今天介绍一篇近期由印度Graphic Era Hill University的Indrajeet Kumar等人发表于Journal of Food Quality的文章。文中通过文献对智慧农业、食品加工业中的人工智能、数据分析在食品行业中的作用、餐厅业务中的机器学习、食品安全中的人工智能进行了研究，并分析了人工智能和机器学习在食品行业的未来发展情况。
摘要
今天介绍一篇近期由印度Graphic Era Hill University的Indrajeet Kumar等人发表于Journal of Food Quality的文章。文中通过文献对智慧农业、食品加工业中的人工智能、数据分析在食品行业中的作用、餐厅业务中的机器学习、食品安全中的人工智能进行了研究，并分析了人工智能和机器学习在食品行业的未来发展情况。
1. 介绍
食品工业产品在世界经济的发展中发挥着重要作用，其质量、安全性以及合理分配对现在社会是非常必要的。在过去的几十年里，人工智能(AI)等新开发的技术已取得了良好的成绩。因此，有必要研究基于AI的智慧农业和先进食品工业。通过使用这些现代技术，食品工业可以在更短的时间内生产大量食品，从而促进经济发展。基于AI的系统或自动系统广泛应用于该技术的几乎在每个部分。它能够有效地优化问题，使食品工业计算机化，并改造食品工业产品。通过使用计算机化的系统，可以检查并确保对改善种子选择、作物监测、浇水和温度监测等的最有利条件，从而提供优质的食品工业产品。此外，AI还有助于食品加工、储存和食品运输。机器人和智能无人机等智能设备也可以在降低包装成本方面发挥非常关键和重要的作用。还有助于运送食品，在危险的环境中完成任务，并提供非常优质的产品。
人工智能在食品行业的重要作用大致可以分为两类：一类是食品安全管理，一类是食品质量管理（见Figure 1）。
Figure 1. 人工智能在食品行业的作用
2.智慧农业
Figure 2展示了AI在食品行业的流行应用。包括土壤监测、机器人种植和预测分析。
物联网(IoT)土壤监测是AI的应用。物联网在作物和土壤监测的决策中发挥着重要作用，它支持农民和食品行业充分利用其经济，减少疾病的机会，并优化可用资产的使用。分析的结果和接收数据的可视化有助于资源利用。系统识别需要识别土壤的趋势并根据情况做出微妙的决定，以获得最大的作物产量和优质的产品。这种以农业为基础的物联网被称为智慧农业。基于物联网的食品行业被称为智慧食品行业。robocrop是一种基于AI的机器人系统，可通过最大限度地提高实用性和一致性来推进生产过程。利用ML算法开发学习模型可以跟踪和预测各种环境对作物产量的影响，如天气变化。ML算法与卫星相结合，研究作物可持续性、预测天气并评估农场以了解病虫害的存在。
Figure 2. 智慧农业
3. 食品加工业中的人工智能
Figure 3展示了AI在食品加工和处理行业的重要应用。包括产品分类和包装、个人健康卫生、客户决策系统、设备清洁和维护、推出新产品和需求-供应链管理。
在食品加工行业，食品的正确订购和包装是制造单位的一项繁琐任务和耗时过程，基于AI的系统来处理，可以将出错的机会降至最低，并迅速提高行业的生产率。基于AI的智能决策系统包括各种工具和方法，即高分辨率摄像机、基于激光技术的系统、基于X射线的系统和红外光谱。基于AI的系统通过部署各种传感器和摄像头，可以实现更高效率和更短时间的清洁。目前，几乎所有的食品加工行业和食品包装行业都在利用AI的力量来拓展和推出新产品进入市场。此类任务主要用AI和ML。由于食品安全政策，食品行业需要在供应链系统中更加透明地体现食品的路径。为了监控流程的每个阶段，部署了过程AI。基于AI的Symphony Retail提供了预订运输、计费和库存管理的功能。
Figure 3. 在食品加工和处理行业的重要应用
4. 食品行业数据分析
在食品行业，使用技术，尤其是数据科学，是让任何人在竞争中保持领先地位的唯一途径。Figure 4给出了有关食品行业数据分析的信息。
数据科学已经成为当前技术驱动行业提升和实现其多样化商业实践的先决条件。Gobble是一个很好的例子，它完全依赖数据科学来预测其客户的供应和需求。此外，AI通过配料组合，可以以多种方式烹饪单一食谱，而这些配料可以用其他方式烹饪，为烹饪菜肴创造了无限的可能性。AI还正在使一些现有行业受益，并有一些有效的市场支配机会。
Figure 4. 食品行业的数据分析
5. ML在餐厅业务中的应用
ML和AI技术还可用于餐饮业的多种服务，如基于AI的客户反馈系统、食品自动售货终端和应用、基于AI的在线餐厅搜索引擎、语音搜索、自助点餐亭系统、食品工业机器人、基于ML的收入预测和食品配送（Figure 5）。
Figure 5. ML 在餐厅业务中的应用
6. 食品安全中的人工智能
由于机器人的无菌特性，它在食品加工行业中被广泛接受。该特性是减少食品相关疾病数量的重要因素。基于AI的系统的维护简单易行。Figure 6展示了食品安全中的AI。
食品行业最有前途的两项发明是二代测序(NGS)和电子鼻(EN)。NGS很快取代了食品安全领域的DNA方法。基于AI的自动化系统和工作流的引入有助于比以往更快、更准确地规划数据采集和实验室试验。NGS可以非常快速有效地发现危险倾向，在造成大规模损害之前预防感染流行。EN主要是制造环境中人鼻口的替代品。放置的传感器可以精确识别各种气味，仅感知周围环境的气味，并将感知到的数据传输到数据中心，ML算法在数据中心访问这些数据。根据基于ML的系统做出的决定，警报信号被传送到制造单元。因此，EN可能是的食品安全不久的的未来。占食物供应量的30%至40%的食物浪费体现出人类没有有效地利用可用资源。传统的耕作方法可以被更智能的耕作方法所取代。
Figure 6. 食品安全中的人工智能
7. 结论
目前食品行业正在利用的只是人工智能的基本水平。在未来，AI将改变食品加工行业，因为它有巨大的潜力为客户和员工创造合理和更健康的生产力。在食品生产和餐饮业中使用人工智能和机器学习通过最大限度地减少制造过程中的人为错误，并在较小程度上减少剩余的大量产品，将业务提升到一个新的水平已经成为一种趋势。它可以降低包装和运输成本，增加客户满意度，快速服务，语音搜索，以及更个性化的订单。这些商业优势也可以为大型食品工厂带来好处，从长远来看，这将带来明显的好处。
参考文献
- Indrajeet Kumar, Jyoti Rawat, Noor Mohd, Shahnawaz Husain, “Opportunities of Artificial Intelligence and Machine Learning in the Food Industry”, Journal of Food Quality, vol. 2021, Article ID 4535567, 10 pages, 2021. https://doi.org/10.1155/2021/4535567
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