术与其他技术进步相结合,应用到农业实践沿着食品价值链。采取了许多不同的人工智能技术在广泛的应用在许多国家的农业部门。其中,正如所料,模糊逻辑系统,安,和毫升可以认定为最常用的技术,这种创新的先锋概念计算机科学的分支。与预期的变化趋势在人工智能技术,我们可以期待在未来不同肤色的应用程序。显示在表1可以发现,很多应用程序的使用人工智能在食品领域的可用性。这是提高粮食产量的目标直接相关。所有涉众提供了直接的好处,似乎大部分的人工智能技术开发人员将精力集中在这个方向(26]。它将提供短期和长期利益。然而,成就未来的粮食安全并不仅仅取决于确保食品供应。这个审查的重要发现之一是缺乏人工智能应用程序在其他粮食安全的三大支柱。然而,许多最近的事态发展表明使用人工智能应用程序向其他粮食安全的三大支柱。如果这个有前途的趋势继续下去,上有一个期望成就国家级食品安全(27]。AI和农业两个截然不同的科学。然而,本文中提供的证据表明,这两个领域之间的婚姻研究可能产生巨大的积极影响会议全球粮食安全的目标(9,28]。表2介绍了食品安全的四个支柱基于人工智能的应用。
从表2,显示出最合适的人员关于工厂跟踪系统正在开发使用特定的人工智能方法。构建一个植物传感监测系统和管理一个工厂开发参数,即相对湿度,使用特定的人工智能方法。系统的性能是非常可预测的和准确的,根据收集到的数据。植物水分和湿度传感器用来监测变化调整灌溉方法。这些简单的调整在灌溉过程中提高工作效率,节约用水。有效的灌溉管理与植物水传感器需要集中监测传感器获取水位时接收到的数据是在设定范围内的特殊的生长条件。我们可以利用神经网络预测季节性的波动和降雨的地区,这将帮助农民在规划他们的未来收益。
不对称的传感器节点部署,不够可用的信息和数据的收集食物沙漠,和正确的数据集之间的差距真食品沙漠(块)42]和调查数据基于有限/不准确真实的数据做出决策,而人工智能是一个艰巨的任务。
使用计算机视觉和深度学习农业技术旨在提高产量和农民的生产质量。影响分类水果和蔬菜采后的出口市场和质量评价。TOMRA行业类的优质番茄叛逃西红柿在收割或/和在收获后阶段,如图2。本文的目标是协助农民用于采收后的处理决定现代人工智能方法可能有助于区分健康番茄和西红柿与缺陷(57- - - - - -60]。
15。结论
人工智能方法提供了有效的解决方案,有助于增加农业活动的生命周期。因此,在农业、实现人工智能的概念使得如此有效和简单的任务。这些电脑框架的一个好处是,他们提供一致的数据在时间尺度的范围,从小时到几个月,因此处理模型的周期明确发展到一个特定的时间跨度。除此之外,这些框架可以迅速被利用在商业幼儿园,所以推断智能模型是适度简单传达商业环境,在那里他们可以因此得到改善的时刻。
数据可用性
没有数据被用来支持本研究。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。