Si può evitare che molti alimenti finiscano nella spazzatura? La Germania ha un soluzione, nell’Intelligenza Artificiale

Il progetto REIF – Resource-Efficient Intelligent Foodchain – ha l’ambizioso scopo di ridurre lo spreco alimentare entro il 2030

Adattamento di un articolo di Johannes Zeller per Goethe Institute

 

La Germania intende dimezzare gli sprechi alimentari entro il 2030. Uno degli istituti appartenenti alla Fraunhofer-Gesellschaft, la più grande organizzazione di ricerca applicata in Europa, sta analizzando diversi metodi nell’ambito dell’intelligenza artificiale che potrebbero consentire di avvicinarci a quest’obiettivo.

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 REIF

Secondo il Thünen-Institut (Istituto federale di ricerca per le aree rurali, i boschi e la pesca), in Germania ogni anno si buttano intorno ai 12 milioni di tonnellate di cibo, vale a dire più o meno quaranta volte il peso del duomo di Colonia.

Circa la metà di quello che finisce nella spazzatura (6,1 milioni di tonnellate) proviene dall’ambito domestico privato e corrisponde mediamente a 75 kg a persona. Un ulteriore terzo degli alimenti si disperde già in fase di produzione: 1,4 milioni di tonnellate spariscono nel processo di lavorazione, altri 2,2 milioni di tonnellate vengono sprecati nella trasformazione.

Nell’Agenda 2030 per lo Sviluppo Sostenibile delle Nazioni Unite la Germania si è impegnata a dimezzare gli sprechi alimentari nel corso dei prossimi anni. Il governo tedesco punta sulle potenzialità degli algoritmi per raggiungere i suoi obiettivi e finanzia, attraverso il Ministero Federale dell’Economia e dell’Energia, un progetto congiunto dell’Istituto Fraunhofer IGCV (Istituto Fraunhofer per le tecnologie metallurgiche, dei materiali compositi e di elaborazione) e di un consorzio di numerosi partner dell’industria e della ricerca con l’obiettivo di sfruttare adeguatamente i diversi metodi nell’ambito dell’intelligenza artificiale (IA) e ottenere così una gestione più sostenibile degli alimenti.

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.

Raul Gonzales Escobar @ragonesco via Unsplash

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.

Prevenire sistematicamente gli sprechi

Sovrapproduzione, variazione della qualità, consumatori esigenti riguardo all’aspetto dei prodotti: queste sono solo alcune delle cause che fanno finire gli alimenti nella spazzatura. Anche se alcune di esse sembrano evitabili, finora nessuno è riuscito a risolvere i problemi in maniera sistematica. Del resto, la catena del valore della filiera agroalimentare è un sistema complesso: dai produttori di materie prime agli agricoltori, passando per la lavorazione (quasi sempre industriale) fino agli spedizionieri e ai commercianti, molte persone e passaggi sono coinvolti prima che un panino finisca finalmente nelle nostre mani. Se si vuole avere una comprensione del processo nel suo insieme che includa tutti gli elementi, ci si ritrova all’istante con un’enorme mole di dati che supera decisamente le capacità del cervello umano. L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico consentono invece non solo di raccogliere adeguatamente i dati, ma anche di ottimizzare delle procedure estremamente complesse per pianificare la produzione, le vendite e gestire i sistemi.

 
Vince Lee via Unsplash
 
La catena del valore della filiera agroalimentare è un sistema complesso: sono coinvolte molte persone e passaggi, dai produttori di materie prime agli agricoltori, passando per la lavorazione fino agli spedizionieri e ai commercianti. 
Nel caso di enormi volumi di dati, l’intelligenza artificiale è in grado di individuare dei collegamenti che non sono evidenti per l’essere umano”, spiega Patrick Zimmermann, scienziato presso l’Istituto Fraunhofer IGCV e co-progettista della piattaforma REIF (acronimo di “Resource-Efficient, Economic and Intelligent Foodchain”, cioè una catena alimentare sostenibile, economica e intelligente).
Il progetto REIF analizza l’intera catena del valore della filiera agroalimentare per individuare le potenzialità di ottimizzazione, dalla produzione agraria fino alla cassa del supermercato.  “Possiamo evitare la sovrapproduzione e i prodotti difettosi”, afferma convinto anche il suo collega Philipp Theumer: per esempio prevedendo meglio la domanda dei prodotti alimentari o riducendo le perdite dovute ad una qualità carente.

Per questo scopo REIF adotta diversi sistemi software che raccolgono e astraggono i dati, non solo quelli provenienti dalle catene del valore della filiera agroalimentare ma anche quelli relativi alla meteorologia, che influiscono molto sul comportamento d’acquisto dei consumatori. 

In futuro, l’IA potrebbe ad esempio regolare in maniera flessibile il quantitativo di animali macellati e i prezzi di vendita della carne per il barbecue con lo scopo di ridurre ad esempio la merce invenduta negli scaffali del supermercato in caso di un fine settimana piovoso.
“Le nostre previsioni si avvalgono di una grande varietà di dati, per esempio anche dei Google Trends o dei dati provenienti dagli inventari”, dichiara Zimmermann.
 
Alexander Schimmeck @aschim via Unsplash

Un ecosistema per accrescere le competenze

REIF individua le possibilità di minimizzare gli sprechi anche nel settore di produzione dei beni alimentari, ottimizzando fra l’altro la durata di conservazione degli alimenti. Zimmermann ce lo spiega con un esempio: “La temperatura e la durata del procedimento di miscelazione delle carni crude influiscono sul termine minimo di conservazione dei prodotti preparati a base di carne. Se grazie agli algoritmi dell’IA riduciamo l’apporto energetico nel procedimento di miscelazione, possiamo prorogare il termine minimo di conservazione dei prodotti e ottimizzare conseguentemente il loro ciclo di vita nel supermercato.”

I partner del progetto REIF stanno costituendo un ecosistema, cioè una piattaforma digitale e una rete di tutti i partner importanti, che proporrà le varie applicazioni di IA e offrirà uno scambio coerente dei dati. La fase di progettazione è terminata, ora la piattaforma è pronta per affrontare il periodo di testing.

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. Questo scambio accrescerebbe il know-how di tutte le aziende e offrirebbe soluzioni sempre più efficaci per una gestione degli alimenti più responsabile e sostenibile.

 

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fonte: Johannes Zeller per Goethe Institute. Testo riproposto in licenza Creative Commons Attribuzione 3.0 Germania Creative Commons Lizenzvertrag I Innovation Post

foto di copertina: Brooke Cagle via Unsplash


 

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