Nach Angaben des US-Landwirtschaftsministeriums machen Lebensmittelverschwendung schätzungsweise 30 bis 40 % des Lebensmittelangebots aus – und nun setzt ein Londoner Unternehmen künstliche Intelligenz ein, um das Problem anzugehen.
Winnow, ein Unternehmen für Lösungen zur Lebensmittelverschwendung, hat ein KI-gestütztes System entwickelt, das darauf abzielt, die Lebensmittelverschwendung in Großküchen weltweit zu reduzieren.
CEO Marc Zornes sagte, die Technologie des Unternehmens könne mithilfe von maschinellem Lernen und einer Kamera die Lebensmittel messen, die täglich weggeworfen werden.
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„Wir verwenden Computer Vision, um in Echtzeit zu erkennen, was verschwendet wird, buchstäblich so, wie das Essen weggeworfen wird“, sagte er in einem Interview mit Fox News Digital.
Unterhalb des Systems sei eine Waage angebracht, um zu messen, wie viel Lebensmittel verschwendet würden, erklärte Zornes.
Auf dem Bild sind zwei Köche beim Zerkleinern von Gemüse neben einem Winnow-Gerät zu sehen, das mithilfe von KI-Technologie Lebensmittelverschwendung misst. (Worfeln)
Von dort aus kann Winnow dabei helfen, die Kosten und das Profil der weggeworfenen Lebensmittel zu entschlüsseln.
„Mit diesen Daten geben wir dem Küchenteam und dem Management Informationen zurück, die den Gesamtwert der Lebensmittelverschwendung aufzeigen, und verknüpfen diesen mit der Menge an Lebensmitteln, die sie servieren oder kaufen, um ihnen bei der Entscheidungsfindung zur Reduzierung der Lebensmittelverschwendung zu helfen“, sagte Zornes.
„Wir verstehen es gerne als eine Unterstützung, damit sie besser einkaufen, zubereiten oder produzieren können.“
Marc Zornes, CEO von Winnow (rechts), wird mit Mitbegründer Kevin Duffy links gezeigt. Zornes sagte, die Technologie des Unternehmens könne Lebensmittelverschwendung messen. (Worfeln)
Einer von Winnows Kunden, die internationale Hotel- und Resortgruppe Iberostar, hat die Technologie in seinen eigenen Küchen an Standorten weltweit implementiert.
Dr. Megan Morikawa, globale Nachhaltigkeitsdirektorin der Iberostar Group, sagte gegenüber Fox News Digital, die Strategie des Unternehmens bestehe darin, „die Ozeane im gesamten Gastgewerbe zu schützen“.
Morikawa aus Washington, DC, ist ebenfalls Meeresbiologe – und sagte, Winnow helfe Iberostar dabei, seine Ziele zu erreichen, einschließlich der Erreichung der CO2-Neutralität bis 2030.
Ein Iberostar-Strandresort in der Dominikanischen Republik. Dr. Megan Morikawa, globale Nachhaltigkeitsdirektorin der Iberostar-Gruppe, sagte, die Strategie des Unternehmens bestehe darin, „die Ozeane im gesamten Gastgewerbe zu schützen“. (Iberostar)
Das Unternehmen möchte die ökologische Gesundheit der Naturgebiete rund um die über 100 Iberostar-Unterkünfte in 16 Ländern verbessern – etwa 80 % davon liegen direkt am Strand, betonte sie.
Den Fußabdruck von Lebensmittelabfällen verringern
Für Kunden in All-Inclusive-Luxushotels ist das kulinarische Erlebnis „ein integraler Bestandteil ihrer kulturellen und kulinarischen Entdeckungsreise“, sagte Morikawa.
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Das Unternehmen stellte jedoch fest, dass der CO2-Fußabdruck, der durch Lebensmittelabfälle entsteht, größere Auswirkungen auf die Umwelt hatte als der gesamte Stromverbrauch auf seinen Grundstücken.
Nach Angaben des US-Landwirtschaftsministeriums machen Lebensmittelabfälle schätzungsweise 30 bis 40 % der Lebensmittelversorgung aus. (Worfeln)
Laut Morikawa können Maßnahmen zur Reduzierung der Umweltauswirkungen von Lebensmittelverschwendung den Weltmeeren zugute kommen.
„Die Ozeane sind für uns wunderschöne Orte zum Arbeiten und Sehen, und sie sind gefährdet“, sagte sie. „Und einige der besten Möglichkeiten, wie wir ihnen helfen können, sind die Maßnahmen, die wir in unserem Betrieb ergreifen.“
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Die Pflanzen des Ozeans produzieren Sauerstoff, den Menschen atmen, und tragen dazu bei, das CO2 zu absorbieren, das den Klimawandel vorantreibt, sagte Morikawa.
