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No desperdicies, no quieras. El dicho proverbial ha existido durante aproximadamente 250 años, y se refiere al uso prudente de los recursos o al sufrimiento de las consecuencias. También es una buena introducción al tema del desperdicio de alimentos.

Probablemente ya esté familiarizado con las estadísticas citadas con frecuencia de la Organización de las Naciones Unidas para la Agricultura y la Alimentación (FAO): a nivel mundial, alrededor de un tercio de los alimentos se pierden o desperdician cada año desde la granja hasta el refrigerador, lo que representa aproximadamente 1.3 billones de toneladas. El precio económico se estima en casi $1 billón anualmente.

El estribillo de la FAO va aún más lejos: si pudiéramos revertir esta tendencia, tendríamos suficientes alimentos para alimentar a la población desnutrida del mundo, así como ayudar a satisfacer las necesidades nutricionales de un planeta que se estima que llegará a casi 10 mil millones de personas en 2050.

La tecnología ha ayudado durante mucho tiempo a hackear el hambre mundial. En la actualidad, la mayoría de las conversaciones sobre el impacto de la tecnología en cualquier sector de la economía involucra inevitablemente inteligencia artificial: software sofisticado que permite a las máquinas tomar decisiones e incluso predicciones de manera similar a los humanos. La tecnología del desperdicio de alimentos no es diferente.

Un informe de la Fundación Ellen MacArthur y Google estima que las tecnologías que emplean IA para “diseñar el desperdicio de alimentos” podrían ayudar a generar hasta $127 mil millones al año para 2030. Estas tecnologías van desde la visión artificial que puede detectar cuando la fruta está lista para ser recolectada. algoritmos que pronostican la demanda para garantizar que los minoristas no sobrecarguen ciertos alimentos.

Pesar el valor del desperdicio de alimentos

Una startup con sede en Londres que ha generado titulares al reducir el desperdicio de alimentos es Winnow Solutions. La compañía obtuvo $20 millones en octubre de inversiones de capital y préstamos para escalar su plataforma de inteligencia artificial, Winnow Vision, que identifica y pesa el desperdicio de alimentos para cocinas comerciales. Luego asigna automáticamente un valor en dólares a cada plato raspado de fettuccine Alfredo o tazón de zanahorias vertido en su cubo de basura inteligente.

Winnow Vision puede identificar los residuos de alimentos correctamente más del 80 por ciento del tiempo y está mejorando a medida que aprende, Peter Krebs, director gerente de Winnow en América del Norte, le dijo a Singularity Hub por correo electrónico. Eso es mejor que el ocupado personal de la cocina, que clasifica correctamente el desperdicio de alimentos entre el 70 y el 75 por ciento de las veces.

Añadió que la complejidad se produce cuando la comida ha cambiado significativamente, como cuando la comida se ha quemado.

Depende de las personas convertir esas ideas en acción. “En Winnow usamos el viejo adagio: lo que se mide se gestiona”, dijo Krebs. “Una vez que los chefs tienen una idea de lo que se desperdicia a diario, las cocinas pueden reducir el desperdicio de alimentos rápidamente. Una cocina promedio que usa Winnow reduce el desperdicio de alimentos en más del 50 por ciento en el primer año ”.

La startup se ha asociado con el minorista sueco IKEA, que ha instalado Winnow Vision en sus 23 tiendas en todo el Reino Unido e Irlanda. IKEA dice que redujo el desperdicio de alimentos a la mitad en esos puntos de venta y ahorró 1.2 millones de comidas en 2018. Berg dice que su compañía espera sacar un mordisco de $1 mil millones de desperdicios de alimentos en desperdicios de cocina comerciales por año para 2025.

Precios dinámicos y seguimiento de inventario

En el sector minorista, una startup israelí fundada hace tres años llamada Wasteless ha desarrollado un algoritmo para fijar precios dinámicos a productos perecederos. El software rastrea el precio de un artículo en tiempo real y ajusta el costo en función de su fecha de vencimiento, de modo que los productos con una vida útil más corta se descuentan automáticamente. El software también se conecta a la gestión de inventario de una tienda y otras partes de la operación.

