Питание ии что это: что это и как начать?

что это и как начать?

Научиться слушать организм — не равно есть все подряд. Отсутствие контроля подразумевает отказ от установки «после шести голодаю», а не настрой на читмил каждый день. Проанализируйте, какая еда и в каких количествах вызывает тяжесть. Научитесь распознавать первые сигналы голода. И сразу на них откликайтесь. Только умеренно.

От каждого кусочка мяса можно получать микрооргазм. Блокируют ощущения быстрое потребление пищи и трапеза за просмотром фильма: фокус идет совсем в другое русло.

Концентрируйтесь на еде, на своих ощущениях.

Методика: представьте, как будто снимаетесь в рекламе мороженого. А если вам не нравится то, что лежит в тарелке, не давитесь и заменяйте содержимое чем-то более вкусным. Ведь недовольство подсознательно компенсируется только большим количеством потребляемого.

Запретных продуктов нет. Считать калории не нужно. Хотите суши — на здоровье. Не задавайте себе вопрос: «Жирное ли оно?»

Правильный вариант: «Хочу ли я его съесть?»

Тысячу раз доказано, что жесткие запреты лишь увеличивают тягу их нарушить.

Все диеты — полный бред. Вспомните свои ощущения при срывах. Такого больше не будет.

Сложно, но реализуемо. Нужно вычислить ту грань, когда на смену голоду приходит насыщение. Поймите, как вы себя ощущаете, когда наступает сытость. Для этого делайте в течение приема пищи паузы. И хотя первое время на интуитивном питании обед будет занимать не 5, а все 15 минут, скоро организм отплатит сполна. В хорошем смысле.

Еда вызывает только положительные эмоции и удовлетворяет биологические потребности. Но она не может выступать в роли поощрения. Вокруг еды

Достаточно вспомнить, какая у вас возникает ассоциация, когда слышите словосочетание «райское наслаждение».

Нет, не Баунти!

На тему принятия себя можно говорить бесконечно. Согласитесь со своими недостатками — все поправимо. Ваше тело — ваш кубок. Как только поймете это, найдете изъяны и правильно их отшлифуете. Потому что добавить красоты захочется самим.

Многим этот пункт дается трудно. Не нужно ходить каждый день в качалку. Не нужно тренироваться до потемнения в глазах, чтобы хоть на миллиметр приблизиться к идеальной картинке в голове. На дворе XXI век: монотонному железу придумали кучу альтернатив. Если со спортом на «вы», то просто больше гуляйте. До работы вместо автобуса, например.

Налаживание связи с «голосом» желудка не проходит быстро. Будьте готовы к ошибкам и трудностям. Конечно, не как с диетами, когда срываешься и бежишь к зову «Свободная касса!». Интуитивное питание — огромная работа над собой.

Что такое интуитивное питание и чем оно лучше диет

Авторы метода утверждают, что это разумный подход к потреблению пищи, основанный на осознанности.

Классическая борьба с лишним весом приводит к использованию всевозможных методов, порой опасных для здоровья человека: жестким диетам, изнурительным тренировкам и «волшебным» таблеткам для похудения. Действительно, подобный образ жизни поможет сбросить несколько килограммов. Однако после ряда срывов, вес возвращается снова.

Выход из замкнутого круга есть – довериться своей интуиции.

Интуитивное питание – метод приема пищи, при котором достаточно прислушаться к себе и своим истинным желаниям. Это разумный подход к потреблению пищи, основанный на осознанности. Концепция интуитивного питания предполагает есть только тогда, когда ощущается физиологический голод и есть только то, чего желает организм. Интуитивное питание не включает подсчета калорий или жестких диет, но имеет ряд основных принципов, которые составляют философию этого метода.

Система интуитивного питания была разработана в 70-е годы прошлого столетия американским психологом Теймой Вейдер. В течение многих лет она работала с детьми, страдающими сахарным диабетом. Наблюдения психолога показали, что психологическая потребность в «заедании» явных и скрытых эмоций пациентов сформировалась еще в детстве.

Главные принципы интуитивного питания

Забыть про диеты, но не про свои желания. Можно есть все, что захочет и выберет организм. Он не выбирает сладости и бургеры, потому что в них нет необходимых для организма белков, жиров, углеводов, витаминов и макроэлементов. Тело человека нуждается в здоровых продуктах.

Научиться отличать физиологический голод от эмоционального (психологического). Перед приемом пищи рекомендуется дать себе время, чтобы разобраться с истинными мотивами: вы голодны или испытываете определенные эмоции, которые хочется «закусить» (стресс, страх, беспокойство, агрессию)? Поработать над явными и скрытыми эмоциями, возбуждающими аппетит. Найти новые способы удовлетворять свои психологические потребности.

Подружиться с «вредной» пищей. Невозможно всю жизнь отказываться от продуктов из «запрещенного» списка. Рекомендуется научиться употреблять их в разумном количестве и только тогда, когда действительно есть осознанное желание.

Определить свой уровень «насыщения». После приема необходимого объема пищи не возникает ощущения тяжести в желудке, вздутия и дискомфорта.

Красиво есть не запретишь. Рекомендуется поменять отношение к ритуалу приема пищи: красиво сервировать стол, подобрать дизайнерскую посуду небольшого объема, включить музыку и есть медленно, наслаждаясь каждым кусочком. В такой атмосфере легко почувствовать наслаждение едой и получить эстетическое удовольствие.

Самый главный принцип интуитивного питания – уважение и любовь к своему телу на протяжении всей жизни. Интуитивное питание не является диетой, это осознанный стиль жизни, способствующий стройности и внутренней гармонии.

Ранее «Кубанские новости» рассказали, какие диеты входят в ТОП-5 самых опасных.

Как искусственный интеллект помогает разрабатывать новые продукты питания

«Это целый путь, от инноваций до разработки маркетинговой кампании и выбора места на полке, — рассказывает Стефан Ганс, главный специалист по потребительским инсайтам и аналитике PepsiCo. — И это не просто: «Да, давайте запустим продукт в торговой сети A&P». Нужно решить, в каком магазине и на какой полке».

Новая эра потребительских исследований

Обсуждая исследования, Ганс любит говорить, что теперь важно видеть, а не спрашивать. Традиционно этот этап разработки продукта был основан на том, чтобы задавать потребителям вопросы «Вам это нравится?», «Почему вам это не нравится?» или «Что бы вам понравилось?». Но ответы участников не дают полную информацию. Возможно, им все равно, потому что им заплатили за участие в опросах, или они просто пытаются быть вежливыми.

Даже если участник фокус-группы отвечает искренне, это не значит, что спустя три года, когда будет запущен продукт, он ему понравится.

«Люди дают самые разные ответы, — говорит Ганс. — Просто это не очень близко к тому, что в конечном счете определяет их покупательское поведение».

Чтобы получить больше идей, которые PepsiCo сможет добавить в дорожные карты продуктов, компания применяет Tastewise. Этот инструмент использует алгоритмы, чтобы выявить, что и почему едят люди. С его помощью Nestle, General Mills, Dole и другие крупные компании по производству потребительских упакованных товаров анализируют огромное количество онлайн-данных о продуктах.

Tastewise сообщает, что инструмент проверил более 95 млн пунктов меню, 226 млрд вариаций рецептов и 22,5 млрд публикаций из социальных сетей, не говоря уже о других точках соприкосновения с потребителями.

Фото в тексте: simona pilolla 2 / Shutterstock

Все эти источники демонстрируют, что люди обсуждают, ищут и заказывают в реальной жизни. Ганс рассказывает, что эта информация помогает «получить по-настоящему хорошее представление о том, чем люди все больше и больше интересуются». Так у PepsiCo появилась идея добавить морские водоросли в ароматизированную пикантную закуску. Компания запустила ее на рынок под брендом Off The Eaten Path. По словам Ганса, этот продукт демонстрирует высокие продажи.

«Если бы вы спросили потребителей, какие у них любимые вкусы и что бы подошло для этого бренда, никто бы никогда не назвал водоросли. Люди обычно не ассоциируют их с деликатесной закуской от бренда». Однако благодаря алгоритму удалось увидеть эту потребность.

Социальное прогнозирование на основе данных

При поиске инсайтов PepsiCo также опирается на Trendscope — инструмент, разработанный вместе с Black Swan Data. Он фокусируется не на анализе меню или рецептов, а на обсуждении еды в социальных медиа, например Twitter, Reddit, блогах, сайтах с обзорами и так далее. Инструмент учитывает контекст и то, имеет ли разговор отношение к бизнесу, а также отслеживает динамику. Ганс говорит, что это позволяет команде производить так называемое «социальное прогнозирование».

«Поскольку мы делали это снова, и снова, и снова, мы можем предсказать, какие из тем останутся, а какие просто исчезнут», — объясняет он.

Пандемия, например, вызвала массовый всплеск интереса к иммунитету. При помощи Trendscope PepsiCo определила, что эта тенденция сохранится надолго, особенно в отношении напитков. Около шести месяцев назад компания руководствовалась этим пониманием, запуская новую линейку спортивных напитков Propel, в состав которых входят ингредиенты для иммунитета.

