농업 센서는 전 세계 음식물 쓰레기를 줄일 수 있습니다

가공 과정에서 제품의 숙성도와 품질을 감지하는 센서는 음식물 쓰레기를 줄이는 데 큰 역할을 할 수 있습니다.

가공 과정에서 제품의 숙성도와 품질을 감지하는 센서는 음식물 쓰레기를 줄이는 데 큰 역할을 할 수 있습니다.

유엔식량농업기구(FAO)에 따르면 전 세계 식량의 14%가 선반에 도달하기 전에 손실됩니다. 기아 제로 목표 달성을 목표로 하는 모든 국가의 경우 농업을 개선하기 위해 개발 중인 새로운 도구와 함께 이 부분을 조사해야 합니다.

Stellenbosch 대학의 연구원 Jean Nturambirwe와 Umezuruike Opara가 Science Direct에 게재한 연구에서 작물 모니터링, 수확 후 품질 모니터링, 시장 품질 모니터링의 세 가지 솔루션이 미리 공개되었습니다.

Nturambirwe는 "기계 학습은 식물 질병과 과일을 감지하는 데 큰 성과를 거두었습니다. 이러한 새로운 개발을 통해 신선 농산물의 빠르고 효과적인 품질 결정 및 예측이 가능합니다."라고 말했습니다.

작물 모니터링은 모든 종류의 판독값을 측정하는 지면과 농장 주변의 센서 형태로 제공됩니다. 그런 다음 성장 조건, 제품 성숙도 및 환경 변화를 감지하여 수확 시 손실을 줄일 수 있는 머신 러닝 시스템에 이러한 정보를 제공합니다.

기계 학습은 이미 전 세계 식물에서 바나나 줄무늬 바이러스 및 감귤 녹화와 같은 새로운 바이러스를 탐지하는 데 사용되었습니다. 이 지식을 통해 농부는 식물을 격리하고 확산을 줄일 수 있습니다.

수확 후 과일과 채소는 진열대에 오르기까지 여전히 많은 과정을 거칩니다. 첫 번째 중 하나는 다양한 품질 표준으로 분류되는 것입니다.

현지 배송의 경우 센서를 사용하여 수천 개의 과일 품질을 신속하게 판별하여 배송 시간을 단축할 수 있습니다. 국제 배송의 경우 센서는 전체 여정에서 제품이 익은 상태를 유지하는지 감지할 수 있습니다.

제품이 분류 시설을 떠난 후에도 트럭, 밴 및 선적 컨테이너 내부의 센서를 통해 추적할 수 있습니다. 구매자는 도중에 제품이 손상된 경우 알림을 받을 수 있으며 공급자는 제품이 손상된 이유를 파악하여 다시는 이러한 일이 발생하지 않도록 할 수 있습니다.