A mesterséges intelligencia szerepet játszhat az élelmiszerpazarlás csökkentésében is
2026. július 21., 13:03
Az élelmiszer-pazarlás az élelmiszerrendszerek egyik legjelentősebb és legtartósabb hatékonysági problémája. A veszteségek mérséklésében egyre nagyobb szerepet kaphatnak a mesterséges intelligencián alapuló megoldások, amelyek az élelmiszerlánc különböző szakaszaiban támogathatják a pontosabb tervezést, a veszteségek korai felismerését és a megelőző intézkedéseket.
A ReFED és a The Spoon 2026-ban megjelent jelentése az Egyesült Államok élelmiszerrendszerén keresztül vizsgálja, hogyan használható a mesterséges intelligencia az élelmiszer-veszteség és -pazarlás mérésére, megelőzésére és csökkentésére. Bár az elemzés amerikai példákra épül, számos megállapítása az európai és a magyar élelmiszerlánc szereplői számára is hasznosítható.
A méréstől az autonóm rendszerekig
A jelentés az MI alkalmazási lehetőségeit öt, egymást részben átfedő fejlettségi és alkalmazási szintbe rendezi. Az első a mérés és a láthatóság megteremtése. A kamerák, intelligens mérlegek és IoT-szenzorok valós időben mutatják meg, miből, mikor és mennyi válik hulladékká. Ez különösen az üzemi konyhákban és egyes termelési folyamatokban jelent előrelépést, ahol korábban sok veszteség becsléseken alapult vagy rejtve maradt.
A második szakasz az előrejelzés és a döntéstámogatás. A rendszerek az értékesítési előzményeket, a szezonalitást, az időjárást, a készletszinteket és más működési adatokat elemezve rendelési, termelési vagy készletgazdálkodási javaslatokat készítenek.
A harmadik fázist a generatív MI és a fejlett analitika jelenti. Ezek a megoldások képesek lehetnek eltérő formátumú, töredezett adatforrások összekapcsolására és az adott működési helyzethez igazodó ajánlások megfogalmazására. E megoldások jelentős része azonban még korai vagy kísérleti szakaszban van.
A negyedik szakaszban jelennek meg az autonóm és előretekintő rendszerek. Az MI-ágensek a jövőben nemcsak ajánlásokat adhatnak, hanem előre meghatározott jogosultságok és ellenőrzési szabályok mellett több lépésből álló feladatokat is végrehajthatnak. Ehhez kapcsolódnak a digitális ikrek is, amelyek egy gazdaság, raktár vagy feldolgozóüzem virtuális modelljeként segíthetik a várható következmények előzetes vizsgálatát.
Az ötödik, legtávolabbra mutató fázis a biológiai tervezés és a molekuláris szintű fejlesztés. Az MI gyorsíthatja a hosszabb eltarthatóságú, ellenállóbb vagy kedvezőbb minőségi tulajdonságokkal rendelkező növényfajták fejlesztését, valamint új összetevők és termékösszetételek azonosítását. A cél itt már az, hogy a veszteség lehetőségét részben még az alapanyagok és az élelmiszerek tervezésekor mérsékeljék.
A teljes cikk innen tölthető le.