От идеи до полки в магазине у дома

После разработки продукта остается еще много возможностей для применения ИИ и машинного обучения. Джефф Сваринген, возглавляющий проект PepsiCo по повышению спроса, отмечает, что компания использует технологию в сельском хозяйстве и производстве, и это помогло снизить потребление воды.

Продажи и маркетинг также в значительной степени опираются на ИИ. По словам Сварингена, в 2015 году компания начала быстро осваивать эти инструменты и создавать большие внутренние наборы данных. Один включает информацию о 106 млн домохозяйств США, причем около половины этих данных получены самой компанией на индивидуальном уровне.

Также в распоряжении PepsiCo датасет по магазинам, собранный с 500 тысяч торговых точек США, а также набор данных о розничных продажах. Команды Сварингена и Ганса используют их, чтобы привлекать основных потребителей «уникальными персонализированными способами» — от особых пространств розничных магазинов до онлайн-рекламы.

Например, для запуска Mountain Dew Rise Energy компания определила, какие потребители с большей вероятностью оценят напиток, а затем сузила диапазон поиска, выбрав наиболее перспективную аудиторию. Данные позволили точно определить, в каких розничных магазинах, скорее всего, будут делать покупки эти основные потребители, и использовать целый спектр таргетированных инструментов: рекламные кампании, диджитал-контент, ассортимент, мерчандайзинг и презентации.

Сваринген отмечает: еще пять лет назад эти 50 тысяч магазинов ничем не отличались от остальных 450 тысяч. Сейчас их ассортимент, презентация и мерчандайзинг привлекают внимание покупателей к новому продукту.

Фото в тексте: DenisProduction.com / Shutterstock

В маркетинге PepsiCo также использует искусственный интеллект: он помогает контролировать качество персонализированной цифровой рекламы. В частности, вместе с CreativeX разработаны алгоритмы, которые проверяют каждую единицу рекламы, чтобы убедиться, что она соответствует так называемым «золотым правилам». Например, что логотип бренда виден или посыл ясен даже без звука.

Ганс отмечает, что использование ИИ — единственный способ обеспечить надлежащий контроль качества, когда «вы можете создать 1000 объявлений для охвата 1000 различных сегментов потребителей». По его словам, компания вложила массу ресурсов в искусственный интеллект и продолжит инвестировать в него в ближайшие годы.

Пять лет назад компания все еще полагалась на традиционную теле- и радиорекламу, но новые технологии оказались намного эффективнее. По его словам, обычные инструменты не позволяют адаптировать рекламу для тех, кому она действительно может понравиться.

Поддержание связи с потребителями

Когда дело доходит до отношений с клиентами, PepsiCo, как и многие компании, использует технологии обработки естественного языка (NLP), чтобы эффективнее помогать любому, кто может позвонить с вопросом, предложением или жалобой. Ганс отмечает, что простая система на базе NLP помогает убедиться, что у собеседника есть релевантный запрос или предложение.

Он считает, что при интеграции технологий ИИ легко стать чрезмерно зависимым от данных, которые не всегда могут говорить о реальных мотивах людей. В качестве примера он сослался на недавнюю рекламу Pepsi, в которой основное внимание уделяется общим человеческим эмоциям, связанным с пандемией, и в которой нет никаких продуктов.

«Я всегда слежу за тем, чтобы при принятии коммерческих решений учитывались как данные, так и человеческая эмпатия, — говорит он. — Это основная и постоянная задача для моей команды».

Источник.

Фото на обложке: 06photo / Shutterstock

Питание RO, BB, HB, FB, AI, UAI от оператора туры и отдых в Черногории и Албании из Минска 2021

Режим и диета

Режим и диета

Существует старая поговорка: «Мы едим, чтобы жить, а не живем для того, чтобы есть». Для человека с ВИЧ эти слова приобретают особый смысл, поскольку надо уметь правильно питаться. Жить с ВИЧ – значит жить с ослабленной иммунной системой. Сбалансированное питание является одним из способов сохранения хорошего самочувствия. Конечно, тут много составляющих: аппетит, наличие времени, кулинарные способности и, не в последнюю очередь, наличие денег. Здоровое правильное питание является частью лечения, которое помогает сделать ВИЧ-инфекцию управляемым процессом. Специалисты считают, что адекватное питание может замедлить переход стадии болезни без клинических проявлений в стадию СПИДа.

С пищей мы получаем необходимые нашему организму питательные вещества: белки, жиры, углеводы, витамины, минеральные вещества. Все эти составляющие – как члены одной команды. Если не хватает какого-то одного питательного вещества, а другие в избытке, иммунная система не будет работать эффективно. Ни один продукт не содержит в полной мере необходимых для организма ингредиентов. Вот поэтому надо питаться разнообразно.

В популярной литературе публикуется много небылиц, домыслов о питании, не имеющих физиологического обоснования. Это и раздельное питание, и запрет молока для пожилых людей, сказки о вреде мяса и прочая чепуха. Свой рацион следует строить так, чтобы каждый день в нем присутствовали зерновые продукты (крупы), овощи и фрукты, молочные продукты, а также мясо или рыба, яйца. Предпочтение отдавайте пище с низким содержанием жира. Это не значит, что если хочется сала, то нельзя съесть ломтик этого ценного продукта. Кстати, организм сам является хорошим регулятором, прислушайтесь к возникшему желанию. Однако, конечно, во всем нужна умеренность.

Разным людям нужно разное количество пищи, и это связано с возрастом, весом, физической активностью, но правильный баланс питательных веществ обеспечивается комбинацией различных блюд в течении дня, недели, месяца. Фрукты содержат много витаминов, а в молоке их мало. Но зато молоко содержит много кальция, а в овощах его очень мало. Другими словами, большое потребление пищи одной группы не компенсирует слишком малого потребления продуктов из другой группы.

Здоровое питание включает не только разнообразие пищи, но и выбор еды, которая вам больше по вкусу. Некоторые продукты не очень полезны, например, специи, но они улучшают вкус пищи, а значит, усиливают и аппетит. На вашем столе должно быть место для разных продуктов. Пусть любая пища доставляет вам удовольствие, наслаждайтесь ею без чувства вины.

Некоторые, не только ВИЧ-инфицированные, больные отказываются от мяса, считая его нездоровой пищей. Продукты животного происхождения содержат легкоусвояемый и очень необходимый белок. Также и железо легче получить вместе с мясными продуктами. Что касается вегетарианцев, то им, чтобы получать необходимые калории и белки, приходится есть больше. А если вам надо набрать потерянный вес? И все-таки, если вы не едите мясо, следует употреблять белковую пищу растительного происхождения, в первую очередь бобовые: фасоль, горох, чечевицу, а также орехи.

Для ВИЧ-инфицированного необходимо поддержание нормального веса. К сожалению, в современной культуре худоба становится синонимом красоты. Для вас это не годится. Недостаточный вес снижает способность организма бороться с оппортунистическими заболеваниями.

Для нормального функционирования организма необходимы регулярные физические упражнения. Без физических нагрузок избыточные калории превратятся в жировую прослойку, а для сопротивления возможным инфекциям нужен не жир, а белок.

Надо есть, а иногда совсем не хочется. Прогулки на свежем воздухе всегда улучшают аппетит, а смена обстановки изменит настроение.

Не ешьте наспех или стоя. Не отказывайтесь от кетчупа, горчицы. Небольшое количество вина не противопоказано, оно стимулирует выделение желудочного сока.

Рекомендации:

Хлеб и мучные изделия из муки 1 –ого и 2 – ого сортов, ржаной и ржано-пшеничный, крупы – рис, гречка, овсяная, пшено, перловая, особенно бобовые;
Исключить: хлеб из муки высшего сорта, бисквит, печенье, блины, пирожки, сдобу, манную крупу, макароны.

Мясо и мясные изделия: котлеты, суфле, зразы, печень, легкие. Блюда из птицы.
Исключить: жирные сорта мяса, мясные консервы, колбасные изделия.

Рыба рекомендуется такая, как карповые, судак, окунь, треска, пикша, навага, хек, щука.
Можно употреблять морепродукты.
Исключить: сельдевые, лососевые, осетровые, камбаловые, угри в соленом, копченом, жареном виде; рыбные консервы, пресервы.

Яйца нужно употреблять всмятку, не рекомендуется жареные, яйца вкрутую и сырые.

Кисломолочные продукты необходимы, но нужно исключить молоко, сливки, мороженое, сметану.

Овощи и фрукты обязательно нужно употреблять в сыром или вареном виде, но не в виде консервированных солений.

Кондитерские изделия: сахар, мед, варенье; торты и пирожные не чаще 1 раза в месяц.
Нельзя: карамель, пряники, вафли, газ.воду.

Питание ВИЧ-инфицированных, отбывающих наказание в учреждениях ФСИН  регламентировано Приказом Министерства юстиции России N 125 от 2 августа 2005 г. «Об утверждении норм питания и материально-бытового обеспечения осужденных к лишению свободы, а также подозреваемых и обвиняемых в совершении преступлений, находящихся в следственных изоляторах Федеральной службы исполнения наказаний, на мирное время» (Приложение 4 к приказу Министерства юстиции Российской Федерации от 02.08.2005 N 125)

Первый лоукостер полезного питания | Питание + Польза

«Хочу сказать Вам большое спасибо за ваши услуги: качество блюд, доставка, менеджер, курьер! Вы молодцы! Я перебрала много компаний и были моменты, которые меня не устраивали. И вот я нашла Вас! Для меня Вы стали лучшими во всех смыслах! Цена и качество на все 100%. Буду советовать именно Вас мои родным, близким, друзьям и коллегам. И воспользуюсь вашими услугами ещё не раз! Удачи вашей команде!»

