Cómo la IA y el aprendizaje automático están revelando "en tiempo real" el desperdicio de alimentos en cocinas comerciales y restaurantes
La visión por ordenador de Winnow ayuda a las cocinas a ser más eficientes, ahorrando dinero y recursos naturales, dice su director general
{{#rendered}} {{/rendered}}Se calcula que el desperdicio de alimentos representa entre el 30% y el 40% del suministro de alimentos, según el Departamento de Agricultura de EE.UU., y ahora una empresa londinense está utilizando la inteligencia artificial en un intento de abordar el problema.
Winnow, una empresa de soluciones para el desperdicio de alimentos, ha desarrollado un sistema basado en IA que pretende reducir el desperdicio de alimentos en las cocinas comerciales de todo el mundo.
Marc Zornes, director general, dijo que la tecnología de la empresa puede medir los alimentos que se tiran a diario utilizando el aprendizaje automático y una cámara.
{{#rendered}} {{/rendered}}"Utilizamos la visión por ordenador para identificar lo que se está desperdiciando en tiempo real, literalmente mientras se tira la comida", dijo a Fox News Digital en una entrevista.
Se coloca una báscula debajo del sistema para medir cuánta comida se desperdicia, explicó Zornes.
{{#rendered}} {{/rendered}}Dos cocineros aparecen cortando verduras junto a un dispositivo Winnow, que utiliza tecnología de IA para medir el desperdicio de alimentos. (Winnow)
A partir de ahí, Winnow puede ayudar a descifrar el coste y el perfil de los alimentos desechados.
"Con esos datos, devolvemos información al equipo culinario y a la dirección mostrando el valor total del desperdicio alimentario, relacionándolo con el volumen de comida que sirven o compran para ayudarles a tomar decisiones que reduzcan el desperdicio alimentario", dijo Zornes.
"Nos gusta pensar que les ayudamos a comprar, preparar o producir mejor".
{{#rendered}} {{/rendered}}Marc Zornes, director general de Winnow (a la derecha), aparece con el cofundador Kevin Duffy, a la izquierda. Zornes dijo que la tecnología de la empresa puede medir el desperdicio de alimentos. (Winnow)
Uno de los clientes de Winnow, el grupo hotelero internacional Iberostar, ha implantado la tecnología en sus propias cocinas de todo el mundo.
La Dra. Megan Morikawa, directora global de Sostenibilidad del Grupo Iberostar, declaró a Fox News Digital que la estrategia de la empresa es "llevar la protección de los océanos a todo el negocio hotelero".
Morikawa, de Washington, D.C., es también bióloga marina, y dijo que Winnow está ayudando a Iberostar a alcanzar sus objetivos, entre ellos alcanzar la neutralidad de carbono para 2030.
{{#rendered}} {{/rendered}}Un complejo Iberostar frente al mar en la República Dominicana. La Dra. Megan Morikawa, directora global de Sostenibilidad del Grupo Iberostar, dijo que la estrategia de la empresa es "llevar la protección de los océanos a todo el negocio hotelero." (Iberostar)
La empresa quiere mejorar la salud ecológica de las zonas naturales que rodean las más de 100 propiedades de Iberostar en 16 países, cerca del 80% de las cuales están en primera línea de playa, señaló.
Reducir la huella de los residuos alimentarios
Para los clientes de los establecimientos hoteleros de lujo con todo incluido, la experiencia gastronómica es "parte integrante de su exploración cultural y culinaria", afirma Morikawa.
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{{#rendered}} {{/rendered}}Pero la empresa descubrió que la huella de carbono dejada por los residuos alimentarios tenía más impacto medioambiental que toda la electricidad consumida en sus propiedades.
Se calcula que el desperdicio de alimentos constituye entre el 30% y el 40% del suministro de alimentos, según el Departamento de Agricultura de EEUU. (Winnow)
Tomar medidas para reducir el impacto medioambiental de los residuos alimentarios puede beneficiar a los océanos del mundo, según Morikawa.
"Los océanos son lugares hermosos para que trabajemos y los veamos, y están en peligro", dijo. "Y algunas de las mejores formas de ayudarlos son las acciones que emprendemos en nuestras operaciones".
