Роль искусственного интеллекта в автоматизированных технологиях производства и переработки в пищевой промышленности

В автоматизированных технологиях производства и переработки в пищевой промышленности искусственный интеллект (ИИ) играет ключевую роль. Использование интеллектуальных технологий автоматизации во многих производственных процессах не только значительно повышает эффективность производства, но и обеспечивает безопасность и качество пищевых продуктов, что имеет большой потенциал для инновационной революции в пищевой промышленности.

В этой статье представлен обзор технологии искусственного интеллекта и ее потенциальных применений в автоматизации пищевой промышленности, основное внимание уделяется ее использованию при тестировании безопасности пищевых продуктов, обработке производственных данных, анализе и прогнозировании производственных данных, а также демонстрируются преимущества повышения эффективности, снижения затрат и улучшения качества продукции.

Однако мощь технологий искусственного интеллекта для пищевой промышленности также побудила задуматься о возможностях и ограничениях внедрения интеллектуального технологического оборудования или систем автоматизации производства пищевых продуктов в приложения для пищевого бизнеса. Цель этой статьи — предоставить идеи и рекомендации правительствам, исследователям и работникам пищевой промышленности в надежде стимулировать и ускорить развитие технологий искусственного интеллекта в производстве и переработке продуктов питания.

Кратко

В результате постоянного роста населения планеты и повышения уровня жизни спрос на продовольствие демонстрирует беспрецедентную динамику роста. Есть мнение, что к 2050 году мировой спрос на продовольствие увеличится на 59-98%. Рост спроса на продовольствие предъявляет повышенные требования к сельскохозяйственному производству, но также создает беспрецедентные проблемы для пищевой промышленности и управления цепочками поставок. Поэтому пищевая промышленность нуждается в поиске инновационных решений для удовлетворения растущего спроса на продукты питания при условии обеспечения качества и безопасности пищевых продуктов.

С тех пор как в процессе производства заменителей пищевых продуктов стали использоваться ручные операции, автоматизация стала признанным общественностью ключевым фактором повышения эффективности производства и обеспечения качества продукции. Технология автоматизации может сделать производственную линию более интеллектуальной, и весь производственный процесс может быть завершен без ручного вмешательства, что не только снижает погрешность ручного управления, но и делает производственный процесс более стабильным и точным.

В то же время различные датчики и оборудование, установленные на производственной линии, позволяют осуществлять мониторинг и анализ данных в режиме реального времени, а также обеспечивать точный контроль температуры, давления, влажности и других параметров в производственном процессе. Сталкиваясь с быстрыми изменениями рыночного спроса, технологии автоматизации также могут помочь предприятиям быстрее и эффективнее корректировать производственные планы для удовлетворения разнообразных потребностей потребителей.

В последние годы появление технологии искусственного интеллекта (ИИ) не только меняет различные отрасли промышленности, но и быстро влияет на пищевую промышленность, вновь внося революционные изменения в пищевую промышленность. Благодаря непрерывному развитию технологий искусственного интеллекта в области распознавания изображений, обработки естественного языка (NLP), машинного обучения (ML) и других областях, IT обеспечивает мощную техническую поддержку интеллектуального автоматизированного производственного процесса в пищевой промышленности.

Внедрение технологии искусственного интеллекта в работу оборудования в процессе пищевой промышленности может позволить предприятиям осуществлять интеллектуальное управление в области контроля качества пищевых продуктов, прогнозного технического обслуживания оборудования, оптимизации цепочки поставок и т.д., что не только значительно повышает эффективность производства, но и снижает производственные затраты.

Учитывая огромный потенциал, который продемонстрировал искусственный интеллект в автоматизации пищевой промышленности, в данной статье рассматривается потенциал применения технологии искусственного интеллекта в автоматизации пищевой промышленности, уделяя особое внимание описанию применения искусственного интеллекта в автоматизации различных процессов в пищевой промышленности. Во-вторых, в нем рассматриваются технические и этические проблемы, с которыми сталкивается искусственный интеллект при автоматизации пищевой промышленности, и предлагаются соответствующие перспективы исследований. Мы надеемся, что этот обзор может дать ценные рекомендации и идеи для автоматизации и инноваций в пищевой промышленности.

Потенциал ИИ в автоматизации пищевой промышленности. Обзор ключевых технологий ИИ и возможностей их применения

Определение ИИ как междисциплинарной области исследований со временем менялось. Первое понимание ИИ началось с изучения компьютеров, выполняющих задачи, для решения которых обычно требуется человеческий интеллект. Благодаря быстрому развитию технологий искусственного интеллекта, они превратились в комплексную технологическую систему, включающую ML, DL, NLP и другие подотрасли.

ML, как одно из ядер искусственного интеллекта, позволяет компьютерным системам извлекать правила из данных и использовать эти правила для прогнозирования новых данных без необходимости писать четкие инструкции для каждой возможной ситуации. ML включает в себя три аспекта: обучение под наблюдением, обучение без присмотра и обучение с подкреплением, которые играют важную роль в различных сценариях применения. Контролируемое обучение обычно используется для задач прогнозирования и классификации, неконтролируемое обучение подходит для интеллектуального анализа данных и кластерного анализа, а обучение с подкреплением хорошо зарекомендовало себя в процессах принятия решений и задачах контроля.

