Uso de IA Generativa para reducir el desperdicio alimentario en la industria

14 de marzo de 2024

En el post anterior veíamos cómo la IA Generativa ayuda a reducir el desperdicio de alimentos en los hogares, que representan el 55% del desperdicio de alimentos. El otro 45% del desperdicio de alimentos proviene de la industria y la cadena de suministro, por lo que su participación e inversión en la optimización de procesos y el aprovechamiento de alimentos es fundamental para reducir el desperdicio.

En esta segunda entrega veremos cómo el enfoque basado en datos y los sistemas IA son herramientas clave para abordar y mejorar este problema.

Soluciones impulsadas por IA generativas

Para ayudar a reducir ese 45% restante de desperdicio alimentario proveniente de las cadenas de suministro en la alimentación ya existen diversas aproximaciones en el uso de las IA generativas, como herramientas intuitivas capaces de contribuir al desarrollo de nuevas soluciones, así como de dar respuestas de carácter predictivo a tiempo real para optimizar procesos.

Un gran porcentaje de este desperdicio alimentario se produce durante el procesamiento y empaquetado de los alimentos por maquinaria específica para estos sectores. Para mejorar esta situación, ya se han planteado soluciones destinadas a la monitorización del funcionamiento de esta maquinaria y a su mantenimiento de forma predictiva, impulsada por estas IA generativas.

En este contexto, las IA basadas en Generative Adversarial Networks (GAN) o Redes Neuronales Recurrentes (RNN) desempeñan un papel crucial al generar conjuntos de datos sintéticos para entrenar nuevos modelos. Estos datos sintéticos, derivados principalmente del histórico de comportamiento de la maquinaria, ampliarían tanto la cantidad como la calidad de datos disponibles.

Los datos sintéticos permiten anticipar y evitar problemas y fallos en la manipulación de alimentos al proporcionar información sobre posibles escenarios y situaciones críticas.

Esto permitiría a los modelos adquirir un conocimiento más profundo sobre el rendimiento de la máquina y su estado durante diversos procesos. Adicionalmente, estos conjuntos de datos sintéticos podrían introducir información sobre posibles escenarios a los que la maquinaria podría enfrentarse, facilitando el desarrollo de modelos capaces de prever incidencias y prevenir situaciones críticas o fallos durante la manipulación de alimentos.

Anticiparse a posibles fallos

Estos modelos, que han sido explotados a lo largo del tiempo por los enfoques más tradicionales de la Inteligencia Artificial, mantienen su relevancia al continuar siendo utilizados para construir modelos predictivos focalizados en posibles fallos en los procesos ejecutados por la maquinaria durante la manipulación de alimentos. Su aplicación continua en esta dirección

La aplicación continua de este enfoque de mantenimiento predictivo añadiéndose a las grandes posibilidades que nos ofrecen los asistentes basados en IA Generativa más actuales demostraría la eficacia, avance y adaptabilidad de la inteligencia artificial para abordar desafíos específicos en la gestión y optimización de procesos en la industria alimentaria.

Los sistemas de monitorización reducen las averías de maquinaria hasta un 70%, evitando la generación de residuos orgánicos y mejorando la eficiencia en el aprovechamiento de los alimentos.

En caso de averías o fallos en los procesos, estos asistentes podrían informar sobre la situación, proponer soluciones, responder preguntas del usuario e incluso proporcionar información sobre a quién contactar o cómo proceder, siempre y cuando se haya ampliado el conocimiento de este asistente mediante el suministro de información funcional o técnica específica.

Se estima que estos sistemas de monitorización podrían llegar a reducir las averías de este tipo de maquinaria hasta un 70%, por lo que en el sector alimentario tendría un impacto positivo a la hora de evitar generación de residuos orgánicos producto de un mal aprovechamiento de los alimentos, un mal sellado, o, simplemente, una mala organización.

Imagen de Freepik.

En cuanto a este último punto, y en relación con el marco de mejora en los hogares, las empresas del sector de alimentación también pueden obtener ventaja de los asistentes de texto, vislumbrándose una notable oportunidad mediante técnicas avanzadas como RAG (Retrieval-Augmented Generative).

Estas técnicas permiten personalizar el conocimiento del asistente o LLM para que sea capaz de abordar aspectos específicos con un mayor nivel de detalle, pudiendo enfocarlo de forma particular al contexto del desperdicio alimentario, configurándose para comprender y procesar información relevante para la planificación en tiempo real.

Planificaciones dinámicas basadas en datos

En el ámbito de la reducción del desperdicio alimentario, estos asistentes podrían desempeñar un papel crucial al realizar planificaciones dinámicas basadas en diversos datos de entrada que se generan continuamente. Al analizar constantemente datos relacionados con el inventario, las tendencias de demanda, las fechas de caducidad y otros factores, estos asistentes podrían ofrecer recomendaciones y estrategias en tiempo real para optimizar la gestión de recursos.

La IA Generativa puede sugerir ajustes en la producción según la demanda actual y prever excesos de inventario para evitar desperdicios.

Por ejemplo, junto a soluciones de analítica predictiva, que ya se venían utilizando en la “IA tradicional” los asistentes o LLM podrían sugerir ajustes en la producción según la demanda actual, prever posibles excesos de inventario que podrían llevar a desperdicios, o incluso proporcionar consejos sobre la distribución eficiente de productos perecederos.

Además, podrían identificar patrones y alertar sobre posibles áreas de mejora en los procesos de manipulación y almacenamiento, contribuyendo así a la eficiencia operativa.

¿Hacia dónde vamos?

El uso de inteligencia artificial y tecnologías de generación de ideas como pueden ser las IAs Generativas en formato de asistentes virtuales ofrecen una prometedora solución para abordar múltiples desafíos, incluidos el desperdicio alimentario tanto a en casa como para las industrias. Al utilizar sistemas basados en LLM, disponibles para todos y que son capaces de crear recetas innovadoras, sugerir formas creativas de aprovechar ingredientes, o ayudarnos con la planificación estamos dando pasos significativos hacia la construcción de un futuro sostenible.

La IA Generativa permite crear recetas innovadoras, aprovechar ingredientes de forma creativa y ayudar en la planificación.

Al incorporar y adaptar estas tecnologías a los negocios o industria en sus prácticas diarias, tenemos al alcance de nuestra mano no solo reducir el impacto ambiental asociado con el desperdicio de alimentos, sino producir una mejora en los procesos y el uso de los recursos, teniendo un impacto positivo a nivel económico.

La colaboración, que no sustitución, de la creatividad y adaptabilidad humana con el poder de las IA generativas puede marcar la pauta para un contexto donde la eficiencia alimentaria y la innovación se entrelazan para construir un camino hacia un futuro más sostenible.