據估計，酒店業每年浪費的食物價值超過 1000 億歐元。在飯店和餐廳的廚房中，這相當於所購買食物的 20% 左右。對供應商來說，成本不僅是金錢上的；地球也付出了代價。
現在有一種方法可以利用人工智慧 (AI) 來防止食物浪費。食物垃圾管理公司 Winnow 估計，其人工智慧工具迄今已減少了 61,000 噸二氧化碳排放。這相當於 36,512,500 頓飯，價值 4,200 萬歐元。
「測量得到的，管理得到的」是永續發展領導者的口頭禪，Winnow 的技術收集和測量數據，以幫助廚師了解如何調整採購訂單以防止浪費。
「在與我們合作的商業廚房中，我們通常會看到每年 5% 到 15% 的食品支出實際上被浪費了，」Winnow 中東和非洲業務開發經理 Kamran Abdollahi 說。 「想像一個廚房每年的食品支出為 30 萬美元 [285,279 歐元]。以最低 5% 計算，每年就有 15,000 美元 [14,541 歐元] 被扔進垃圾箱。就全球平均而言，我們能做的就是將其減少 50%。
系統由 Winnow Vision 攝影機和 Winnow Waste Monitor 組成，使用起來很簡單。 「如果你可以使用平板電腦，你就可以使用該系統，」阿卜杜拉希說。
Winnow Vision 系統會在食物被丟進垃圾箱時拍攝照片，並利用人工智慧，機器訓練自己識別食物類型。 Winnow 廢棄物監測器由數位秤和連網平板電腦組成。使用放置在秤上的標準垃圾箱，廚房工作人員可以按照通常的方式丟棄食物。記錄重量，然後使用者識別平板電腦上的物品並選擇浪費的原因。
「我們的人工智慧技術記錄物品的重量和價值等信息，當然還有它是什麼，每天所有數據都會上傳到基於雲端的伺服器，我們在其中進行所有分析和處理來自我們網站的數據，」Abdollahi 解釋道。 “它適用於機器學習，每個 Winnow Vision 系統也可以從我們在全球部署的所有系統中學習。”
希爾頓酒店中東、非洲和土耳其總裁約赫姆-揚·斯萊弗(Jochem-Jan Sleiffer) 是酒店經營者和餐館老闆中的一員，他們發現運作更有效率的廚房可以大大減少食物浪費和成本。
「食物浪費是世界上最大的問題之一，」斯萊弗說。 「透過使用 Winnow 的人工智慧廚師，我們能夠測量每天的食物浪費，並真正大幅減少浪費。僅在我們地區，我們就已經減少了約 600,000 份餐食的浪費，這是一個巨大的食物量。
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