DL, как ветвь ML, использует многослойные нейронные сети для моделирования работы человеческого мозга с целью идентификации и извлечения признаков из данных, а также проводит сложное математическое моделирование для достижения цели обработки информации. В моделях DL сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN) обычно хорошо работают в таких областях, как распознавание изображений и речи и NLP.

НЛП — это еще одна ключевая область ИИ, которая позволяет компьютерам понимать, интерпретировать и генерировать человеческую речь с точки зрения распознавания языка, семантического понимания, машинного перевода и других функций, а также имеет широкий спектр применений в повседневной жизни, включая извлечение информации, анализ настроений и диалоговые системы. Моделируя и расширяя возможности человека в области обучения, мышления, восприятия и других способностей, эти технологии продемонстрировали широкий потенциал применения во многих областях, таких как медицина, сельское хозяйство и образование.

В исследовании, опубликованном в журнале Nature, предлагается основополагающая модель для общего медицинского ИИ, модель ИИ, способная выполнять множество задач, гибко интерпретировать различные модели медицинских данных, включая изображения, электронные медицинские карты, результаты лабораторных исследований, геномику, диаграммы или медицинский текст, и выдавать выходные данные, демонстрирующие расширенные возможности медицинского анализа, такие как объяснения в виде свободного текста, устные советы или аннотации к изображениям. Это может помочь врачам-клиницистам в выполнении ряда важных задач и снизить административную нагрузку на врачей-клиницистов.

В сельском хозяйстве предполагают, что искусственный интеллект использовался в исследовательских проектах по внедрению интеллектуального сельскохозяйственного орошения и роботизированных технологий выращивания винограда. Эти приложения позволяют собирать более качественные сельскохозяйственные данные с меньшими трудозатратами, что в конечном итоге повышает точность и эффективность сельскохозяйственных процессов.

Кроме того, исследования показали, что параметры внимания и памяти детей с аутизмом значительно улучшились благодаря программному обеспечению с использованием искусственного интеллекта, а персонализированные обучающие программы, управляемые с помощью искусственного интеллекта, эффективны в обучении навыкам и содействии социальной интеграции детей с аутизмом. Применение технологий искусственного интеллекта в различных областях не только повысило эффективность работы предприятий, но и предоставило новые решения для решения сложных задач.

Применение и потенциал технологий искусственного интеллекта в автоматизации пищевой промышленности

Благодаря успешному применению и глубокому развитию технологии искусственного интеллекта в ряде отраслей промышленности, ее мощные возможности обработки данных, распознавания образов и прогностического анализа получают все большее признание общественности и постепенно внедряются в пищевую промышленность, что приводит к революционным изменениям в пищевой промышленности. С началом промышленной революции механизированное производство и переработка в пищевой промышленности начали вытеснять ручной труд, что значительно повысило эффективность производства в пищевой промышленности.

На сегодняшний день, благодаря быстрому развитию электронных технологий и информатики, автоматизация в пищевой промышленности вышла на новый этап развития, предполагающий более сложную обработку и контроль качества. Однако автоматизация в пищевой промышленности по-прежнему сталкивается со многими проблемами, такими как разнообразие пищевого сырья и сложность процессов его производства, стабильность безопасности и качества пищевых продуктов, а также необходимость удовлетворения разнообразных меняющихся требований рынка.

Для решения этих задач внедрение технологии искусственного интеллекта предоставляет новые идеи и инструменты для развития и изменений в пищевой промышленности, среди которых особенно важны основные технологии искусственного интеллекта для моделирования интеллектуальной деятельности человека, включая ML, DL, компьютерное зрение, NLP и экспертные системы. Эти технологии могут имитировать процесс обучения, рассуждения, восприятия и принятия решений человеком и реализовывать автономную способность машин к обучению и принятию решений, обеспечивая новый импульс и возможности для автоматизации пищевой промышленности.

ML позволяет машинам постоянно оптимизировать свою производительность за счет изучения данных и накопления опыта. В автоматизации пищевой промышленности эта технология может применяться не только для прогнозирования рыночного спроса, оптимизации управления запасами, но и для анализа исторических данных для прогнозирования потребностей в техническом обслуживании оборудования, тем самым сокращая время простоя и затраты на техническое обслуживание.

DL также может позволить машинам решать сложные задачи распознавания образов, моделируя структуру нейронной сети человеческого мозга. При автоматизированном контроле безопасности пищевых продуктов дефекты пищевых продуктов и загрязняющие вещества могут быть выявлены после обучения с помощью DL для повышения скорости и точности контроля. Технология НЛП позволяет машинам понимать и генерировать человеческий язык, который может быть использован в автоматизации пищевой промышленности для анализа отзывов потребителей и выработки предложений по улучшению продукта, автоматизации обслуживания клиентов и более быстрого и персонализированного реагирования.

Технология компьютерного зрения позволяет машине “видеть” и понимать возможности визуальной информации, при автоматизированном производстве продуктов питания можно быстро определять цвет, форму и размер продуктов, автоматически исключать некачественные продукты, значительно повышая эффективность производства и консистенцию продукта. Всестороннее применение технологии искусственного интеллекта может не только улучшить возможности автоматизации производства в пищевой промышленности, но и отразить ее будущую ценность и потенциал в области автоматизации пищевой промышленности.