AI gıda israfını azaltmaya nasıl yardımcı olabilir?

Konu gezegeni kurtarmak olduğunda bilgisayarların kötü bir ünü vardır. Kripto para birimlerisöz konusu son derece verimsiz teknoloji nedeniyle, tüm ülke kadar elektrik tüketiyor İsveç. Elon Musk defalarca uyardı hakkında Terminatörtarafından getirilmesi muhtemel -tarzı kıyamet yapay zeka (AI). Yine de, herhangi bir araç gibi, yapay zekanın da gezegen için iyi olma konusunda muazzam bir potansiyeli var ve bu gelecek göründüğü kadar uzak değil.

Bugün bu potansiyelin bir yönünü inceleyelim: Gıdayla ilgili sistemlerden kaynaklanan karbon emisyonlarını azaltmak. Göre Doğa, bunlar toplam emisyonların üçte birini oluşturuyor; the artan dünya nüfusu bu faktörün öneminin zamanla arttığına işaret etmektedir.

Bilgisayarlar, sayısız faktörü takip etmede ve insan müdahalesi olmadan çıktıları ayarlamada harikadır. Bunun son derece uygulanabilir olduğu gıda sistemiyle ilgili en az iki görev vardır: Gıda israfını azaltmak ve çevre için daha iyi gıdaların tüketimini artırmak. Her birini ayrıntılı olarak inceleyelim.

Evde yemek israfını azaltmak

Göre USDATüketicilerin evlerine getirdikleri gıdaların %21’i çöpe gidiyor ve %10’u da bakkal/depoya atılıyor. Bu israfın temel nedenlerine bakalım.

Önemli bir faktör, tüketicilerin mağazada gözüne çarpan yiyeceklerle ne yapacaklarını bilememeleridir. Belki indirimdeydi; belki ürünün bir kısmı bir tarif için kullanılmış ve artıklar ileriye doğru iyi bir yol sunmuyor. Plan olmadığında – belirli bir bakkal ürünüyle yapılacak tarif olmadığında – boşa gitme şansı artar. Bu, özellikle sebzeler ve proteinler gibi kısa raf ömrüne sahip ürünler için geçerlidir.

Peki ya market alışverişi paradigması, tek tek market ürünlerine odaklanmaktan tariflere odaklanmaya kaydırılırsa? Buzdolabındaki her öğenin etrafında bir “planı” olacaktır; Tarifler ailenin istediği gibi olduğu sürece, tüm ürünler yenecek.

Bu paradigma, ailenin yemek tercihlerini yakınlaştıran ve her ailenin keyif alacağı tarifler öneren yapay zeka ile birleştiğinde oldukça güçlü oldu. Tarife dayalı alışveriş bir şeydir Instacart ve Amazon kucaklıyorlar da; fiziksel marketlerin de yapamaması için hiçbir sebep yok.

Ayrıca, market perakendecileri, tarifleri bağımsız olarak düşünmek yerine, tüketicilerin bir hafta boyunca farklı tariflerdeki malzemeleri nasıl yeniden kullanabileceklerini düşünmelidir. Örneğin, müşterinin sepetindeki bir tarifte garnitür olarak maydanoz istenirse, tamamlayıcı bir salata tarifinde kalan maydanoz demeti kullanılabilir. Bu, müşterilerin paradan tasarruf etmesini sağlar ve kullanılmayan maydanozun ziyan olma olasılığını azaltır.

Arta kalanları en iyi şekilde kullanmak için tamamlayıcı tarifleri eşleştirme görevi, yapay zeka için mükemmeldir.

Markette gıda israfını azaltmak

Market ve depodaki çoğu atık, aşırı stoklamanın sonucudur. Aksine tedarik zinciri sistemleri Tamamen bilgisayarlaştırılmış ve iyileştirmeye yönelik pazar teşvikleri olan USDA, perakende zararlarını hala %10 olarak saptadı. İş, tüketicilerin sanal veya fiziksel reyonlarda gezinmesine ve istedikleri market ürünlerini seçmelerine dayandığı sürece, tüketici davranışını tahmin etmek oldukça zordur.

Ya bu model tersine çevrilirse? Ya tüketiciler istedikleri market ürünlerini ve hatta tarifleri doğrudan seçmezlerse; Ya geniş gıda tercihlerini belirtirlerse ve onlar adına hareket eden bir temsilci (insan veya yapay zeka) onlar için alışveriş yaparsa? Bu temsilcinin, tüketicinin ihtiyaçlarını temsil etmede iyi bir iş çıkarması koşuluyla, temsilci, perakendecideki stok düzeylerinden de haberdar edilebilir; daha sonra tüketici memnuniyeti üzerinde hiçbir etkisi olmayan ancak bozulmayı önleyen ikameler yapabilirler.