Заказ 8912

«Приятно удивлены качеством продуктов из которых изготавливают блюда.»

Заказ 6046

«Всё хорошо, хотелось бы сократить интервал доставки.»

Заказ 8855

«Мне все нравится. Все очень вкусно. Реально все. Даже супы космической сборки, аля тыквенно с чем то там. Вы молодцы. Спасибо. Постарайтесь не …….ть))).»

Заказ 6337

«Спасибо Вашей компании! Теперь мне не нужно думать о том, что готовить мужу и себе каждый день! Вкусное и разнообразное питание по приемлемой цене!»

Заказ 6463

«Спасибо, питание вкусное и сытное, даже за первые 4 дня уже есть результат, очередной заказ на следующую уже осуществлён»

Заказ 8923

«Удобная доставка и упаковка блюд. Так же приятно радует разнообразие меню»

Заказ 6498

«Просто спасибо. Терпеть не могу есть одно и тоже изо дня в день, а когда живешь одна так и приходится делать. Я благодаря вам наконец смогла подбить свой бюджет, потому что теперь точно могу посчитать сколько в месяц трачу на еду и никакой грязной посуды и часов готовки. вы просто спасатели…»

Заказ 8959

«Кто не хочет заморачиватся с едой и кушать вкусно, правильно и разнообразно 🙂 быстро и удобно, экономия времени и сил :)»

Заказ 6512

Полупансион в отеле, что это за тип питания

Что входит в полупансион

HB или полупансион состоит из завтрака и ужина. В такой тип питания не включают как алкогольные напитки, так и многие безалкогольные. Если вы решили не обращаться в турагентство за путевками, а организовать отдых самостоятельно, то обратите особое внимание, что пользователям дают возможность выбрать тип питания самостоятельно, но чаще всего, указывают только аббревиатуры, поэтому очень легко запутаться. Полупансион – это гостиничная система, при которой отдыхающий получает свой номер и двухразовое питание. Но все мы знаем, что хороший отдых не может быть без вкусной еды, поэтому очень многих интересует, что подают на стол для туристов в рамках НВ? Точно сказать нельзя, так как каждая гостиница сама вправе распоряжаться своим меню, но можно выделить примерный список:

Приблизительное меню полупансиона

Завтрак. Довольно большое количество гостиниц, очень тщательно подходит к составлению меню на первый прием пищи и предлагает своим гостям молочные каши, блинчики, йогурт, омлеты, яйца, салаты, фрукты, йогурты, сыры и колбасы, безалкогольные напитки, варенья и многое другое, не забывая включить в рацион и блюда местной кухни. Обычно, завтрак проводят с 8 до 11 или с 7 до 10. Ужин. Как и в каждой семье, ужин не обходиться без основного блюда, например мяса, рыбы или птицы. Дополняют его салатами, различными гарнирами, выпечкой и десертами. Ужин, как и завтрак, обычно, организуют по схеме «шведского стола», когда любой отдыхающий может выбрать себе еду самостоятельно, без ограничения порции. Но есть и приверженцы, которые организуют завтрак по готовому меню. Минус полупансиона в том, что многие гостиничные комплексы не предусматривают на ужин почти никаких безалкогольных напитков, а некоторые берут деньги даже за простую воду. Ужин, как и завтрак, так же ограничен по времени, который длится в течении 3-х или 4-х часов.

На что стоит обратить внимание

При выборе такого типа питания как полупансион стоит помнить, что в течении дня за спиртное, перекусы или сладкие напитки необходимо будет платить отдельно. Так что будьте готовы к дополнительным затратам. Важно: во многих гостиницах можно увидеть похожий тип питания, который обозначают аббревиатурой HB+ или, простыми словами, это расширенный полупансион. Единственное отличие с привычным НВ только в том, что туда включены спиртные и безалкогольные напитки. Перечень этих напитков каждая гостиница составляет самостоятельно.

Искусственный интеллект улучшает продовольственную систему Америки

29 июля 2021 г.

В 21 веке ^и годах технологии повсюду, и американская продовольственная система не исключение.

Ученые из Западного исследовательского центра питания человека (WHNRC) Службы сельскохозяйственных исследований Министерства сельского хозяйства США (ARS) при Калифорнийском университете (UC) в Дэвисе объединили свои усилия с более чем 40 исследователями из шести организаций, чтобы сформировать институт, который будет использовать искусственный интеллект. (AI) для создания продовольственной системы следующего поколения. Команда, возглавляемая Калифорнийским университетом в Дэвисе, также включает Калифорнийский университет в Беркли, Корнельский университет и Иллинойский университет в Урбана-Шампейн.Проект финансируется за счет гранта в размере 20 миллионов долларов США Национального института продовольствия и сельского хозяйства Министерства сельского хозяйства США.

«Институт искусственного интеллекта для пищевых систем нового поколения (AIFS) призван ускорить использование искусственного интеллекта для оптимального производства, обработки и распространения безопасной и питательной пищи», — сказала д-р Даниэль Лемей, молекулярный биолог Министерства сельского хозяйства США в WHNRC.

Цели института включают использование молекулярной селекции для повышения урожайности, качества и устойчивости к болезням; использование приложений искусственного интеллекта и других технологий, таких как сенсорные платформы и робототехника, для сокращения использования ресурсов; повышение безопасности пищевых продуктов; и разработка инструментов, позволяющих потребителям принимать индивидуальные решения в отношении здоровья.

По словам Лемея, AIFS разрабатывает ИИ, чтобы определить, как разводить растения для оптимального производства, как лучше управлять использованием воды и азота и как прогнозировать урожайность. В пищевой промышленности ИИ поможет принимать решения об очистке, чтобы улучшить санитарию и снизить распространение патогенов. ИИ также поможет сократить потребление энергии и пищевых отходов, посоветовав не перевозить продукты, которые нельзя использовать в пункте назначения. В области питания AI будет предсказывать ингредиенты по фотографиям в собственном журнале питания потребителя.

«Кроме того, одна из наших целей — помочь молодым людям понять ценность того, откуда они берут пищу, и увидеть себя в будущей карьере в области сельского хозяйства и пищевой промышленности», — сказал Лемей. «Возможность состоит в том, чтобы привлечь больше сотрудников на всех уровнях, обладающих опытом как в области искусственного интеллекта, так и в сфере пищевых продуктов. Это включает участие на всех уровнях — от K до 12 и в местных колледжах, летние стажировки и полевые дни с фермерами ».

Лемей, который возглавляет исследования в области питания, сказал, что AIFS уникален тем, что никакие другие исследования искусственного интеллекта не включали питание человека.«Наша главная задача — применить технологии искусственного интеллекта, чтобы лучше фиксировать, что люди едят, определять питательные вещества и молекулярную структуру этой пищи, а также прогнозировать последствия для здоровья от этих диетических предпочтений».

«Мы надеемся, что в будущем ИИ можно будет использовать для персонализации информации о состоянии здоровья, генотипе и микробиоме», — сказал Лемей.

Это исследование поддерживает несколько тем, изложенных в Плане научных исследований Министерства сельского хозяйства США (PDF, 2,6 МБ), что приближает нас к достижению целей, изложенных в Программе инноваций в сельском хозяйстве Министерства сельского хозяйства США.

Написать ответ

Комментарии

Топ-10 приложений ИИ в сфере общественного питания

Это уже не вопрос , найдет ли искусственный интеллект [AI] более широкое применение в пищевой промышленности.Вместо этого вопрос просто в том, насколько быстро и быстро ИИ в сфере общественного питания догоняет.

Представьте себе мир, в котором выращиваются продукты с повышенными питательными и вкусовыми характеристиками. Эта продукция сортируется с минимальными потерями и поступает на производственные предприятия. Здесь он включен в рецепты, основанные на предпочтениях потребителей в условиях строгих правил безопасности пищевых продуктов. Благодаря сквозной видимости и оптимизированным запасам продукт продается быстро.

Вы бронируете столик по телефону.Зайдите в ресторан и просматривайте меню на досуге. Вы заказываете, не осознавая своих предпочтений. До сих пор вы взаимодействовали только с ботом. Вас обслуживает официант, который знает ваши вкусы и дает отличные рекомендации. Вы уезжаете с чувством удовлетворения от удивительного опыта и обещаете вернуться.

Вам больше не нужно воображать. AI делает это реальностью.

AI в сфере общественного питания не берет на себя рабочие места. Вместо этого он работает с персоналом, чтобы создать гуманную и компетентную экосистему стола.

В то время как пищевая промышленность в прошлом не была наиболее восприимчивой к технологиям, ИИ станет катализатором этой революции.

Искусственный интеллект на рынке продуктов питания и напитков был оценен в 3,07 млрд долларов США в 2020 году. Ожидается, что к 2026 году эта цифра достигнет 29,94 млрд долларов США. при среднегодовом темпе роста более 45,77%.

