Izveštaj UNEP-a za 2024. godinu ističe hitnost delovanja protiv rasipanja hrane. Tokom 2024. godine, 1,05 milijardi tona hrane je rasipano širom sveta. 28% potiče iz sektora restorana. Korišćenje softvera zasnovanih na veštačkoj inteligenciji u restoranima može smanjiti rasipanje do 907 372 tona godišnje. Praćenje otpada u kuhinjama restorana i hotela omogućava regulisanje porcija i smanjenje gubitaka.
У Италији, ситуација са бацивањем хране је критична: у последњој години је порасла за 8%, са просечно 0,56 кг бачене хране недељно. Као и у другим богатим земљама, домаће бацивање је посебно значајно, али проблем се односи на све фазе, од поља до крајњег потрошача. Стога је потребно укључити се на целокупном ланцу снабдевања храном. Такође је важно разликовати између губитака хране и бацивања хране. Тако, FAO, Организација Уједињених нација за храну и пољопривреду, наводи да се бацивање дешава већ при сакупљању и обради сировина. Ова ниска ефикасност производних процеса је чак први узрок губитака хране. Други се састоји у одбацивању хране у крајњем делу ланца, где су потрошачи такође укључени.
Управо су интереси индустрије ресторана у избегавању бацања још увек употребљиве хране, често не нуде ефикасна решења јавности. Клијенти ретко захтевају да понесу остатке хране или вина, иако је од 2016. године закон Гада регулише и поједностављује даровање неупотребљиве хране како би се ограничило бацање. Главни разлози су стид (55%), неудобност (19,5%) и равнодушност (18,3%)**.
Korišćenje veštačke inteligencije moglo bi doprineti borbi protiv prekomernog otpada hrane. Prema studiji Pacific Coast Food Waste Commitment (PCFWC), usvajanje rešenja zasnovanih na veštačkoj inteligenciji u sektoru prehrambenih proizvoda moglo bi smanjiti otpad hrane do 907.372 tona godišnje, što je ekvivalentno sa 13,3 miliona tona CO2 emisija. Između 2019. i 2022. godine, osam lanaca* koji su učestvovali u projektu studije PCFWC zabeležili su smanjenje od 25% ukupnih količina neprodatih namirnica.
Jedan praktičan primer kako ovaj sistem funkcioniše pruža Jess Tausig, generalna direktorka EMEA u Winnow Solutions. Ova britanska kompanija je razvila inovativni algoritam za optičko prepoznavanje zasnovan na veštačkoj inteligenciji, kako bi nadgledala otpatke u kuhinjama restorana i hotela. Ova aplikacija omogućava regulisanje porcija i smanjenje otpada. Sa klijentima u više od 70 zemalja, Winnow se smatra vodećim dobavljačem rešenja u ovoj industriji zahvaljujući svojoj tehnologiji zasnovanoj na veštačkoj inteligenciji na globalnom nivou.
Jess Tausig objašnjava: "Sistem Winnow koristi alate veštačke inteligencije slične onima koje koriste autonomna vozila". Van kuhinja i menzi, on objašnjava: "Kada se hrana baci, težina se beleži na vagi i iznad svake kante za smeće, kamera opremljena senzorom pokreta daje sliku otpada".
Ova tehnologija identifikuje vrstu bačene hrane u realnom vremenu, fazu pripreme i procenjuje količinu bačene hrane, uključujući hranu koja je delimično pojedena.
Након овог корака, подаци се шаљу алгоритму који даје предлоге о томе како прилагодити порције да би се смањило просипање. Џес Таусинг наставља: "Ми пружамо дневне и недељне извештаје шефовима кухиње. Ове информације омогућавају куварским тимовима да направе информисане измене у стратегијама припреме и куповине. Што значајно смањује просипање и побољшава ефикасност". И уклањање ручног управљања запасима, често склоно грешкама. Ако раније професионалци нису знали шта завршава у њиховим кантама за отпад, сада, због помоћи ИА, могу кувати и куповати свесније. Испробавањем решења вештачке интелигенције, не само да побољшава услугу и персонализује корисничко искуство, већ такође значајно побољшава безбедност хране на глобалном нивоу и смањује негативне утицаје пољопривреде на животну средину.
Do sada, usvajanje veštačke inteligencije u sektoru restorana napreduje sporo. U Italiji, prva multinacionalna kompanija koja je usvojila ovaj sistem bila je Elior Group u kuhinji i restoranu Elior Fourchette u Milanu u maju 2021. Elior je uveo veštačku inteligenciju u kuhinje kako bi se borio protiv otpada hrane sa pilot projektom koji je trajao do januara 2022. proizvodeći odlične rezultate: za devet meseci, otpad hrane je smanjen za 85%. Pre nego što je instaliran sistem Winnow, otpad po obroku bio je oko 34 grama, odnosno 38 kg nedeljno. Pored Eliora, i druge lance su počele da koriste veštačku inteligenciju u svojim kuhinjama. Među njima su Costa Crociere, Felsinea (restorani), Four Seasons i IKEA koriste tehnologije kompanije Winnow.
До данас, пре свега велике ланце успешно су примениле ову технологију. Она још увек није широко распрострањена и позната међу малим предузећима у овој области, која нису увек у могућности да подрже почетне трошкове инвестиција. Унатре, њен огроман потенцијал за допринос остварењу Циљева одрживог развоја из Агенде 2030 Уједињених нација остаје очигледан, посебно у циљу да се до 2030. године храна баци уполове.
Da, veštačka inteligencija može doprineti smanjenju prehrambenog otpada. Na primer, aplikacije zasnovane na veštačkoj inteligenciji mogu se koristiti za predviđanje potražnje potrošača, optimizaciju lanaca snabdevanja i efikasnije upravljanje zalihama, što može pomoći u smanjenju gubitaka hrane. Veštačka inteligencija takođe može biti korišćena za praćenje svežine hrane i pomoć u boljem upravljanju rokovima trajanja, čime doprinosi smanjenju prehrambenog otpada.