研究人员探索用于跟踪和减少家庭食物浪费的AI解决方案

俄勒冈州立大学卡斯卡德分校的一名研究人员已获得资金，用于开发一种跟踪家庭食物垃圾的智能堆肥箱。

该项目由俄勒冈州立大学工程学院计算机科学助理教授PatrickDonnelly领导，旨在解决美国每年价值数十亿美元的问题：美国生产的所有食品中有三分之一以上吃不完。

Donnelly说：“在农业供应链的每一步，食物浪费都会被跟踪、测量和量化。”“然而，测量消费后食物浪费的方法成本高昂、耗时，容易出现人为错误，而且无法大规模实施。”

Donnelly和俄勒冈州立大学工程学院的同事JasonClark以及农业科学与教育学院的QuincyClark旨在创建一个厨房堆肥容器，该容器可以自动测量家庭食物浪费。

“我们正在调整我们的设计以适应消费者当前的行为，使用垃圾处理公司通常分发的堆肥箱作为模板，”Donnelly说，他的团队正在获得640,000美元的资金。“当用户在垃圾箱中处理可食用和不可食用的食物垃圾时，我们的设备会提示用户描述存放的物品。然后用自动语音识别转录用户的笔记，并将其与物品的重量测量相关联。”

此外，他说，该设备将收集食物垃圾的3D图像和传感器测量结果，从而产生“全新的数据集，以支持和鼓励未来的研究人员使用计算机视觉解决食物垃圾测量问题。”

这项研究得到了食品与农业研究基金会和克罗格公司的支持。零饥饿|零废物基金会。根据FFAR的数据，大约37%的美国食物浪费发生在家庭中。

美国——一个超过10%的家庭粮食不安全的国家——平均每年浪费价值超过4000亿美元的食物。Donnelly说，除了经济效率低下和在许多人挨饿时丢弃食物的道德灾难之外，这种浪费还会产生大量的温室气体二氧化碳和甲烷。

“有一句耳熟能详的格言：你无法管理你不衡量的东西，”Donnelly说。“我们的目标是通过具体量化、测量和跟踪家庭消费者送去堆肥的食物量来激发未来的废物减少。”

他补充说，作为该项目的一部分，研究人员将进行一项小型试点研究，时间可能在2024年春季。

“在我们设计好设备后，我们会将它们分发给研究参与者，”唐纳利说。“初步研究的目的是测试技术并收集数据集的测量值和图像。”

Donnelly说，目前这种类型的食物浪费研究是通过让一小群参与者手动称量他们的食物浪费并将测量结果记录在日记中来进行的。

“我们的解决方案将使这一过程完全自动化，使研究人员能够更准确、更高效地收集这些数据，”他说。“我们的工作是朝着开发完全自主的计算机视觉解决方案迈出的第一步，该解决方案将使家庭能够跟踪他们产生的食物堆肥垃圾的数量和类型。通过这些个性化和数据驱动的干预措施，我们希望激发消费者随着时间的推移反思和改变他们在食物浪费方面的行为。”

食品与农业研究基金会根据2014年农业法案成立，旨在增加公共农业研究投资、填补知识空白并补充美国农业部的研究议程。FFAR项目将联邦资金与私人资金相匹配，以建立合作和伙伴关系，推动可操作的科学使农民、消费者和环境受益。