Theo một báo cáo từ IQ của Intel, các công nghệ chuỗi lạnh thực phẩm như thị giác máy tính, trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu đang theo dõi sản phẩm tươi sống từ trang trại đến xe tải đến cửa hàng trong nỗ lực giảm lãng phí thực phẩm.
Khi trái dâu được hái ngoài đồng, nó bắt đầu thối rữa. Từ đó, cuộc đua mang đến sản phẩm tươi mới cho người tiêu dùng là một cuộc đua. Điều này đã dễ dàng hơn cách đây vài thế hệ khi hầu hết mọi người làm nông nghiệp và sống gần nơi sản xuất lương thực. Việc phân phối thực phẩm ngày nay phức tạp hơn khi ngày càng có nhiều người tiêu dùng dựa vào siêu thị để mua thực phẩm.
Ngày nay, việc vận chuyển thực phẩm dễ hỏng phụ thuộc vào cái được gọi là chuỗi lạnh thực phẩm. Sự phân phối thực phẩm vô cùng phức tạp này từ trang trại đến bàn ăn phụ thuộc vào việc tối đa hóa chất lượng và tuổi thọ của cây trồng.
Việc bổ sung trí tuệ nhân tạo (AI), thị giác máy tính và điện toán đám mây vào hoạt động kiểm tra thực phẩm, vận tải đường bộ và điện lạnh đang mang lại hiệu quả cho hoạt động hậu cần thực phẩm.
“Mục tiêu rất rõ ràng và khá đơn giản,” Dan Hodgson, một đối tác của Liên doanh Linn Grove, một nhóm đầu tư mạo hiểm nông nghiệp có trụ sở tại Fargo, Bắc Dakota. “Môi trường xung quanh cây trồng đó, dù là trên xe tải hay máy bay, đều phải ổn định trong suốt hành trình của nó - chính trong hành trình đó nó trở nên phức tạp.”
Giữ dâu tây ở nhiệt độ, độ ẩm và luồng không khí thích hợp chỉ là một vấn đề. Trái cây cũng cần được giao đến đúng thị trường với số lượng phù hợp vào đúng ngày, nơi nó thực sự được mua.
Hodgson nói thêm: “Quản lý chất lượng có nghĩa là quản lý nhiều người khác nhau ở mỗi giai đoạn phân phối và tốc độ khác nhau”.
“Các cảm biến và điện toán đám mây đang giúp thực sự xử lý được vấn đề đó.”
Theo đó, ứng dụng điện thoại thông minh dành cho thanh tra thực phẩm có thể giúp ích. AgShift, một công ty công nghệ AI nông nghiệp ở Santa Clara, California. Công ty sử dụng các thuật toán để hỗ trợ kiểm tra thực phẩm ở các giai đoạn phân phối khác nhau.
Miku Jha, Giám đốc điều hành của AgShift cho biết: “Giả sử chúng ta đang xem xét 20 quả dâu tây. “Hai thanh tra khác nhau có thể đưa ra hai kết quả khác nhau. Những gì công nghệ làm là giúp những thanh tra viên đưa ra những quan sát khách quan hơn.”
Việc chụp ảnh sản phẩm và gửi ảnh lên đám mây để phân tích cho phép AgShift tận dụng thị giác máy tính và thuật toán học sâu để đánh giá chất lượng sản phẩm mỗi lần được kiểm tra trên hành trình.
Jha nói: “Số hóa và tự động hóa thực sự có tác động đến hiệu quả.
Việc kiểm tra chính xác hơn giúp người bán hiểu rõ hơn về thời hạn sử dụng và giá cả của các lô hàng sản phẩm cụ thể. Biết chất lượng của từng hộp dâu tây - và các loại dâu tây dễ hỏng khác - đóng vai trò là cơ sở cho nhiều loại quyết định trong chuỗi lạnh thực phẩm.
Kỹ thuật trước khi trồng
Chuỗi cung ứng thực phẩm bắt đầu tốt trước khi hạt giống được gieo xuống đất. Nông dân sản xuất theo đúng nghĩa đen đã vạch ra từng inch cánh đồng bằng công nghệ GPS, đã biết những yếu tố nào có thể ảnh hưởng đến cây trồng theo kế hoạch.