txosten baten arabera Intel-en IQ, elikagaien hotzaren katearen teknologiak, hala nola, ordenagailu bidezko ikusmena, adimen artifiziala eta datuen analisia produktu freskoen jarraipena egiten ari dira baserritik kamioietaraino dendetara elikagaien hondakina murrizteko ahaleginean.
Marrubi bat soroan biltzen den momentuan, usteltzen hasten da. Hortik aurrera, kontsumitzaileari freskoa emateko lasterketa bat da. Hori errazagoa zen duela belaunaldi batzuk jende gehienak nekazaritzan lan egiten zuen eta elikagaien ekoizpenetik gertu bizi zirenean. Gaur egun janaria banatzea konplexuagoa da, kontsumitzaile gehiago supermerkatuetan oinarritzen baitira janaria lortzeko.
Gaur egun, elikagai galkorren entrega elikagaien hotz-katean oinarritzen da. Elikagaien banaketa oso konplexu hau laboreen kalitatea eta iraupena maximizatzean oinarritzen da.
Adimen artifiziala (AI), ordenagailu bidezko ikusmena eta hodeiko informatika gehitzea elikagaien ikuskapenei, kamioiari eta hozteari eraginkortasuna ematen dio elikagaien logistikari.
"Helburua zuzena eta nahiko sinplea da", esan zuen Dan Hodgson-ek, bazkideak Linn Grove Ventures, Fargo, Ipar Dakotan oinarritutako nekazaritzako arrisku-kapitaleko taldea. "Labora horren inguruko inguruneak, kamioi batean edo hegazkinean egon, bere bidaia osoan zehar egokia izan behar du; konplexu bihurtzen den bidaian dago".
Marrubiak tenperatura, hezetasun eta aire-fluxu egokian mantentzea arazo bat baino ez da. Fruta merkatu egokietara ere entregatu behar da kopuru egokietan egun egokietan, non benetan erosiko den.
"Kalitatea kudeatzea esan nahi du hainbat pertsona kudeatzea banaketa fase bakoitzean eta gertatzen den abiadura ezberdinetan", gehitu du Hodgsonek.
"Sentsoreak eta hodeiko informatika-k benetan kudeatzen laguntzen ari dira".
Hor lagun dezake elikagaien ikuskatzaileentzako smartphone aplikazio batek, esanetan AgShift, agtech AI enpresa bat Santa Claran, Kalifornian. Konpainiak algoritmoak erabiltzen ditu banaketa-fase desberdinetan elikagaien ikuskapenean laguntzeko.
"Demagun 20 marrubi aztertzen ari garela", esan zuen Miku Jha AgShift-eko zuzendari nagusiak. «Bi ikuskatzaile ezberdin itzul daitezke bi emaitza ezberdinekin. Teknologiak egiten duena da ikuskatzaile horiei behaketa objektiboagoak egiten laguntzea».
Ekoizpenari argazkiak ateratzeari eta argazkiak hodeira bidaltzeari esker, AgShift-ek ordenagailu bidezko ikuspegia eta ikaskuntza sakoneko algoritmoak baliatzea ahalbidetzen du produktuen kalitatea ebaluatzeko bere bidaian ikuskatzen den bakoitzean.
"Digitalizazioak eta automatizazioak benetan eragina dute eraginkortasunean", esan zuen Jha-k.
Ikuskapen zehatzagoek saltzaileek produktuen bidalketa zehatzen balio-iraupenari eta prezioei buruzko ikuspegi hobea ematen diete. Marrubi-kutxa bakoitzaren kalitatea ezagutzeak -eta beste produktu galkorrak- ezagutzeak elikagaien hotz-katean hainbat erabaki hartzeko oinarri gisa balio du.
Landatu aurretik teknologia
Elikadura-katea haziak lurrean landatu baino lehen hasten da. Ekoizpeneko nekazariek, literalki, eremuaren hazbete bakoitza mapatzen dute GPS teknologiarekin, dagoeneko badakite zer faktorek eragin dezaketen laboreetan.