عالم التكنولوجيا

بفضل الذكاء الاصطناعي ، تحصل الآلات على مذاق لأنواع الطعام المناسبة

[ad_1]

هذه المقالة هي جزء من أحدث مقالاتنا ، الذي يركز على كيفية استمرار التكنولوجيا في التطور والتأثير على حياتنا.

تجهيز الطعام هو عمل حميم. ضع في اعتبارك المهارات العملية التي تحتاجها لتحديد ما إذا كانت الفراولة ناضجة بما يكفي للقطف ، أو الديك الرومي الخام الذي ينزلق على الحزام الناقل جميل بما يكفي لطاولة عيد الشكر أو أن ملف تعريف الارتباط لذيذ جدًا بحيث يختار المستهلكون أكثر من اثني عشر أخرى خيارات على رف المتجر.

يتطلب كل قرار من هذه القرارات حكمًا حسيًا من عامل لديه خبرة كافية لإجراء المكالمة الصحيحة ، حتى في نهاية نوبة عمل طويلة. إنها مهمة صعبة في الوقت الذي تكون فيه القوى العاملة في حالة تغير مستمر ، وتتغير الطلبات على إمدادات الغذاء ، ومن المحتمل أن تؤدي تداعيات ذلك إلى تغيير طرق معالجة الطعام وشحنه.

تحب تجارب الذكاء الاصطناعي وقد حظيت باهتمام إعلامي كبير مؤخرًا ، لكن الابتكارات في منتصف السلسلة الغذائية – النظام الذي ينقل ويعالج مئات الآلاف من المنتجات بين الحقل والمستهلك – قد يكون لها تأثير أكبر على ما يأكل الناس كل يوم.

يتم تدريب الآلات على النظر في الطعام بالطريقة التي قد يطبخها الطباخ ، مع الانتباه إلى الاختلافات في الشكل والموسمية والصفات مثل الحلاوة أو الملمس. ونتيجة لذلك ، يتم إهدار كميات أقل من الطعام الخام ، وصول المنتجات إلى المتاجر بشكل أفضل وفي حالة أفضل ، ويتم تحرير العمال ليكونوا أكثر ابتكارًا.

“أ. قال جيف فورنيس ، الرئيس التنفيذي لشركة بي بي سي تكنولوجيز في هاميلتون ، نيوزيلندا: “هو امتداد منطقي لتحقيق أقصى استفادة مما نقوم به”. نشأ في مزرعة عنبية بدأ والداها في حظيرة من الصفيح ويعتبر أحد السلطات العالمية في العلاقة بين الذكاء الاصطناعي ودرجات العنب البري ، التي يصعب التعامل معها.

قال: “الشيء مع التوت الأزرق هو أنه يحتوي على لوحة ألوان قياسية وحساسة للغاية ، وهناك الكثير والكثير منها”. حتى الكدمة الصغيرة يمكن أن تتحول إلى هريسة قبل وصولها إلى محل بقالة أو مطعم.

قال: “لقد أسقطتهم ست بوصات وهم محطمون لمدة التخزين أو التخزين”.

يمكن للفرز الميكانيكي القيام ببعض أعمال إزالة الحطام والفرز حسب الحجم واللون ، لكن التوت الأزرق يتطلب عمالًا رشيقين يحومون فوق أحزمة ناقلة. في عام 2000 ، اخترع والده فارز توت يمكن أن يصنف التوت بسرعة ولكن بعناية ، مما أدى إلى تأسيس تقنيات بي بي سي.

بحلول عام 2015 ، أضافوا نظامًا من الكاميرات يستخدم البصريات لتحسين العملية. واصلت الشركة تحسين التكنولوجيا وطورت منصة تعتمد على الذكاء الاصطناعي الذي يستخدم مئات الآلاف من الصور المصنفة ومعالج الرسومات الذي يمكنه التعامل مع 2400 صورة فردية للفاكهة في الثانية.