Растущие потребности потребителей в быстрых, высококачественных, недорогих и легкодоступных продуктах питания ускорили эти изменения.

Сортировка свежих продуктов

Сортировка продуктов — один из самых трудоемких процессов, с которыми сталкиваются предприятия, получающие свежие продукты. Это невероятно трудоемкая и трудоемкая работа. ИИ помогает сортировать свежие продукты в зависимости от конечного использования, оптимизирует использование при максимальном использовании ресурсов.

Например, сортировка продукции по размеру. Будь то картофель фри, чипсы или картофельные оладьи, машины в настоящее время запрограммированы на выдачу однородных продуктов независимо от индивидуальных характеристик каждого картофеля.К сожалению, такая единообразная обработка не учитывает естественные различия в размере и форме картофеля, приводящие к образованию пищевых отходов.

Компания TOMRA, основанная в Норвегии, разрабатывает сенсорные решения для оптической сортировки с возможностями машинного обучения. Картофель, наиболее подходящий для конечного продукта [картофель-фри, дольки или чипсы], идентифицируется и разделяется с помощью различных технологий, включая камеры и датчики ближнего инфракрасного диапазона. TOMRA утверждает, что их решения для сортировки и очистки позволяют утилизировать 5-10% продукции за счет уменьшения количества выбрасываемых продуктов.

Точно так же TOMRA также занимается сортировкой свежих помидоров, а выбор нецветных помидоров снижает вероятность отклонения розничным продавцом или потребителем.

Использование ИИ для сортировки свежих продуктов приводит к

• Повышение эффективности
• Сокращение отходов
• Повышение выхода продукции
• Сокращение времени сортировки
• Повышение удовлетворенности клиентов

Оптимизация цепочки поставок

По мере ужесточения правил безопасности пищевых продуктов компании должны обеспечивать соблюдение и прозрачность.ИИ оказывает огромную помощь в этих ситуациях. Возможность оценивать и соблюдать меры безопасности пищевых продуктов по всей цепочке поставок помогает поддерживать подотчетность.

Пищевые отходы в США составляют около одной трети всего производимого, что составляет около 60 тонн и 160 миллиардов долларов ежегодно. Хотя часть этих отходов происходит в домах, большая их часть теряется в цепочке поставок.

К 2035 году, по прогнозам Accenture, ИИ повысит прибыльность в продуктовой отрасли на в среднем на 38% за счет сокращения потерь.

Symphony RetailAI со штаб-квартирой в Техасе помогает оптимизировать цепочку поставок в сфере общественного питания за счет внедрения искусственного интеллекта. Их технология способна предоставлять полезные аналитические данные на основе данных в реальном времени, способствуя повышению производительности и прибыли.

Использование ИИ в управлении цепочкой поставок приводит к:

• Прозрачное ценообразование
• Обеспечение безопасности пищевых продуктов
• Упрощенное управление запасами
• Сквозная прозрачность
• Соблюдение нормативных требований
• Сокращение потерь

Благодаря отслеживанию рыночного спроса с помощью ИИ обеспечивается непрерывная прозрачность поставок цепь.Это гарантирует, что доступные продукты оптимально распределены и отгружены, избегая потерь.

Обеспечение соответствия требованиям безопасности пищевых продуктов

Безопасность пищевых продуктов не подлежит обсуждению, и ИИ в сфере общественного питания также играет важную роль в этом департаменте. Это начинается с соблюдения правил личной гигиены на промышленных полах или на кухнях.

Некоторые из наиболее распространенных болевых точек на пищевых предприятиях и кухнях ресторанов включают:

• Высокое потребление человеческих ресурсов
• Низкие возможности мониторинга
• Ручная проверка и просмотр видео

Несколько лет назад KanKan AI подписал соглашение о предоставлении решения на базе искусственного интеллекта для улучшения личной гигиены среди работников пищевой промышленности в Китае.В результате эту систему могут развернуть как рестораны, так и производственные предприятия.

KanKan работает с помощью комбинации технологий, таких как

• Камеры для наблюдения за рабочими
• Развертывание программного обеспечения для распознавания лиц
• Использование программного обеспечения для распознавания объектов

Обеспечение стандартной безопасности при использовании соответствующего оборудования можно контролировать на основе законов о безопасности. При обнаружении любого нарушения соответствующие изображения из записи выводятся для просмотра.Технология, используемая KanKan AI, оказывается точнее более 96%.

Развертывание ИИ на кухнях и в производственных цехах Помощь в:

• Единое распознавание
• Надзор за жизненным циклом
• Профилактика
• Мониторинг в реальном времени
• Проверка продезинфицированных рук
• Распознавание одежды [шляпы, фартуки, сетки для волос, перчатки, маски]
• Обнаружение позы поведения
• Интеллектуальное применение
• Обнаружение мусорных баков
• Обнаружение вредителей и грызунов
• Обнаружение дезинфекции

Очистка технологического оборудования

Очистка технологического оборудования в сфере общественного питания требует много времени и больших трудозатрат.Требуется следующее:

• Большое количество воды, расходных материалов и человеческих ресурсов.
• Высокое потребление энергии
• Повышение производительности труда сотрудников
• Чрезмерное использование химикатов
• Высокая стоимость для производителей
• Токсично для окружающей среды

Чтобы решить эту проблему, исследователи из Ноттингемского университета разрабатывают систему, которая использует ИИ, чтобы сократить время и ресурсы на уборку примерно на 20-40%.

В приведенном выше описании используется мультисенсорный подход, включая зрительные и слуховые системы для самооптимизированного мониторинга очистки на месте [SOCIP].SOCIP использует ультрафиолетовые, оптические флуоресцентные и ультразвуковые акустические датчики для обнаружения и измерения остатков пищи и микробного мусора в различном оборудовании. Этот метод впоследствии оптимизирует процесс очистки. Кроме того, это может сократить время очистки до 50 процентов, сокращая время простоя и повышая производительность.

Исследование предсказывает, что система может сэкономить пищевой промышленности Великобритании 100 миллионов фунтов стерлингов в год.

Разработка новых продуктов

Основываясь на растущих ожиданиях потребителей, в производстве пищевых продуктов меняются ингредиенты, рецепты и бесконечное количество доступных перестановок и комбинаций.

Gastrograph AI использует машинное обучение и алгоритмы прогнозирования для моделирования вкусовых предпочтений потребителей. Полученные данные анализируются и используются для моделирования модельных вкусовых предпочтений потребителей и прогнозирования их реакции на новые вкусы.

AI вместе с машинным обучением помогает разделить сгенерированные данные на несколько демографических групп. Это помогает компаниям разрабатывать новые продукты, соответствующие предпочтениям их целевой аудитории. Например, внедрение ИИ в пищевой промышленности позволяет производителям прогнозировать и предвидеть, какие продукты будут процветать до запуска.

Coca-Cola начала установку фонтанов самообслуживания для безалкогольных напитков в различных местах, позволяя людям персонализировать свои напитки. На основе доступных опций клиенты теоретически могут создавать сотни различных напитков, комбинируя разные вкусы с их основными напитками.

Каждый из этих фонтанчиков для напитков раздает сотни различных напитков в день, одновременно генерируя важные данные о предпочтениях потребителей.

Данные показали, что потребители создали большое количество спрайтов со вкусом вишни, которые хорошо подходят как самостоятельный продукт.В результате Cherry Sprite стал первым продуктом, который был разработан на основе полученных знаний.

Разработка механизмов рекомендаций — основное приложение ИИ в сфере общественного питания. Они предложат новые продукты и комбинации ингредиентов, которые будут процветать на рынке. Они начнутся с больших объемов недорогих продуктов и постепенно перейдут к более сложным, многослойным продуктам.

Выбор потребителя

Сегодня область применения ИИ эволюционировала от простой автоматизации.Искусственный интеллект в сфере общественного питания используется, чтобы понять, какие вкусовые сочетания используют разные демографические группы.

Например, компания Kellogg запустила Bear Naked Custom, позволяющую людям делать свои собственные мюсли из более чем 50 ингредиентов.

Созданная шеф-поваром IBM Ватсоном, система проанализировала тысячи возможных вариантов ингредиентов. Затем ИИ предлагает возможные ингредиенты для добавления в вашу мюсли и предлагает информацию о вкусе.

Однако шеф-повар Ватсон не останавливается на достигнутом.Полученные таким образом данные о комбинациях вкусов, предпочтениях и количестве повторных заказов для определенного сорта создают петлю обратной связи. Кэмпбелл и другие компании используют Chef Watson через рекламу Watson при выборе рецептов.

Анализ данных позволяет глубже понять и уточнить вкусы, которые нравятся потребителям. Кроме того, полученные данные предоставляют ценную информацию о новых продуктах и ​​сочетаниях вкусов.

TasteMap использует Deep Learning, чтобы рекомендовать вина на основе опыта, экологических фактов и вкуса.А с Spoonshot вы можете использовать знания более высокого порядка для принятия будущих решений в области пищевых инноваций.

Продукты высшего качества

Предполагается, что к 2050 году ежедневно на фермах будет генерироваться 4,1 миллиона точек данных.

