農業センサーは世界の食品廃棄物を減らすことができます

加工全体を通して製品の熟度と品質を検出するセンサーは、無駄になる食品の量を減らす大きな要因になる可能性があります。

加工全体を通して製品の熟度と品質を検出するセンサーは、無駄になる食品の量を減らす大きな要因になる可能性があります。

国連食糧農業機関によると、世界の食糧の14％は、棚に届く前に失われています。飢餓ゼロの目標を達成することを目指す国にとって、これは調査すべき分野であり、農業を改善するための新しいツールが開発されています。

ステレンボッシュ大学の研究者であるJeanNturambirweとUmezuruikeOparaがScienceDirectで発表した研究では、作物の監視、収穫後の品質の監視、市場の品質の監視という3つのソリューションがプレビューされています。

「機械学習は、植物の病気や果物の検出に大きな成果をもたらしました。これらの新しい開発により、生鮮食品の品質を迅速かつ効果的に決定および予測できるようになりました。」

作物の監視は、地面や農場周辺のセンサーの形で行われ、あらゆる種類の測定値を取得します。次に、これらは機械学習システムに送られ、成長条件、製品の熟度、環境の変化を検出して、収穫時の損失を減らします。

機械学習は、世界中の植物で、バナナストリークウイルスやカンキツグリーニングなどの新しいウイルスを検出するためにすでに使用されています。この知識があれば、農家は植物を隔離し、蔓延を減らすことができます。

収穫後、果物や野菜はまだ棚に並ぶ前に多くのプロセスを経ています。最初の1つは、さまざまな品質基準に分類されています。

現地出荷の場合、センサーを使用して何千もの果物の品質をすばやく判断し、出荷にかかる時間を短縮できます。国際輸送の場合、センサーは、製品が全行程を通じて熟したままであるかどうかを検出できます。

製品が仕分け施設を出た後も、トラック、バン、輸送用コンテナ内のセンサーを介して追跡できます。製品が途中で損傷した場合はバイヤーに通知でき、サプライヤーは製品が損傷した理由を把握して、二度と起こらないようにすることができます。

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