تعلّم البرنامج تمييز ثقب الجذع من نقرة الطيور وسيرفض الفاكهة المثقبة التي من المحتمل أن تتعفن. إنه يتعلم اكتشاف العشرات من الأصناف المختلفة والاختلافات الموسمية الدقيقة ، لذلك سيتم فرز الفاكهة التي تزرع في بداية الموسم وتعبئتها بشكل مختلف عن الفاكهة التي تأتي في نهايتها.

هذه الاختلافات الدقيقة مهمة عند تحديد التوت الذي يجب تناوله في الأسبوع أو سيكون أفضل لرحلة طويلة من أمريكا الجنوبية إلى الولايات المتحدة. وقال إن نفس التكنولوجيا ستعمل مع فواكه أخرى مثل الكرز.

كانت الفكرة مبتكرة للغاية لدرجة أن TOMRA Food ، عملاق الفرز والتعبئة النرويجية ، مقابل 66.9 مليون دولار في 2018.

A.I. كان جيدًا لصناعة معالجة البطاطس أيضًا. تم تصميم ماكينات الفرز والتقطيع التقليدية لإنتاج نفس حجم وشكل الزريعة بغض النظر عن طبيعة كل بطاطس. ولكن يمكن للآلات التي تعمل بالطاقة من A.I تحديد البطاطس التي قد تكون أكثر ملاءمة ، على سبيل المثال ، لقلي فرنسي طويل أو إسفين أو ركلها ليتم تقطيعها.

يتم استخدامه أيضًا أثناء عملية التقشير ، من خلال تصنيف كل بطاطس قبل أن يتم تقشيرها لضمان إزالة كميات قليلة من اللحم

لرقائق البطاطس – وجبة خفيفة أكثر حساسية من البطاطس المقلية المجمدة – A.I. يتم توظيفه للتأكد من أن كل شريحة لها نفس اللون المرضي والأزمة في كل مرة.

عندما بدأ Shahmeer Mirza العمل في شركة PepsiCo ، التي تمتلك العلامة التجارية Frito-Lay ، كانت إحدى مهامه الأولى تعليم الإدراك الحسي للآلة. من خلال ارتداد أشعة الليزر عن رقائق البطاطس ، يمكنه التقاط الصوت الذي يصدره عندما يعض شخص ما في واحدة.

يمكن تعديل سمك الشريحة ووقت ودرجة حرارة القلي لإنشاء عضة مثالية دون أن يضطر العامل إلى أخذ عينات من الرقائق باستمرار. لقد كانت ثورة حصل عمله على براءة اختراع ، لكنها طريقة واحدة فقط من خلالها A.I. قيد الاستخدام في مصانع الوجبات الخفيفة.

المهام المتكررة مثل التقاط البطاطس السيئة ورميها قد تستغرق عاملاً أو ثانيتين. يمكن للفرزات الممكّنة من A.I اتخاذ هذه القرارات بسرعة بحيث يمكن معالجة آلاف الجنيهات من البطاطس في ساعة واحدة.

قال السيد ميرزا ​​، الذي انتقل منذ ذلك الحين من شركة الوجبات الخفيفة ويعمل في الشركة: “أنت تتحدث عن قرارات تتطلب شخصين أو ثلاثة أو أربعة أو خمسة يحدقون في ناقل طويل مؤتمت بالكامل الآن”. قسم البحث والتطوير في 7-Eleven أثناء حصوله على درجة الماجستير في معهد جورجيا للتكنولوجيا في أتلانتا.

مثل هذه الأتمتة تساعد الشركات التي تواجه نقص العمالة الماهرة وتصنع شريحة ألذ للمستهلكين.

“متى كانت آخر مرة قمت فيها بفتح حقيبة لاي ووجدت رقائق خضراء أو بنية؟” قال السيد ميرزا. “هذا لأنهم يستخدمون A.I. لبعض الوقت. ارتفعت الجودة. لن تلاحظ حدوث ذلك ، ولكن سيكون لديك فقط منتج أفضل بين يديك. “

[ad_2] المصدر: nytimes.com
الوسوم

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى
إغلاق