Một công ty công nghệ của Mỹ là Winnow đã tiến hành lắp đặt camera AI phía trên thùng rác trong bếp của các nhà hàng để hiểu hơn về nhu cầu của khách hàng ăn uống mỗi ngày. Các camera này sẽ ghi nhận và phân tích hình ảnh về thực phẩm dư thừa được bỏ vào thùng rác, sau đó dùng thuật toán để nhận ra những sản phẩm nào thực sự cần được loại bỏ (như vỏ chuối chẳng hạn) và những thực phẩm bị lãng phí (không ăn hết và bỏ đi).
AI sẽ quét và phân tích dữ liệu thực phẩm được bỏ đi mỗi ngày để đưa ra gợi ý điều chỉnh cho các nhà hàng, khách sạn trong thực đơn mỗi ngày dành cho khách.
Một số kách sạn của Hilton triển khai công cụ này đã phát hiện nhiều loại bánh ngọt dành cho bữa sáng của họ quá lớn và đậu nướng thường bị bỏ dở.
Một chuỗi khách sạn khác sau khi lắp camera AI vào thùng rác để theo dõi những gì khách vứt đi đã phát hiện, bánh sừng bò ăn sáng của họ đang quá lớn, khách hàng không thể ăn hết, từ đó dẫn đến sự lãng phí không đáng có, ảnh hưởng tới lợi nhuận, chi phí sản xuất.
Cũng nhờ việc lắp camera AI, một siêu thị có thể đột nhiên nhận ra trong dữ liệu bán hàng của chính mình, rằng hành vàng không bán chạy nhanh như hành đỏ và có nhiều khả năng bị vứt đi khi bị hết hạn.
Đó là một phần trong số những phát hiện mới nhất của các nhà khoa học trong việc tích hợp AI vào việc theo dõi thói quen của người tiêu dùng. Một lượng lớn thực phẩm thừa được chuyển từ siêu thị và nhà hàng đến thùng rác, phần lớn trong số đó, nếu không được ủ phân, sẽ bị đưa vào các bãi chôn lấp, nơi nó phân hủy, thải khí nhà kính mạnh vào khí quyển, góp phần làm nóng hành tinh của chúng ta mỗi ngày. Đây cũng là vấn đề gây đau đầu với các nhà hoạt động môi trường trong suốt nhiều năm qua.
Rác thải thực phẩm đang là vấn đề gây đau đầu đối với các nhà hoạt động môi trường trong suốt nhiều năm qua. Chúng là một tác nhân quan trọng trong việc khiến trái đất nóng lên.
Nắm bắt nhu cầu kể trên, những công ty như Winnow đã phát triển các công cụ AI để theo dõi rác thải của nhà hàng. Một công ty khác, Afresh lại lựa chọn phân tích dữ liệu siêu thị để tìm kiếm sự không phù hợp lãng phí giữa những gì cửa hàng đang dự trữ và những gì mọi người đang mua.
Hai công ty này là một phần của một ngành công nghiệp mới nổi đang cố gắng giải quyết vấn đề do ngành công nghiệp thực phẩm hiện đại tạo ra. Ở Mỹ, một phần ba số lương thực trồng trọt không bao giờ được ăn và đã trở thành rác thực phẩm.
Theo Chương trình Môi trường Liên Hợp Quốc, trên toàn cầu, 1 tỷ tấn thực phẩm đã bị lãng phí vào năm 2022. Chất thải thực phẩm chiếm 8 đến 10% lượng khí thải nhà kính toàn cầu, gần bằng lượng khí thải từ hàng không và vận chuyển cộng lại.
Để giảm thải rác thực phẩm, nhiều nỗ lực của các nhà hoạt động môi trường cũng đang đem lại những kết quả tích cực. Một nhóm chuỗi siêu thị tự nguyện cam kết giảm lãng phí thực phẩm trong hoạt động của họ ở miền Tây nước Mỹ và Canada. Từ năm 2019 đến năm 2022, 8 chuỗi cửa hàng nằm trong dự án cam kết chất thải Thực phẩm Bờ biển Thái Bình Dương đã báo cáo tổng khối lượng thực phẩm chưa bán được của họ giảm 25%. Các cửa hàng, siêu thị này cũng đã quyên góp nhiều thực phẩm hơn cho các tổ chức từ thiện và gửi nhiều rác thải hơn đến các cơ sở sản xuất phân bón, thay vì đưa đến các bãi chôn lấp.
AI giúp phân tích dữ liệu tại các siêu thị, cửa hàng thực phẩm để đưa ra gợi ý mua sắm, dự trữ hàng hóa cần thiết cho người quản lý, tránh tình trạng hết hạn phải bỏ đi.
Một ứng dụng có tên Flashfood cũng giúp kết nối khách hàng với thực phẩm giảm giá tại các cửa hàng tạp hóa, tương tự như Too Good to Go - kết nối khách hàng với các nhà hàng và cửa hàng tạp hóa bán thực phẩm dư thừa giảm giá.
Công nghệ của Afresh xử lý dữ liệu bán hàng trong khoảng sáu năm về mọi sản phẩm trong khu vực thực phẩm tươi sống của cửa hàng tạp hóa mà nó hợp tác. Công cụ AI của nó có thể đoán được thời điểm mọi người mua bơ và giá bao nhiêu. Nó có thể kết hợp dữ liệu đó với dữ liệu về tốc độ hư hỏng của bơ và từ đó tư vấn nên dự trữ bao nhiêu quả bơ.
Matt Schwartz, người đồng sáng lập Afresh cho biết, AI sẽ cung cấp thông tin chính xác hơn về nhiều sản phẩm hơn, chính xác hơn cả một người quản lý có kinh nghiệm. Chẳng hạn, nó có thể đề xuất người quản lý cửa hàng đặt mua 105 thùng trứng vào tuần trước Lễ Phục sinh, thay vì 110.
Ngoài ra, Suzanne Long, giám đốc phát triển bền vững của Albertson's, công ty sử dụng công nghệ Afresh, cho biết, những người quản lý cửa hàng có kinh nghiệm ngày càng hiếm. “Những gì AI đang làm là mang lại cho chúng tôi sự chính xác. Nó để xuất được sản phẩm nào cần mua, mua loại nào thì tối ưu hơn”…