世界之永續發展(2/4)–使用人工智慧對抗糧食浪費
2020/08/12 @國際
摘要
全世界有三分之一的糧食上未進到餐桌就被丟棄，而甲烷排放量也是農業在氣候變遷上擺脫不了的包袱，因此開始提倡由人工智慧代入農業，應用數據分析、統計模組、自動機器人進行更有效率的農事耕作；人工智慧也能應用演算法的圖像與數據進行食品加工精準化，解決人力不足與勞力工資的問題，而市場端的部分則可使用溯源系統將餐廳、零售業等地的需求串聯起來，將糧食浪費的數據進行追蹤、分類，進而產生新型態的食品供應鏈，抑制過量生產、庫存過多和浪費等問題。
示意圖
現今大約三分之一的糧食尚未被食用就已經造成浪費，另外，在20年間，農業產生的甲烷排放量使環境溫度提升的能力是汽車二氧化碳排放量造成溫度升高的86倍。因此，新興人工智慧（AI）的應用正是將農場、加工、物流到消費的價值鏈中，為特殊「設計」的糧食浪費創造出新機會。事實上，農業循環經濟已在歷史中慢慢紮根，其旨在減少浪費與汙染，並使產品、原料及在升自然系統能永續使用，然而，由於農業循環經濟中，來自於有限資源的消耗與其成長的步調不同，因此AI可以加速農業循環經濟克服這樣的過渡期。在下列三個要素中，AI具有潛力啟動農業循環經濟，同時可為全球相關人員帶來一千億美元的價值。
有效的耕作方式
AI透過資訊分析辨識到最佳再生農業的新方法，從而幫助農民避免進行昂貴且費時的田間試驗。舉例來說：CiBO Technologies使用數據分析、統計模組和AI來模擬不同條件下的田間試驗和農業生態系統。全球的利益相關者可藉由這項技術來探索可能的結果且實際上不造成環境破壞或犧牲產量的風險，使其能夠學習並改善盈利能力和增加永續發展。將AI演算法與機器人技術結合，可進一步實現自動化並提高控制耕作過程的能力，如AI可被用做分析作物圖片（如：草莓）以幫助農民決定收成時間。此外，收割的工作也能透過自動機器人完成。這樣的方式可減少田間食物的浪費，且能夠藉由改善供應鏈中的訊息並最大化儲存環境及保鮮設備的使用效率，進而更準確的預測產量。
減少糧食浪費
AI演算法利用來自相機、X光、雷射和近紅外光譜所產生的圖像和數據來幫助食品加工過程中的分類。這項技術可將不同產品自動進行分類，如紅蘿蔔和馬鈴薯依據最佳使用用途、尺寸、形狀和品質來進行揀選，因此可降低因人工篩選而導致耗時、工資昂貴且不準確的問題。一些公司，如Wasteless利用AI溯源及動態定價的功能幫助超市和其他零售商在有效期限內出售食品。在一些機構和餐廳中，它們使用新工具來獲取、追蹤和分類糧食浪費的數據。而且，該演算法可以預測出銷售量，從而使餐廳、零售商和其他酒店等能夠更有效地將供需連結起來。【延伸閱讀】人工智慧可以幫助養活世界嗎？
重新利用不可食用的營養
即使所有剩餘的糧食都有重新分配，然而其仍持續產生大量不可食用的副產品。因此，需探討這些有機材料是否具有重新利用的價值，如麻省理工學院的感官城市實驗室和Alm實驗室正研究開發出他們的Underworlds原型智能污水處理平台，該平台利用AI結合了物理基礎設施和生化檢測技術來說明並探詢人類污水中的病原體，最終這些知識可協助將汙水重新利用於再生食品系統中。
AI在農業及再生糧食系統中的過度期扮演重要的角色，它可以改變糧食的種植、收成、分配與享用方式。隨著越來越多的數據來源可作參考，加上演算能力的提升，因此，AI能夠更有效的幫助糧食供需的分配、改善供應鏈的效率並抑制過量生產、庫存過多和浪費等問題。
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