{{#rendered}} {{/rendered}}Las plantas del océano producen el oxígeno que respiran los humanos y ayudan a absorber el CO2 que impulsa el cambio climático, afirma Morikawa.
En la foto, el Nivel Coral del Iberostar Selección Bávaro en Punta Cana. (Iberostar)
El sistema alimentario representa hasta el 30% de todas las emisiones de gases de efecto invernadero, dijo Zornes.
{{#rendered}} {{/rendered}}El desperdicio de alimentos es también la principal causa de extracción de agua y pérdida de biodiversidad, ya que se desperdicia aproximadamente un tercio de todos los alimentos.
"Cada vez que alguien tira comida, creamos información que ayuda a la IA a ser más inteligente".
"Eso ocurre en toda la cadena de suministro", dijo Zornes. "Y tanto si te preocupa desde el punto de vista del clima como si sólo te preocupa desde el punto de vista de la ineficacia, es un problema que creemos que puede abordarse".
Y añadió: "Reducir el desperdicio de alimentos ayuda a las cocinas a ahorrar costes y a comprar menos alimentos, lo que a su vez reduce el impacto medioambiental de nuestro sistema alimentario."
{{#rendered}} {{/rendered}}Clasificación asistida de los alimentos
Es "mucho más difícil" medir cómo se desperdicia la comida en las cocinas industriales, por eso Winnow ha sido tan beneficioso para Iberostar, dijo Morikawa.
El modelo de aprendizaje automático de Winnow tiene en cuenta la hora del día, el peso de los alimentos y otras características como el color y la forma.
{{#rendered}} {{/rendered}}Como ejemplo, Morikawa dijo que Winnow puede detectar si un alimento amarillo arrojado a su cubo por la mañana es huevo revuelto, piña u otra cosa.
"Con Winnow Vision, podemos tener una clasificación asistida de los alimentos, lo que nos permite ver de forma mucho más eficaz lo que tiramos al final de un servicio y alcanzar nuestros objetivos de reducción del desperdicio de alimentos", dijo.
"Con Winnow Vision, podemos tener una clasificación asistida de los alimentos, lo que nos permite ver de forma mucho más eficiente lo que estamos tirando al final de un servicio", dijo Morikawa. (iStock)
Zornes subrayó que "cada vez que alguien tira comida, creamos información que ayuda a la IA a ser más inteligente".
{{#rendered}} {{/rendered}}Dice: "Somos capaces de identificar lo que hay de nuevo en la papelera mirando lo que había antes y después. Luego identificamos cuál es ese producto tomando la imagen y utilizándola para entrenar nuestro modelo".
Cada vez que Winnow hace fotos en las más de 2.000 cocinas donde está implantado ahora mismo, la información se introduce en el modelo de visión por ordenador, que conduce a una identificación "muy precisa y muy potente" de los residuos alimentarios, dijo Zornes.
"Identificamos cuál es ese producto tomando la imagen y utilizándola para entrenar nuestro modelo".
Los comentarios de la clientela de Winnow han sido "muy positivos", dijo.
{{#rendered}} {{/rendered}}Morikawa, de Iberostar, coincidió en que los sistemas de IA como Winnow se han convertido en "clave" para la eficacia.
El sistema Winnow elabora un informe sobre el desperdicio de alimentos -que se muestra aquí- en el que se hace un seguimiento de los alimentos y las cantidades de comida que se desperdician. (Winnow)
El verdadero poder de la IA, sugirió Zornes, es que "nos permite hacer cosas que antes no imaginábamos que fueran posibles", incluida la simplificación de tareas importantes como la gestión de los residuos alimentarios.
"Estamos entusiasmados con la forma en que progresa esta tecnología", dijo. "Mediante análisis avanzados, vemos que [las cocinas] pueden predecir mejor lo que necesitan preparar".
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"Prevemos aprovechar la visión por ordenador en otras partes de la cocina para ayudar a comprender cómo pueden preparar los alimentos, contratar y operar de forma más eficiente", dijo también.
La ambición "a medio plazo" de Winnow para finales de la década es evitar que se desperdicien 1.000 millones de dólares al año.
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Hasta la fecha, la tecnología de IA de la empresa ha ahorrado 175 millones de dólares en residuos alimentarios, según Zornes.