Хотя это еще немного до реализации, но не так уж и далеко. В настоящее время ведутся интенсивные исследования того, как ИИ и машинное обучение могут помочь фермерам выращивать более качественные продукты, создавая оптимальные условия выращивания.

Оптимальные условия выращивания уникальны для разных культур.Компьютеры для пищевых продуктов, оснащенные несколькими датчиками, собирают данные, помогая выращивать небольшие объемы продукции в контролируемой среде. Предпосылка здесь заключается в том, что улучшенные вкусовые характеристики и устойчивость к внешним факторам стресса могут проложить путь к более высокому урожаю, максимальным ресурсам и сокращению потерь.

Данные, собранные с помощью этих датчиков, могут помочь определить наилучшие условия роста для различных растений с конкретными целями с использованием предсказуемых результатов. Например, улучшенный вкусовой профиль базилика.

Trace Genomics извлекает ДНК из почвы, анализирует микробное сообщество и предоставляет рекомендации на основе искусственного интеллекта для максимального улучшения здоровья почвы и урожайности.

Открытие уникальных и важных связей между условиями выращивания стало возможным благодаря ИИ.

Sentient Technologies, компания, основанная на искусственном интеллекте, работает над наблюдением за воздействием на базилик таких переменных, как ультрафиолетовое излучение, соленость, жара и водный стресс.

Исследование Корнельского университета демонстрирует, как была построена и обучена нейронная сеть для выявления болезни коричневой пятнистости на листьях маниоки с точностью 98%.CAMP3 использует и контролирует беспроводные сенсорные сети для сбора полевых изображений и раннего выявления болезней и вредителей растений.

Кроме того, ИИ внедряется на фермах для выявления болезней и вредителей растений, улучшения состояния почвы, улучшения питательных свойств и урожайности.

Внешние приложения AI

Gartner прогнозирует, что к 2020 году колоссальное количество 85% взаимоотношений предприятия и клиента будут управляться без вмешательства человека.

Виртуальные помощники

Еще одно применение ИИ в сфере общественного питания — это использование виртуальных помощников на основе ИИ, таких как чат-боты, для решения запросов, приема заказов и бронирования. Виртуальные помощники значительно сокращают время ожидания, позволяя системе брать на себя основные вопросы и передавать представителям клиентов только серьезные.

Чат-боты в ресторанах обладают огромным потенциалом для повышения вовлеченности клиентов и приветствия гиперсвязанной демографической группы.Отели начали интегрировать чат-ботов в свои рабочие процессы. Это привело к замечательной рентабельности инвестиций, особенно за счет автоматизации их стойки консьержа.

Самостоятельный заказ

Машины для самостоятельного заказа на базе ИИ повышают качество обслуживания клиентов за счет устранения очередей и сокращения времени ожидания. Кроме того, эти киоски могут принимать заказы и платежи напрямую через встроенные считыватели карт, что исключает вмешательство человека.

Эти киоски позволяют клиентам чувствовать себя более комфортно, поскольку они могут просматривать меню на досуге и делать заказы, не стесняясь своих предпочтений.Интеграция голосового заказа с этими киосками — следующий важный шаг к сокращению количества физических точек соприкосновения.

Некоторые рестораны идут еще дальше, отображая информацию о питании. Например, Edamam в режиме реального времени производит анализ пищевых продуктов в рецептах, извлекая пищевые объекты из неструктурированного текста с помощью обработки естественного языка.

Это снижает нагрузку на сотрудников, позволяя им сосредоточиться на создании лучшего клиентского опыта и знакомстве с каждым клиентом индивидуально.

Оптимизация бизнес-операций

AI делает возможным

• Создание графиков сотрудников и управление ими
• Отслеживание запасов в реальном времени
• Получение информации о
  • Самое загруженное время
  • Продажи
  • Погода и местные события
  • Скидки
  • Цены
  • Конкуренция
• Отслеживание тенденций в социальных сетях

Это оптимизирует операции и освобождает время ваших сотрудников, чтобы они могли сосредоточиться на критически важных задачах.

AI работает с сотрудниками, чтобы обеспечить максимальное удобство для клиентов, анализируя прошлые данные, чтобы предвидеть будущие ожидания. Затем сотрудники могут использовать эту информацию в режиме реального времени, предоставляя клиентам то, что они хотят, даже не спрашивая, что приводит к лояльности и постоянным клиентам.

Дорога впереди

Обеспечивая непрерывную видимость, передовые датчики и тонкое понимание выбора потребителей, ИИ в пищевой промышленности никуда не денется.

AI обеспечивает всестороннее понимание контекста и намерений, которое объясняет поведение, потребности, ожидания и решения клиентов о покупке.

Вместе с машинным обучением ИИ поможет повысить лояльность к бренду, улучшить питание и сократить потери продуктов питания за счет анализа данных.

Почему искусственный интеллект — будущее пищевой промышленности

Одед Омер, основатель и генеральный директор Wasteless

Знания и отношение к мировому производству продуктов питания претерпевают трансформацию.Огромные масштабы пищевой промышленности и быстрые сдвиги в культуре затрудняют краткую оценку этого преобразования. Тем не менее, мы можем указать на несколько разработок, которые в последнее время стали мейнстримом: такие фразы, как «от фермы до вилки» и «покупай местное», экологически чистые продукты почти в каждом супермаркете и альтернативное мясо в ресторанах быстрого питания — все это свидетельствует о растущем осознании того, что еда — это больше, чем просто вкус.

Эти изменения в сознании пищевых продуктов важны тем, что подталкивают разговор к устойчивости.Однако проблемы, с которыми сталкивается пищевая промышленность, не могут быть решены с помощью потребительских тенденций и «разбудить» поваров в одиночку. Дело в том, что мировое производство продуктов питания — дорогостоящее предприятие, на которое приходится более четверти всех парниковых газов, при этом поглощая почти две трети всей пресной воды.

Эти сложные проблемы требуют детальных решений, и некоторые технологии наконец достигают точки, в которой они могут внести значительный вклад.А именно, тщательное развертывание искусственного интеллекта и машинного обучения может оказать значительное влияние на устойчивость глобального производства, транспортировки, продажи и потребления продуктов питания.

Мыслить глобально, действовать глобально

Накормить мир — нелегкая работа, и, к сожалению, некоторые из проблем, с которыми сталкиваются фермеры, не решатся в ближайшие десятилетия.Рост населения наряду с деградирующей природной средой окажет значительное дополнительное давление на систему, которая уже эксплуатирует слишком много ресурсов.

Все по-прежнему должны есть, поэтому для сельского хозяйства это означает необходимость делать больше с меньшими затратами. В дополнение к политической воле, необходимой для глобальной перспективы, нам нужно также начать рассматривать оптимизацию сельского хозяйства как проблему управления данными.Именно здесь ИИ может внести большой вклад.

Достижения в области аппаратного обеспечения, такие как использование дронов для наблюдения за посевами, необходимо сочетать с новым пониманием сложности быстро меняющегося сельскохозяйственного ландшафта. Искусственный интеллект — естественный союзник в этой среде, поскольку все формы машинного обучения требуют надежного ввода данных, чтобы быть по-настоящему эффективным. Фермеры всегда были практичными людьми, и нет никаких оснований полагать, что они не приветствовали бы новый набор инструментов, которые могут дать им прогнозные данные, которые могут учитывать погодные условия на годы, события новостей, таяние ледников и наводнения, мир — общие атмосферные условия, рыночный спрос, состояние почвы с течением времени, а также отчеты о состоянии посевов в режиме реального времени.Поскольку сельское хозяйство реагирует на необходимость большей точности, мы вполне можем ожидать, что исследователи данных и программисты машинного обучения будут работать на полях вместе с фермерами.

Выход на рынок

Улучшения в сельском хозяйстве — это только начальный этап оптимизации наших продовольственных систем.Пищевые продукты — будь то животные, минеральные или растительные — также должны доставляться с ферм людям, которые их потребляют. Традиционное мышление здесь имеет тенденцию сосредотачиваться на транспорте. Хотя несомненно, что искусственный интеллект должен и будет важным достижением в управлении цепочкой поставок — от роботов-закупщиков до автономных транспортных средств, — на самом деле гораздо более серьезной проблемой в этих странах являются пищевые отходы.

Сегодня считается нормальным и приемлемым, что более одной трети производимой нами пищи выбрасывается, тратится впустую.Если бы пищевые отходы были страной, она была бы третьим по величине производителем углерода после США и Китая. Мы никогда не добьемся нулевых потерь, но нам нужно серьезно взглянуть на корректировку этих норм. В конце концов, любое решение искусственного интеллекта в сельском хозяйстве все равно будет бесполезным, если мы продолжим выбрасывать более 30% того, что производим. Потребительская среда играет важнейшую роль в сокращении пищевых отходов, и искусственный интеллект также может помочь в этом неожиданным образом.