En una prueba piloto de 12 semanas, una tienda minorista redujo el desperdicio de alimentos en un 39 por ciento, al tiempo que aumentó los ingresos en un 110 por ciento y aún mantiene un margen neto positivo.

Otras startups de IA se centran en el lado de la gestión de inventario del negocio minorista. Crisp, con sede en Brooklyn, por ejemplo, acaba de salir del modo sigiloso con un día de pago de $14 millones en septiembre. La compañía afirma que sus algoritmos ingieren todo tipo de variable que afecta a las empresas, desde la escasez de producción hasta el tráfico de vacaciones, para entregar pronósticos automáticos para que las tiendas puedan ordenar la cantidad correcta de inventario.

Afresh Technologies, con sede en San Francisco, es otra startup de inteligencia artificial que opera un modelo comercial similar que recibió una porción de financiación de $6.1 millones en septiembre. Sus algoritmos también tienen en cuenta los intangibles como el clima y la máxima frescura de los productos para ayudar a predecir la demanda y administrar el inventario. Afirma que su tecnología ha reducido el desperdicio de alimentos en la tienda hasta en un 45 por ciento.

Vigilando la agricultura

Mientras tanto, en la granja, compañías como Centaur Analytics de California están utilizando redes de sensores avanzadas e inteligencia artificial para el análisis de cultivos. La startup de cinco años utiliza sensores de grado militar para recopilar datos sobre una variedad de condiciones en instalaciones de almacenamiento posteriores a la cosecha, como contenedores de granos.

Los datos se procesan en la nube mediante algoritmos que han aprendido a detectar qué condiciones pueden conducir al deterioro o deterioro temprano del producto, o incluso si existe la amenaza de una infestación de plagas. Según los informes, la compañía puede ir un paso más allá que otras plataformas de Internet de las cosas al predecir la calidad del grano en el futuro en función de las condiciones pasadas y actuales.

No solo las nuevas empresas están creando soluciones centradas en la inteligencia artificial para el desperdicio de alimentos y el deterioro en la granja. Microsoft ha estado promocionando cómo sus aplicaciones de inteligencia artificial como Azure Cognitive Services ayudaron a garantizar que una granja lechera en Australia produzca leche de alta calidad de manera segura y eficiente.

Un sofisticado sistema de monitoreo de temperatura que utiliza sensores y las tecnologías de inteligencia artificial de Microsoft, por ejemplo, puede detectar fluctuaciones de temperatura en tanques y camiones de almacenamiento. La máquina luego envía una alerta para evitar que la leche se eche a perder si ocurre un problema grave, como una falla eléctrica en el sistema de refrigeración.

Trayendo más dinero a la mesa

La organización sin fines de lucro ReFed, con la misión de reducir el desperdicio de alimentos, ha estimado que requerirá $ 18 mil millones en fondos durante un período de 10 años para reducir el desperdicio de alimentos en un 20 por ciento en los EE. UU, que gasta $218 mil millones al año en crecimiento, procesamiento, transporte, y deshacerse de la comida que nunca se come.

En un informe de 2018, la organización dijo que se invirtieron alrededor de $125 millones en nuevas empresas de desperdicio de alimentos, pero estimó que el sector privado necesitaría representar aproximadamente un tercio del total de $18 mil millones en inversiones para alcanzar la meta de reducción del 20 por ciento.

La recompensa no es solo económica, aunque ReFed afirma que sus matemáticas suman hasta $100 mil millones en ganancias comerciales y ahorros para los consumidores, ya que la reducción del desperdicio de alimentos en un 20 por ciento en la próxima década ahorrará 16 billones de galones de agua y reducirá las emisiones de gases de efecto invernadero en 180 millones montones.

El apetito por reducir el desperdicio de alimentos está creciendo. Es solo cuestión de si podemos soportar el costo inicial en el desarrollo de la tecnología para que esto suceda.

Este artículo fue traducido del idioma inglés. Leer artículo original