Hier ist der Coral Level im Iberostar Selection Bávaro in Punta Cana abgebildet. (Iberostar)
Das Nahrungsmittelsystem sei für bis zu 30 % aller Treibhausgasemissionen verantwortlich, sagte Zornes.
Lebensmittelverschwendung ist auch die Hauptursache für Wasserentnahmen und den Verlust der biologischen Vielfalt, da etwa ein Drittel aller Lebensmittel verschwendet wird.
„Jedes Mal, wenn jemand Lebensmittel wegwirft, erstellen wir Informationen, die der KI helfen, intelligenter zu werden.“
„Das passiert in der gesamten Lieferkette“, sagte Zornes. „Und egal, ob man sich aus klimatischer Sicht oder nur aus Ineffizienz-Perspektive darum kümmert, es ist ein Problem, das unserer Meinung nach angegangen werden kann.“
Er fügte hinzu: „Die Reduzierung von Lebensmittelabfällen hilft Küchen, Kosten zu sparen und weniger Lebensmittel zu kaufen, was wiederum die Umweltauswirkungen auf unser Lebensmittelsystem verringert.“
„Unterstützte Klassifizierung von Lebensmitteln“
Es sei „viel schwieriger“, zu messen, wie Lebensmittel in Industrieküchen verschwendet werden, weshalb Winnow für Iberostar so vorteilhaft sei, sagte Morikawa.
Das maschinelle Lernmodell von Winnow berücksichtigt die Tageszeit, das Gewicht von Lebensmitteln und andere Merkmale wie Farbe und Form.
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Morikawa sagte beispielsweise, Winnow könne erkennen, ob es sich bei einem gelben Lebensmittel, das morgens in den Mülleimer geworfen werde, um Rührei, Ananas oder etwas anderes handele.
„Mit Winnow Vision verfügen wir über eine unterstützte Klassifizierung von Lebensmitteln, wodurch wir viel effizienter erkennen können, was wir am Ende einer Dienstleistung wegwerfen und unsere Ziele zur Reduzierung der Lebensmittelverschwendung erreichen“, sagte sie.
„Mit Winnow Vision verfügen wir über eine unterstützte Klassifizierung von Lebensmitteln, wodurch wir viel effizienter erkennen können, was wir am Ende eines Gottesdienstes wegwerfen“, sagte Morikawa. (iStock)
Zornes betonte: „Jedes Mal, wenn jemand Lebensmittel wegwirft, schaffen wir Informationen, die der KI helfen, intelligenter zu werden.“
Er sagte: „Wir können erkennen, was in der Tonne neu ist, indem wir uns ansehen, was vorher und nachher darin war. Dann identifizieren wir, um welches Produkt es sich handelt, indem wir das Bild aufnehmen und es zum Trainieren unseres Modells verwenden.“
Jedes Mal, wenn Winnow Fotos in den mehr als 2.000 Küchen macht, in denen es derzeit implementiert ist, werden die Informationen in das Computer-Vision-Modell eingespeist, was zu einer „sehr genauen und sehr leistungsstarken“ Identifizierung von Lebensmittelabfällen führt, sagte Zornes.
„Wir identifizieren, um welches Produkt es sich handelt, indem wir das Bild aufnehmen und es zum Trainieren unseres Modells verwenden.“
Das Feedback der Winnow-Kundschaft sei „sehr positiv“ gewesen, sagte er.
Morikawa von Iberostar stimmte zu, dass KI-Systeme wie Winnow zum „Schlüssel“ für Effizienz geworden sind.
Das Winnow-System erstellt einen Lebensmittelabfallbericht (siehe hier), der die Lebensmittel und die Lebensmittelmengen verfolgt, die verschwendet werden. (Worfeln)
Die wahre Stärke der KI liegt laut Zornes darin, dass sie „es uns ermöglicht, Dinge zu tun, die wir vorher nicht für möglich gehalten hätten“, einschließlich der Vereinfachung wichtiger Aufgaben wie der Verwaltung von Lebensmittelabfällen.
„Wir sind begeistert von den Fortschritten dieser Technologie“, sagte er. „Durch fortschrittliche Analysen sehen wir [kitchens] besser vorhersagen können, was sie vorbereiten müssen.“
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„Wir beabsichtigen, Computer Vision in anderen Teilen der Küche einzusetzen, um zu verstehen, wie sie Essen zubereiten, Mitarbeiter einstellen und effizienter arbeiten können“, sagte er außerdem.
Winnows „mittelfristiges“ Ziel besteht darin, bis zum Ende des Jahrzehnts zu verhindern, dass eine Milliarde US-Dollar pro Jahr verschwendet wird.
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Laut Zornes hat die KI-Technologie des Unternehmens bisher 175 Millionen US-Dollar an Lebensmittelabfällen eingespart.