В верхней части списка системы управления запасами могли бы значительно улучшить, если бы они были дополнены инструментами обработки данных, которые были бы как можно более широкими по своему охвату.Прогнозирование спроса остается в некоторой степени мистическим даже сегодня, но легко реализовать некоторые новые, более целостные решения, которые не только справятся, но и будут процветать в такой сложности. Ценообразование — это основная область, которая остро нуждается в более точной фокусировке, а механизмы ценообразования и уценки, основанные на искусственном интеллекте, позволили бы не допустить попадания большего количества продуктов в корзину. ИИ также будет использоваться на производстве для разработки продуктов, более ориентированных на потребительский спрос.

Это область решений по изменению климата, в которой, вероятно, не будут представлены татуированные влиятельные лица в качестве выразителей, но такие усилия позволят окупить миллиарды доходов и значительно снизят объем выбросов основного источника парниковых газов.ИИ может обеспечить лучший мониторинг и анализ того, как продукты питания попадают от ферм к людям, предлагая прогнозные показатели для розничных продавцов и стимулы для экономии денег для потребителей. Это говорит о вероятной продолжительности этих разработок, поскольку они позволяют финансовому разуму заменить альтруизм в супермаркетах.

От робота к столу

После того, как еда наконец попадает на тарелку, в кладовку или на полку холодильника, все еще существует ряд действий, которые приводят к недоиспользованию ресурсов, которые способствовали производству продуктов питания.Данные начинают играть более важную роль в личном здоровье, но поскольку цены на продукты питания, вероятно, вырастут, потребители будут испытывать такое же давление, что и фермеры, когда дело доходит до продуктов питания: получать больше из меньшего. Нормы покупок продуктов питания — сочетание эмоций, навигации по бренду, тенденций, мудрости и рутины — скоро будут дополнены персонализированными и очень детализированными данными.

AI будет играть большую роль, поскольку люди включают больше своих личных данных о здоровье в списки покупок, которые будут влиять на историю покупок с глобальными движениями, описанными выше.Представьте, что ваша тележка для покупок предлагает рецепты на основе ваших недавних данных об уровне сахара в крови, режиме сна, свежести овощей и данных об устойчивости поставщиков. Еда будет не менее вкусной, и мы получим дополнительные преимущества в виде глубокого понимания того, как получить максимальную отдачу от покупаемой еды.

Светлое будущее?

Джордж Карлин сказал: «На планете все будет хорошо; это люди [будут большие проблемы].Это хорошее утверждение, которое следует помнить как мотивирующую мантру. Проблемы, с которыми мы сталкиваемся по мере того, как мы продолжаем искать новые и более эффективные способы прокормить население мира, не являются поводом для пессимистических взглядов. Когда дело доходит до еды, нам просто нужно стать умнее.

Последние разработки в области машинного обучения и управления данными предлагают очень многообещающие решения для оптимизации нашей системы питания.Главное, что нужно понимать при эффективном использовании ИИ, — это то, что данные должны быть очень высокого качества. Глобальное производство продуктов питания, безусловно, может предоставить бесконечный объем данных для таких систем, но теперь задача состоит в том, чтобы научиться формулировать вопросы. ИИ может помочь нам устранить большую часть потерь и неэффективности наших продовольственных систем, но мы должны создать эти инструменты для конкретных целей.

О компании Oded

Одед Омер — основатель и генеральный директор Wasteless, технологической компании, помогающей сократить количество пищевых отходов в супермаркетах.Ранее он занимал должность технического директора в WeissBeerger, которая была приобретена ABInBev в 2017 году. С тех пор он направил все свои силы на помощь кризису, связанному с изменением климата, и является советником и инвестором в нескольких организациях, работающих над достижением этой цели. Одед имеет степень бакалавра электротехники в Тель-Авивском университете и степень MBA в области промышленного управления. Он неутомимый энциклопедист, плавно перемещающийся между корпоративным тимбилдингом, технологическим консультированием, разработкой программного и аппаратного обеспечения и музыкой.Одед живет в Тель-Авиве со своей семьей.

Взгляды и мнения, выраженные здесь, являются взглядами и мнениями автора и не обязательно отражают точку зрения Nasdaq, Inc.

Как искусственный интеллект революционизирует пищевую промышленность? | Сагар Шарма

Искусственный интеллект привлекает внимание компаний во многих областях и секторах, в том числе в пищевой промышленности и обработке пищевых продуктов (FP&H).Сегодня отрасль FP&H ограничена колоссальными 100 млрд долларов и будет продолжать расти со среднегодовым темпом роста 5%, по крайней мере, до 2021 года, заявляет McKinsey.

Искусственный интеллект прямо и косвенно влияет на отрасль FP&H. Например, косвенно он помогает фермерам прогнозировать погоду, что поможет фермерам производить высококачественное сырье для предприятий пищевой промышленности, помогая им сэкономить деньги на сортировке продукта. AI также помогает транспортным компаниям снизить стоимость доставки, заставляя пищевые компании меньше платить за транспортировку.В любом случае, это помогает компаниям FP&H экономить прибыль.

Однако, глядя на прямые преимущества ИИ, он помогает сектору FP&H в пяти важных приложениях, а именно:

1. Сортировка пакетов и продуктов
2. Соответствие требованиям безопасности пищевых продуктов
3. Поддержание чистоты
4. Разработка продуктов
5. Помощь клиентам в принятии решений

Пищевая промышленность — сложный бизнес. Он включает в себя сортировку продуктов питания или сырья, поступающих с фермы, обслуживание техники и нескольких типов оборудования и многое другое.В конце, когда конечный продукт готов к отправке, люди проверяют качество продукта и решают, готов ли он к отправке. Однако на многих предприятиях пищевой промышленности этот процесс автоматизирован с помощью ИИ. Ниже приведены 5 основных приложений искусственного интеллекта, которые напрямую влияют на предприятия пищевой промышленности и помогают им увеличить свои доходы и улучшить качество обслуживания клиентов.

1. Сортировка упаковок и продуктов

Первая операционная проблема, с которой сталкиваются предприятия пищевой промышленности, — это сортировка сырья.Каждый картофель, помидор, апельсин и яблоко индивидуален, и, следовательно, они требуют тщательной сортировки, потому что каждая пищевая компания должна поддерживать определенное качество, чтобы оставаться в конкуренции. Если этот процесс не автоматизирован с помощью ИИ и других новых технологий, таких как Интернет вещей, он требует огромного количества человеческого труда.

По данным TOMRA, ведущего поставщика решений для сортировки и сбора в Норвегии, до конца 20 века люди сортировали 90% продуктов питания. В отличие от других машин для сортировки пищевых продуктов, которые сортируют фрукты и овощи только плохого качества от хороших, TOMRA использует рентгеновскую спектроскопию, ближнюю инфракрасную (ближнюю инфракрасную) спектроскопию, ЛАЗЕР, камеры и уникальный алгоритм машинного обучения для анализа различных аспектов фрукт или овощ для сортировки.

Kewpie Corporation, японская пищевая компания, создала машину TensorFlow на основе искусственного интеллекта для выявления аномалий, присутствующих в продуктах питания, поступающих с ферм. Такие корпорации, как TORMA и Kewpie, помогают предприятиям пищевой промышленности не только увеличивать свои доходы, но и повышать урожайность.

2. Соответствие требованиям безопасности пищевых продуктов

Безопасность — это серьезная проблема в пищевой промышленности. Даже малейшее загрязнение — это консервная банка. Заводы начали внедрять камеры на базе искусственного интеллекта, чтобы определять, одет ли сотрудник в надлежащий костюм или нет.Однако это крупномасштабная реализация того, что Шанхайское муниципальное агентство здравоохранения реализовало в ресторанах Шанхая. В сотрудничестве с Remark Holding агентство внедрило камеры с поддержкой искусственного интеллекта в более чем 200 ресторанов и планирует расширить свою деятельность до более чем 2000 ресторанов.

Камеры с поддержкой искусственного интеллекта помогли менеджерам ресторанов следить за работниками ресторана, чтобы определить, носят ли они надлежащие средства защиты пищевых продуктов в соответствии с правилами безопасности пищевых продуктов. Это помогает им выявлять любую недисциплинированность в режиме реального времени.

3. Поддержание чистоты

Поддержание чистоты — серьезная задача на предприятиях пищевой промышленности. Многие компании заявляют, что они чисты как лед, потому что каждый их процесс автоматизирован и не затрагивается человеческими руками. Что делать, если машины и оборудование заражены? Клиенты также стали умными, и они знают, что автоматизация каждого процесса не означает, что продукт будет безопасно употреблять в пищу. Им нужно больше доказательств.

По данным Ноттингемского университета, на очистку оборудования приходится почти 30% энергии и воды на предприятии пищевой промышленности.Они утверждают, что их сенсорная технология на основе искусственного интеллекта способна сэкономить почти 133 миллиона долларов в год, а также сэкономить время (на 50%), энергию и воду для очистки оборудования.

В традиционных системах очистки не было датчиков, которые приводили к остаточным частицам пищи в емкостях оборудования. Система не смогла очистить мелкие частицы пищи, что могла сделать новая самооптимизирующаяся система очистки. Он использует технологии оптической флуоресцентной визуализации и ультразвукового зондирования для передачи данных в алгоритм машинного обучения, который поможет контролировать микробный мусор и частицы пищи в оборудовании.

