基于人工智能的高效安全食品供应链
机器学习
2021-05-04 v1
摘要
本文综述了食品加工业中一个新兴领域，即由人工智能（AI）赋能的从农田到餐桌的高效安全食品供应链。机器学习和深度学习的近期进展被用于有效的食品生产、能源管理与食品标注。为此采用并使用了适当的深度神经架构，包括全卷积网络、长短期记忆和循环神经网络、自编码器与注意力机制、潜变量提取与聚类，以及域适应。给出了三项实验研究，说明了这些AI方法在整个食品供应链中产生最先进性能的能力。具体而言，它们涉及：(i) 预测温室中植物生长和番茄产量，从而使食品生产匹配市场需求并减少食物浪费或食品短缺；(ii) 通过最优选择可关闭的系统并预测各自的食物解冻时间，在用电负荷高峰期间优化大型食品零售制冷系统的能耗；(iii) 在零售包装食品自动检测中进行食品消费保质期的光学识别与验证，从而确保食品与人员健康安全。
引用
@article{arxiv.2105.00333,
title = {AI-enabled Efficient and Safe Food Supply Chain},
author = {Ilianna Kollia and Jack Stevenson and Stefanos Kollias},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.00333},
year = {2021}
}