Gezegen için bariz yararının yanı sıra, israfın azaltılması daha karlı bir iş yaratır ve bazı tasarrufların tüketiciye aktarılmasına olanak tanır. Tipik bakkal marjları tek hanelibu tasarruflar toplanır – özellikle enflasyonist bir ortamda.

Çevre için daha iyi olanı yemek

Düşük karbon ayak izine sahip bir diyeti takip etmek, insanlar için şaşırtıcı derecede mantıksız bir görevdir. Our World in Data’ya göre yerel yiyecekler genellikle hayır daha iyi kıtalardan gönderilen yiyeceklerden daha fazla. Organik yiyecek genellikle daha yüksek sera gazı ayak izi. Paketlemeyi azaltmak bile dikkat edilmesi gereken doğru bir faktör değildir: küçük kesir bir gıdanın çevresel etkisini azaltır ve genellikle raf ömrünü uzatarak israfı azaltır.

Neyin gerçekten iyi ve kötü olduğuna dair en son anlayışı takip etmek çok zor ve araştırmalar hızla gelişiyor. Böylece bilişsel yük Sürdürülebilir beslenmeyi derinden önemseyen tüketiciler için bile ayak uydurma oranı çok yüksek.

Otomatik pilot olsa harika olmaz mıydı? gibi bir şey ESG yatırım fonları bu sizin için işi yapar, ancak gıda alanında? Doğru şeyi yapmanıza yardımcı olacak ve size ortalama bir Joe’dan ne kadar daha iyi yaptığınıza dair üç ayda bir rapor gönderecek bir şey?

İstediğiniz kadar uygulamalı olabileceğiniz yatırımın aksine, bu yiyecekle o kadar kolay çalışmaz. Yemeğinizin sürdürülebilirlik özelliklerini önemsemenin yanı sıra tadı, alerjenleri, makrobesin içeriğini, porsiyon boyutunu ve diğer birçok faktörü çok önemsiyorsunuz. Vegan olmadığınız sürece, tadını çıkarmayacağınız pek çok vegan yemek seçeneği ve hoşunuza gidecek birçok vegan, vejetaryen ve düşük karbonlu omnivor seçeneği vardır.

Tüm müşteri ihtiyaçlarını anlamak ve önerileri bir geri bildirim döngüsüne göre ayarlamak (yapılandırılmış, açık geri bildirim) burada önemli bir etkinleştiricidir.

Sağlıklı ve sürdürülebilir beslenme için otomatik pilotun var olduğu bir dünya hayal edin. Bu otopilot her bir tüketiciyi iyi tanırsa, bazılarını güvenle daha sürdürülebilir gıdalara yönlendirebilir – sığır eti bazlı bir tarifi tavuklu bir tarifle değiştirebilir veya normalde ete yoğun bir şekilde eğilen birine sebze ağırlıklı bir yemek sunabilir. AI her müşterinin tercihi benzersiz olduğu için bu dürtmelerde merkezi bir rol oynar; ve geniş ölçekte geri bildirim toplamak ve buna dayalı önerileri ayarlamak, tüm hedeflere ulaşmanın anahtarıdır.

Bu kavram mikro dürtmeler oldukça alakalı. Alışveriş deneyiminde sürdürülebilir seçeneklerin yanı sıra sosyal kanıt, geleneksel “koridorlara göz at” perakendecilerinin tüketicilerin doğru seçimler yapmasına yardımcı olabilir. Dijital perakendeciler için, her müşteri hakkında daha fazla bilgi sahibi olmak, sürdürülebilirliğe karşı alaka düzeyini optimize etmeye yardımcı olabilir. Optimal durumda, bu iki değişkenin rekabet etmesi gerekmez.

iyilik için bir güç olarak yapay zeka

Burada gördüğümüz gibi, yapay zeka tabanlı sistemler, sera gazı emisyonlarının iki önemli şekilde azaltılmasına yardımcı olabilir: Gıda israfını azaltarak ve tüketicileri daha sürdürülebilir gıdalar yemeye teşvik ederek. Bu faktörlerin her birinin önümüzdeki on yılda gezegen üzerinde derin bir etkisi olabilir.

Alex Weinstein, Hungryroot’ta CDO’dur.