4. Разработка продуктов

Пищевая промышленность уникальна в своем роде, поскольку существует так много продуктов, которые может предоставить одна компания. Например, гигант напитков Coca-Cola купил более 500 брендов и предлагает своим клиентам более 3500 видов напитков. Но возникает вопрос: как компания решает, какой аромат создать дальше? До появления ИИ бренд проводил опросы и кампании, чтобы определить, чего хотят их клиенты.

В настоящее время Coca-Cola имеет несколько самообслуживания с газированными фонтанчиками, которые позволяют клиентам создавать свои собственные напитки, смешивая различные напитки, которые предлагает Coca-Cola.Тысячи таких фонтанов были разбиты по всей территории США. Сотни клиентов использовали каждый из этих фонтанов для создания своих персонализированных напитков. Используя ИИ, они проанализировали и определили, что большинство клиентов смешивают газировку со вкусом вишни со спрайтом. Эти данные помогли Coca-Cola разработать свой новый продукт Cherry Sprite.

5. Помощь клиентам в принятии решений

Подобно компаниям пищевой промышленности, ИИ также помогает своим клиентам принять более правильное решение о покупке.Гигант по производству пищевых продуктов Kellogg’s запустил Bear Naked Custom, который позволил клиентам создавать свои собственные мюсли, используя более 50 ингредиентов. Система использовала шеф-повара Ватсона IBM для хранения тысяч возможных рецептов и передачи их в алгоритм искусственного интеллекта, который помогал клиентам определять, будут ли ингредиенты хороши на вкус вместе.

Эта система не только помогла клиентам создать свои небольшие персонализированные партии мюсли, но также помогла компании определить, какой должна быть их следующая линейка продуктов, аналогичная Coca-Cola.

Несмотря на то, что ИИ находится на начальной стадии, он меняет бизнес по переработке и переработке пищевых продуктов. В ближайшие годы он собирается навсегда произвести революцию в секторе FP&H. Искусственный интеллект поможет этим компаниям увеличить свои доходы за счет ускорения производственного процесса, сокращения времени обслуживания и, следовательно, времени простоя производства, снижения шансов сбоя за счет автоматизации почти каждого процесса и, в конечном итоге, обеспечения отличного качества обслуживания клиентов путем прогнозирования их симпатий, антипатий и желания.

Звонок прозвенел для поставщиков услуг по разработке мобильных приложений, так как в ближайшем будущем многие компании FP&H будут искать поставщиков решений искусственного интеллекта, которые помогут им не только оставаться в конкурентной борьбе, но и управлять отраслью.

Food + Tech Connect A.I. в Продовольствие

Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения обещают преобразовать пищевую промышленность. Инновационные стартапы используют эти технологии, чтобы изменить способ производства, распределения и потребления продуктов питания — от раннего выявления болезней растений до оптимизации разработки продуктов и понимания потребителей.Что такое ИИ? Как это на самом деле работает? Как компании используют это и почему?

Присоединяйтесь к нам, чтобы услышать от генеральных директоров и исполнительных директоров компаний, которые создают интеллектуальные платформы от фермы до тарелки, на нашей встрече March Food + Tech, A.I. в еде. Учредители глубоко погрузятся в свои бизнес-модели и технологии. У нас также будет налаживание контактов с сообществом и множество отличных блюд и напитков, которые можно будет попробовать от Bad Apple Produce, Artisan Revere, Silly Chilly Hot Sauce, Element Farms, Atina Foods, Halla.io, Culinairy Labs + еще

У вас есть инновационный продукт, которым вы хотели бы поделиться? Подайте заявку через наше приложение здесь: https://bit.ly/2AXzYHa

РАСПИСАНИЕ:
18-19:30: Сеть + презентация компании
19:30 — 21:00: презентации + вопросы и ответы
21:00 — 21:30: Сеть

ВЕДУЩИЕ:
Алон Чен, генеральный директор и соучредитель, Tastewise
Tastewise использует искусственный интеллект, чтобы проникнуть в кулинарное сознание, которое помогает исследовать самые свежие продукты питания и напитки в мире.Наша платформа анализирует миллиарды точек данных о еде, включая меню, домашние рецепты и социальные сети, чтобы в режиме реального времени получать информацию о ресторанах, группах гостеприимства и пищевых брендах. Улавливая пищевые инновации и наблюдаемые потребности потребителей, Tastewise предоставляет профессионалам отрасли возможность определять целевые сегменты и конкурентов, понимать возникающие тенденции и определять, какие блюда или продукты следует подавать в следующий раз. Алон Чен, занимающий руководящий пост в Google почти десять лет, имеет богатый опыт использования ИИ и больших данных в технологиях, бизнесе и маркетинге.За время работы в Google Алон инициировал и запустил программу каналов Google Partners в 27 странах, привлекая 60 000 партнеров по всему миру. Алон также занимал должность директора по маркетингу Google в Израиле и Греции и руководил отношениями компании с Всемирным экономическим форумом. В качестве главного бизнес-директора Voyager Labs, компании, занимающейся искусственным интеллектом и когнитивным глубоким обучением, финансируемой Oracle, Алон разработал и возглавил их решение для электронной коммерции с использованием маркетинговых технологий на основе ИИ.

Риана Линн, основатель, Journey Foods
Риана — основательница Journey Foods, платформы на базе искусственного интеллекта, которая помогает поддерживать разработку новых продуктов и точность питания.Он создает будущее потребления питательных веществ с помощью программного обеспечения, которое поддерживает более разумные исследования и разработки и эффективное производство закусок на основе данных на основе данных. Его первая линейка продуктов фокусируется на переосмыслении фруктовых закусок и добавлении функциональных комплексов ингредиентов, направленных на иммунитет, пищеварение, энергию и работу мозга. Биолог, ставший серийным предпринимателем, Риана создала быстрорастущие, признанные на национальном уровне, технологические и пищевые предприятия. Ее достижения были представлены на CNBC, Forbes, USA Today, Wired, TechCrunch, Entrepreneur Magazine и других.

Крис Чан, главный операционный директор, Farmwave
Крис Чан — главный операционный директор Farmwave, компании, которая трансформирует мировую сельскохозяйственную информацию в модели данных ИИ для принятия решений и сохранения будущего сельского хозяйства. Как человек-швейцарский армейский нож Farmwave, Крис использует свой опыт в управлении некоммерческими организациями, консультировании по технологиям и стартапах, чтобы способствовать формированию идей, разработке стратегии и поддержке разработки продуктов. Его усилия поддерживают всю компанию, но наиболее тесно он работает с командами по маркетингу, дизайну и развитию бизнеса.

ПАРТНЕР

WeWork Food Labs — это рабочее пространство и глобальная платформа, посвященная стартапам, влияющим на будущее пищевой промышленности. Мы поддерживаем новаторов во всей пищевой экосистеме, включая компании, работающие в области искусственного интеллекта, робототехники, кухонной техники, цепочки поставок, агротехники, программного обеспечения для распространения, потребительских товаров, гостеприимства и т. Д.

новых продуктов AI заглядывает в ваш холодильник, чтобы помочь вам найти идеальные блюда для приготовления из того, что у вас УЖЕ есть

Whisk , интеллектуальная продовольственная платформа, приобретенная Samsung NEXT в прошлом году, сегодня представила свой продвинутый ИИ для пищевых продуктов, разработанный в сотрудничестве с диетологами, учеными-диетологами, инженерами-программистами и продавцами продуктовых магазинов из США.С., Великобритания, Корея и Европа.

Whisk объединяет пользовательские предпочтения, намерения и контекст, чтобы обеспечить персонализированный кулинарный опыт. Чтобы проинформировать ИИ, пользователи просто сохраняют несколько своих любимых рецептов в поле рецептов Whisk и, если они хотят, делятся личными предпочтениями в еде (например, лайками, диетическими ограничениями, обычными продавцами) и их местонахождением. Затем пользователи получают персональные рекомендации по питанию, основанные на их предпочтениях, сохраненных рецептах и ​​другом контексте (например, местная погода, сезонные товары).

Персонализированный кулинарный опыт, представленный сегодня на выставке CES 2020, воплощен в жизнь благодаря сочетанию Food AI и нового Samsung Family Hub с камерой ViewInside, где используется распознавание изображений на основе AI. сначала разберитесь, что внутри холодильника. Затем холодильник рекомендует тщательно отобранный корм по рецептам, которые включают ингредиенты, которые у вас уже есть, с вашими предпочтениями, желаниями и ситуативными потребностями.

Функция ViewInside помогает пользователям лучше использовать то, что находится в их холодильнике.

Воздействие этого выходит за рамки индивидуального опыта приготовления пищи, чтобы помочь семьям принимать более разумные решения в отношении питания. «В США в среднем человек тратит 238 фунтов еды в год — это ошеломляющий 21 процент продуктов, которые они покупают. Потраченные впустую ингредиенты также обходятся среднему американскому домохозяйству в 1800 долларов в год ^[1] . В сочетании с тем фактом, что люди, как правило, готовят одни и те же 7-9 блюд на повторении, люди не вдохновляются на поиск творческих решений, позволяющих использовать оставшиеся ингредиенты, тратить впустую еду, время и деньги.«», — сказал Ник Хольжерр, руководитель отдела продуктов Whisk в Samsung NEXT. «Искусственный интеллект Whisk’s Food берет ингредиенты, которые у вас есть, и находит им применение, понимая, какие рецепты вам нравятся, что делает процесс приготовления более простым и интеллектуальным».

