Ridurre lo spreco alimentare grazie a una produzione basata su algoritmi di intelligenza artificiale e metodi di apprendimento automatico che possono ottimizzare le vendite e la pianificazione della produzione, nonché i sistemi di controllo dei processi e degli impianti: questo è il progetto allo studio del Fraunhofer Institute for Casting, Composite and Processing Technology (IGCV).
Il progetto, denominato “Resource-efficient Intelligent Foodchain” (REIF) ha l’ambizioso scopo di ridurre lo spreco alimentare in Germania dove, secondo uno studio del Thünen Institute, ogni anno si buttano 12 milioni di tonnellate di cibo. Di queste, il 30% viene distrutto durante la produzione, il 18% viene gettato dai commercianti (all’ingrosso e al dettaglio) e il 52% dalle famiglie.
Al progetto REIF, per cui il Ministero federale tedesco dell’economia e dell’energia ha stanziato 10 milioni di euro, partecipano circa 30 partner, impegnati prima di tutto nella costruzione di un ecosistema di intelligenza artificiale che necessita del coinvolgimento di tutti gli attori della catena di fornitura, dal primo all’ultimo.
I ricercatori dell’IGCV si sono concentrati su latticini, carne e prodotti di panetteria, tra i generi alimentari che maggiormente vengono sprecati. Tra le cause dello spreco vi sono sovrapproduzione, fluttuazione nella qualità delle materie prime e rapido deterioramento di questi generi alimentari. Oltre a questo, tuttavia, il cibo viene spesso gettato perché non rispetta standard estetici stabiliti. In altre parole, non è bello.
Patrick Zimmerman, Philipp Theumer e altri cinque ricercatori del Fraunhofer IGCV stanno esaminando come le risorse interne delle aziende (come gli impianti e i macchinari, o la pianificazione e il controllo della produzione) possono essere ottimizzati per ridurre gli sprechi utilizzando metodi di AI.
“Applichiamo l’intelligenza artificiale all’intera catena del valore, specialmente negli impianti di produzione. Per farlo, adattiamo e selezioniamo gli algoritmi che sono adatti alla rispettiva applicazione. Guardiamo la prevedibilità e la controllabilità in tutte le aree – dalla produzione nella fattoria alla vendita nel supermercato – per ottimizzare il loro potenziale”, spiega Zimmerman.
Grazie all’intelligenza artificiale, spiegano i ricercatori, è possibile fare previsioni mirate sul fabbisogno alimentare, migliorando la prevedibilità e la controllabilità dei processi di creazione del valore e riducendo le perdite alimentari legate alla qualità.
Infatti, a livello di sistema, la maggiore quantità di spreco di cibo si verifica durante le prime fasi, perché i parametri ottimali devono essere identificati prima e quindi nel frattempo si producono scarti. L’intelligenza artificiale può aiutare a ridurre anche questi sprechi: ad esempio, la data di scadenza della carne dipende anche dalla temperatura che raggiunge durante il processo di miscelazione e dalla durata dello stesso. Attraverso l’utilizzo dell’intelligenza artificiale è possibile ridurre la quantità di energia ammessa al processo di miscelazione, prolungando così la data di scadenza, che a sua volta ottimizza il tempo di vendita nel supermercato e riduce le perdite di cibo.
Un processo che i ricercatori stanno già applicando ad altri alimenti. “Ad esempio, stiamo applicando sensori intelligenti e algoritmi intelligenza artificiale e di autoapprendimento per perfezionare il processo di schiumatura durante la produzione di basi per torte al primo tentativo”, spiega Zimmerman.
Ridurre lo spreco alimentare grazie all’AI, le prospettive a lungo termine
L’obiettivo a lungo termine dei ricercatori del Fraunhofer Institute e dei partner del progetto è quello di creare un ecosistema IT e un mercato virtuale. L’ecosistema IT permetterà alle aziende di fornire gli algoritmi AI che hanno implementato a tutti i partecipanti della piattaforma.
Inoltre, grazie alla piattaforma le imprese coinvolte nel progetto potranno condividere in rete i propri dati e aumentare così il valore aggiunto lungo tutta la catena di valore dell’industria alimentare. Questo permetterebbe il trasferimento del know-how da un’azienda all’altra, oltre a garantire il continuo miglioramento del modello e degli algoritmi di intelligenza artificiale.
Grazie al mercato virtuale e allo scambio dei dati, le aziende di produzione possono controllare meglio i loro processi, beneficiando delle previsioni di vendita ricavabili grazie ai dati condivisi. Questi includeranno i dati provenienti dai supermercati, quelli relativi al comportamento dei consumatori, le scorte presenti nei punti vendita e le date di scadenza.
Grazie a queste informazioni, i supermercati potranno adottare un modello di aggiustamento dinamico dei prezzi. “Questo eviterà il drastico taglio dei prezzi che siamo abituati a vedere poco prima della data di scadenza del prodotto e prolungherà il tempo di vendita dello stesso. Di conseguenza, è più probabile che un prodotto venga acquistato prima che sia destinato ad essere smaltito e anche il profitto complessivo aumenta”, dice Zimmermann.
Questo sistema permetterebbe al rivenditore di massimizzare il profitto e ridurre lo spreco di cibo, anche attraverso l’utilizzo di dati esterni, come quelli metereologici. Alcuni prodotti alimentari, infatti, vengono consumati maggiormente in determinate situazioni climatiche: è il caso, ad esempio, della carne da barbecue, maggiormente richiesta quando il clima è favorevole per una cena all’aperto. “I produttori di carne possono adattare il loro volume di macellazione di conseguenza e, viceversa, ridurre la produzione in caso di cattivo tempo”, aggiunge Zimmermann.
Il vantaggio, spiega il ricercatore, è per tutti i soggetti coinvolti nella catena di fornitura, anche i consumatori finali. “In caso di maltempo, il prezzo della carne da barbecue potrebbe essere ridotto, evitando che rimanga sullo scaffale. Sistemi di previsione come questi potrebbero essere offerti anche sulla piattaforma online”.
Il progetto è attualmente nella fase concettuale, ma i partner prevedono di procedere a breve con i primi test.
