Emirates Flight Catering využije systém umělé inteligence ke snížení plýtvání potravinami o 35 %

V rámci Světového dne výživy, který připadá na 16. října, se společnost Emirates Flight Catering (EKFC), jedna z největších cateringových společností na světě, zavázala snížit plýtvání potravinami ve všech svých centrálních provozech v Dubaji, a to o 35 %. Aby dosáhla tohoto ambiciózního cíle, pověřila EKFC společnost Winnow, aby postupně zavedla pokročilý systém založený na umělé inteligenci, což umožní EKFC automaticky sledovat a kontrolovat plýtvání potravinami.

„Investujeme do nejnovějších technologií s cílem optimalizovat náš provoz a minimalizovat naši ekologickou stopu, což bylo vždy jednou z našich priorit. Díky tomu se nám již podařilo dosáhnout pozoruhodných výsledků prostřednictvím vylepšeného sběru dat a systému hlášení,“ řekl Saeed Mohammed, generální ředitel Emirates Flight Catering.

„Zavedení nových postupů práce podpořené technologiemi nám pomůže postoupit na další úroveň a zvýšit provozní efektivitu. Těšíme se, až splníme náš ambiciózní cíl, kterým je snížení plýtvání potravinami v našich centrálních provozovnách o více než třetinu,“ dodal Mohammed.

Marc Zornes, generální ředitel a spoluzakladatel společnosti Winnow, uvedl: „Jsme potěšeni, že můžeme spolupracovat s Emirates Flight Catering, abychom jim pomohli v jejich snaze snížit jejich potravinový odpad o 35 %. Potravinový odpad je celosvětovým problémem, s nímž musíme bojovat, abychom snížili dopad na klimatické změny. Umělá inteligence hraje důležitou roli při snižování plýtvání. Pokrokoví poskytovatelé stravovacích služeb, jako je Emirates Flight Catering, dokazují, že tato technologie přináší skutečné výsledky pro lidi i planetu.“

Pomocí kamery, sady inteligentních vah a stejného typu technologie strojového učení, která se nachází v autonomních vozidlech, se „naučí“ pokročilý systém založený na umělé inteligenci rozpoznávat různé potraviny hozené do koše a vypočítá finanční a environmentální náklady tohoto vyřazeného jídla. EKFC podle těchto výsledků upraví svá rozhodnutí o nákupu potravin. V rané fázi učení bude systém využívat lidský vstup a vylepšovat svou předpověď na základě zpětné vazby. Postupem času se bude systém neustále vylepšovat, až automaticky rozpozná jídlo bez lidské interakce.