Whisk’s Food AI — это результат сотрудничества более 100 экспертов по пищевым данным, диетологов, специалистов по анализу данных и инженеров-программистов из Сеула, Бирмингема, Великобритания, Сан-Франциско, Нью-Йорка, Св.Петербург и Тель-Авив. В рамках этого сотрудничества Whisk, Samsung NEXT и Samsung Research объединили ключевых игроков из всех подразделений Samsung, а также представителей пищевой и научной сферы в промышленности и академических кругах.

В прошлом месяце Whisk запустила свой первый набор мультиплатформенных приложений, чтобы дать пользователям возможность быстрее планировать и делать покупки, превращая сохраненные рецепты в совместные, более разумные списки покупок. Подробнее см. Здесь.

Приходите к нам на выставку CES, чтобы увидеть Food AI и новый семейный центр Samsung с камерой ViewInside в действии.Стенд № 15006 в зоне Connected Living.

Whisk — это самая умная в мире продуктовая платформа, которая объединяет рецепты и продукты с покупками и готовкой. Используя искусственный интеллект и глубокое обучение, Whisk сотрудничает с крупнейшими в мире розничными торговцами, издателями, брендами CPG и медицинскими компаниями, чтобы побудить пользователей создавать значимые впечатления от еды и стимулировать рост на каждом этапе пути к еде — от планирования до тарелки. Whisk была основана в 2012 году Ником Хольжерром и входит в состав Samsung NEXT с марта 2019 года.Для получения дополнительной информации посетите https://whisk.com/.

^[1] Buzby, Jean C. et al. «Расчетное количество, ценность и калорийность послеуборочных пищевых потерь на уровне розничной торговли и потребления в Соединенных Штатах». Служба экономических исследований, USDA, , февраль 2014 г. Проверено 7 марта 2019 г.

AI, обученный десятилетиям исследований в области пищевых продуктов, создает совершенно новые продукты

FlavorBot

Вы можете не подумать, что сливочно-чесночный вкус тосканской курицы должен быть обновлен на основе высоких технологий, но передовой искусственный интеллект все равно присутствует .Алгоритм ИИ собирается проанализировать и улучшить этот и другие классические рецепты, прежде чем также создавать новые продукты.

И если все пойдет хорошо, мы можем ожидать, что ИИ будет играть большую роль в разработке продуктов, которые мы едим каждый день. Прямо сейчас некоторые громкие имена работают над тем, чтобы объединить опыт всех мировых экспертов в области пищевых продуктов, шеф-поваров и специалистов по ароматизаторам в единый алгоритм искусственного интеллекта, который придумывает новые продукты лучше и быстрее, чем любой простой человек.

Самых умных алгоритмов нет, но над этим работают некоторые известные имена.Лаборатории искусственного интеллекта IBM, известные своим победившим в Jeopardy алгоритмом Watson для написания кулинарных книг, уже четыре года сотрудничают с разработчиками и исследователями продуктов питания McCormick & Company, продавцами приправ. Согласно сообщению в блоге IBM, опубликованному в начале февраля, первые продукты питания, созданные на основе искусственного интеллекта, появятся на прилавках в конце этого года, и если все пойдет хорошо, то к 2021 году каждый разработчик McCormick будет сотрудничать с системой искусственного интеллекта.

«Это Чтобы стать первоклассным разработчиком продукта, нужно от десяти до 15 лет или около того, а иногда и до 20 лет », — сказал Futurism Хамед Фариди, главный научный сотрудник McCormick.«Итак, мое видение заключалось в том,« как я могу помочь всей организации разрабатывать продукты на уровне лучших разработчиков в мире? »

Конечным результатом будут продукты, ароматизаторы и смеси, созданные искусственным интеллектом, на основе глубокое знание вкусовых профилей, настолько сложных, что ни один эксперт-человек не смог бы с ними сравниться.

«В нашей системе есть сотни тысяч формул», — сказал Фариди. «У каждого разработчика продукта есть несколько тысяч формул, которые они используют. Мы собираем их все ».

Медленно и стабильно

Фариди объяснил, что в настоящее время могут пройти недели или месяцы, прежде чем новый пищевой продукт перейдет от концепции к конечному, готовому к выходу на рынок продукту.

Когда Маккормик разрабатывает новый пищевой продукт, работа, вместе с конкретными деталями, такими как кошерный или халяльный продукт и целевая стоимость, будет передана одному из нескольких сотен разработчиков — поварам, химикам, психологам и другим экспертам. в еде и вкусе — разбросаны по всему миру. Затем они пойдут и возьмут формулу для аналогичного продукта, добавят и уберут ингредиенты, если это необходимо, и опробуют свою новую идею, прежде чем вернуться, чтобы настроить ее еще больше.

Алгоритм IBM использует тот же подход.Но поскольку она содержит более широкие знания о еде и вкусе, чем отдельные эксперты, Фариди говорит, что система может разработать готовый продукт за меньшее количество итераций, чем может человек.

Формула может пройти до 150 итераций, прежде чем попадет на полку; разработчик с многолетним опытом может сделать это за 50. Но с новым ИИ IBM даже менее опытные разработчики могут сделать это за 50 попыток.

«Мы начали серьезную разработку системы около года назад, поэтому у нас есть данные только за один год», — сказал Фариди Futurism.«Но пока это показывает, что мы легко можем взять на себя 70 процентов работы».

Цифровые значения

Система искусственного интеллекта IBM может не только ускорить процесс разработки — она ​​также может генерировать разновидности и формулы, которые человек мог бы не учитывать.

У каждого человека-разработчика есть предубеждения. Это не обязательно плохо; у них могут быть просто любимые или популярные ингредиенты , , такие как определенные специи, которые чрезмерно представлены в их формулах. Но поскольку ИИ IBM, в основном состоящий из массивной нейронной сети, обучен на данных Маккормика за десятилетия, система способна рассматривать альтернативы за пределами рулевой рубки конкретного эксперта.

Алгоритм также вбирал контекстные данные из десятилетий исследований рынка — нейронная сеть обрабатывала данные о предпочтениях людей на основе таких факторов, как их культура, местоположение и настроения.

«Вы хотите принять во внимание контекст — если вы примете его во внимание, он может генерировать уникальные формулы, которые никогда не создавались раньше», — сказал Futurism Ричард Гудвин, главный научный сотрудник IBM. «И эти формулы, вероятно, будут оценены людьми».

На данный момент продукты, созданные искусственным интеллектом, появятся на полках в конце этого года — смеси приправ для тосканской курицы, свиной вырезки из бурбона и колбасы в новоорлеанском стиле — это скорее обновленная классика, чем что-либо действительно революционное.Но Гудвин и Фариди сказали, что они планируют в ближайшие годы расширять границы возможного, поскольку программа набирает обороты.

«В некоторой степени придумать просто странную комбинацию вещей может быть не так уж сложно, но показать, что вы действительно можете придумать что-то, с чем люди немного знакомы, но придумать очень хорошую версию этого. , говорит о силе сотрудничества людей и машины », — сказал Гудвин.

Обучение роботов

Фариди ожидает, что это сотрудничество человека и машины полностью изменит способ разработки продуктов питания.И, что, возможно, наиболее важно, он предсказывает, что это будет сотрудничество, в котором сотрудники будут играть центральную роль в процессе, а не автоматизировать его в целом.

Гудвин сказал, что он предвидит будущее, в котором система искусственного интеллекта улавливает основанную на знаниях часть процесса, чтобы люди могли сосредоточиться на создании новых творческих продуктов. Например, нейронная сеть может убрать техническую сторону процесса, которая может включать определение всех мельчайших различий между ингредиентами, которые хорошо работают вместе, какие из них могут заменять друг друга, и какую конкретную форму каждого ингредиента выбрать.Гудвин привел пример, когда машина знала, что в данном рецепте лучше измельченного чеснока, а не измельченного или нарезанного кубиками чеснока, и даже могла бы выбрать правильный размер хлопьев.

«Система изучает эти вещи, как ученики, которые учатся по ходу дела», — сказал Гудвин.

По мере того, как новая система набирает обороты и его команда решает проблемы, Фариди ожидает, что другие крупные игроки пищевой промышленности последуют его примеру — он не ожидает, что внедрение ИИ останется эксклюзивным только для Маккормика.

«Я полагаю, что через 20 лет это будет система и », — сказал Фариди. «Другого способа создания новых продуктов нет. Мы меняем направление развития отрасли, как и электромобили. Через 20, 30 лет люди будут оглядываться назад и спрашивать: «Как люди использовали бензиновый автомобиль?» »

ПОДРОБНЕЕ: Использование ИИ для разработки новых впечатлений [ IBM Newsroom ]

Подробнее о продуктах питания: Съедобное покрытие может дольше сохранять продукты свежими и сокращать количество отходов

Заботиться о поддержке перехода на чистую энергию? Узнайте, сколько денег (и планеты!) Вы можете сэкономить, переключившись на солнечную энергию на сайте UnderstandSolar.