Immagina che il cestino ti abbia inviato un rapporto ogni settimana con tutto ciò che hai buttato fuori, quanto valeva e la sua impronta ambientale. Rilasciato oggi, la smart Vision Winnow può fare proprio quello per il cibo sprecato dal settore dell’ospitalità, che stimano ammonta a $ 100 miliardi all’anno.

Lo smart bin Winnow Vision riconosce il cibo come se fosse stato scartato.

L’introduzione di Winnow Vision rappresenta una nuova era più automatizzata per il tracciamento dei rifiuti alimentari. Come dice il vecchio adagio, non è possibile gestire ciò che non si misura. I prodotti di tracciabilità dei rifiuti alimentari, come LeanPath e il prodotto di prima generazione di Winnow, esistono da oltre un decennio. Hanno avuto un discreto successo nell’aiutare gli utenti a ridurre significativamente la quantità di cibo che hanno sprecato, ma una delle sfide principali è sempre stata quella di far sì che il personale della cucina inserisse informazioni ogni volta che qualcosa viene scartato. Winnow Vision semplifica gran parte di questo processo identificando automaticamente i rifiuti.

“Senza visibilità su ciò che viene sprecato, le cucine stanno sprecando molto più cibo di quanto pensano. Comprendendo e segnalando i costi molto reali dei rifiuti alimentari sia per i profitti sia per l’ambiente. Winnow Vision consente agli chef di agire “, afferma Marc Zornes, CEO di Winnow.

Utilizzando una fotocamera, le scale e l’intelligenza artificiale, il contenitore intelligente “impara” a riconoscere molti cibi diversi. Gli utenti possono perfezionare ulteriormente il sistema addestrandolo su voci di menu specifiche. Per ora, Winnow Vision può prevedere il cibo corretto con una precisione dell’80%. Una persona dello staff di cucina deve solo verificare che l’identificazione sia corretta e che nel tempo contribuisca a migliorare le capacità del sistema. Le aziende e gli chef possono quindi utilizzare le informazioni sui costi alimentari, finanziari e ambientali per adeguare di conseguenza le loro decisioni di acquisto di cibo.

Sia IKEA che Emmar Hospitality Group hanno pilotato Winnow Vision con molto successo, con rollout in 75 cucine e altre centinaia in programma per il prossimo anno. Non hanno informazioni per questo nuovo prodotto, ma segnalano riduzioni di spreco di cibo cucina del 50% e 72% rispettivamente utilizzando il prodotto di prima generazione. Per IKEA, ciò significava risparmi fino a $ 100.000 per negozio.

Il riconoscimento delle immagini è una delle più eccitanti evoluzioni della tecnologia alimentare in termini di riduzione degli sprechi. Il progetto Eden di Walmart utilizza il riconoscimento dell’immagine insieme ad un algoritmo di freschezza per dare priorità al flusso di merci deperibili. Utilizzato in 43 centri di distribuzione, la società stima che questa capacità abbia impedito che si verificassero $ 86 milioni di rifiuti.

Impact Vision utilizza l’imaging iperspettrale per aiutare le aziende a valutare la qualità del cibo, la durata di conservazione e la contaminazione. Questo può ridurre al minimo i rifiuti del prodotto e i carichi contaminati, oltre a facilitare il percorso del prodotto in modo ottimale. Questi sono solo l’inizio di una serie di applicazioni di imaging intelligenti a venire.

Il contributo di Winnow Vision consiste nel ridurre l’input manuale necessario per il tracciamento dei rifiuti. Seguendo questo percorso, non è difficile immaginare un mondo in cui i bidoni della spazzatura di tutto il mondo stanno documentando cosa c’è dentro di loro e aiutando le aziende e le famiglie a gestire i propri rifiuti di conseguenza. Ciò porterebbe luce a un problema che per ora rimane invisibile – e costoso – per la maggior parte.

Di ihal

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