매년 13억 톤의 음식이 낭비됩니다. AI를 활용해 레스토랑 주방의 식품 절약을 돕는 방법

Super Neuro에서

시나리오 설명:Winnow라는 회사는 데이터 분석, 컴퓨터 비전 및 기타 기술을 주방 관리에 통합하여 호텔 회사가 생산 과정에서 음식물 쓰레기를 줄이고, 비용을 절감하고, 낭비를 없앨 수 있도록 지원합니다.

키워드:컴퓨터 비전 식품 계획 

음식물 쓰레기는 작은 문제가 아니다

음식물 쓰레기는 이 시대에 흔히 일어나는 일인 듯하지만, 어쩌면 여러분은 그 심각성을 깨닫지 못하고 있을지도 모릅니다.

유엔 식량 농업 기구(FAO)에 따르면,매년 전 세계에서 생산되는 식량의 3분의 1은 섭취되지 않습니다.이는 매년 약 1조 달러 상당의 음식물이 매립지에 직접 버려지고 있다는 것을 의미합니다.

호텔 산업은 이러한 데이터의 약 10%를 차지합니다. 통계에 따르면, 호텔과 레스토랑 산업에서 발생하는 음식물 낭비로 인해 매년 1,000억 달러 이상의 비용이 증가합니다. 낭비되는 음식은 구매한 재료의 20%에 해당합니다. 손실된 비용은 일부 회사의 순이익과 거의 같습니다.

이러한 현상이 나타나는 이유 중 하나는 요리사들이 음식물 쓰레기를 정확하게 측정하고 관리하는 데 필요한 도구가 부족하다는 것입니다.

이 문제를 해결하기 위해 많은 회사가 적극적으로 노력하고 있습니다.Winnow라는 회사는 이 목표를 달성하기 위해 데이터 분석, 컴퓨터 비전, 머신 러닝을 사용합니다..

윈노는 불필요한 음식물 낭비를 방지하기 위해 기술을 활용합니다.

Winnow의 CEO인 마크 존스는 "음식물 낭비는 거의 모든 주방이 겪는 세계적인 문제입니다."라고 말했습니다. 주방에서 상황을 제대로 파악하지 못하면 더 많은 음식을 낭비하게 됩니다. 음식물 쓰레기의 실질적인 비용, 즉 재정적, 환경적 비용을 정확히 파악하는 것이 셰프들이 적절한 조치를 취할 수 있도록 도울 것입니다.

이 회사는 폐기물을 전문으로 합니다

Winnow는 2013년 런던에서 설립되었습니다. 식품 낭비 문제에 대응하여 요리사가 정보에 접근하고 과도한 식품 가공을 피할 수 있도록 돕는 디지털 도구를 개발했습니다.

'winnow'는 중국어로 곡식을 까부르는 것을 뜻하는데, 이는 곡물과 겨를 분리한다는 의미입니다. Winnow의 웹사이트에 따르면, 상업용 주방을 기술과 연결하고, 보존 캠페인을 시작하고, 사람들이 음식을 소중히 여기도록 돕는 것이 사명입니다.

그들이 하는 일은 간단해 보입니다. 버려진 음식을 세고, 이를 수동이나 기계로 식별한 음식 종류와 결합한 다음, Winnow의 클라우드 분석을 사용하여 이 폐기물의 손실을 파악하는 동시에 요리사들에게 지난번에 버린 음식을 줄여 비용을 절감하도록 상기시키는 정기 보고서를 발행합니다.

장기간 음식물 폐기로 큰 손실 발생

Winnow는 이 방법을 사용하여 일반적으로 식품 비용을 3%~8% 절감합니다.

하지만 윈노는 인공지능 하드웨어 회사가 아닙니다. 핵심은 데이터 서비스입니다. 데이터 분석을 통해 주방 직원은 직관적으로 낭비 상황을 파악하고 그에 따른 대책을 세울 수 있습니다. 이 목표를 더 잘 달성하기 위해 하드웨어와 머신 러닝을 도입했습니다.

기술을 활용해 변화를 만들어내는 데 집중하세요

초기 버전에서는 주변 시스템이 디지털 저울과 연결된 태블릿으로만 구성되었습니다. 버려진 음식을 처리하면 무게가 자동으로 기록되고, 요리사는 화면을 통해 버려진 음식을 선택합니다.

초기 시연 다이어그램

이 방법의 단점은 수동 입력이 많이 필요하다는 것입니다. 2년간의 탐구와 연구 끝에 Winnow는 컴퓨터 비전과 머신 러닝을 도입하고 새로운 제품인 Winnow Vision을 출시했습니다. 

Winnow Vision의 가장 큰 발전은 카메라를 통한 자동화 기능을 도입하여 기계로 수동 작업을 대체하여 음식을 식별한다는 것입니다. 이 신제품은 작년 1월에 출시되었으며, 몇몇 유명 브랜드에서 시범 프로젝트로 활용되어 매우 좋은 결과를 얻었습니다.

주방에서 비전을 살펴보세요

오늘날의 시스템은 바쁜 주방팀보다 어떤 음식이 쓰레기통에 버려질지 더욱 정확하게 예측할 수 있습니다.실제로, 첫 번째 시도에서 이 시스템은 음식의 80%를 정확하게 식별했습니다.

Winnow Vision이 더 많은 이미지 데이터를 수집할수록 판단의 정확도는 시간이 지남에 따라 더욱 높아질 것입니다.

Winnow는 레스토랑 회사가 첫 해에 투자 대비 2~10배의 수익을 얻을 수 있다고 사용자들에게 약속하는데, 이는 약 5만 달러의 음식물 쓰레기 감소에 해당합니다.

전 세계적으로 수용되는 시스템

위노는 이전 시스템을 40개국 이상의 수천 명의 요리사가 사용했으며, 이를 통해 매년 매립지에서 버려지는 음식의 양을 3,000만 달러 상당으로 줄일 수 있었다고 말했습니다.

인공 지능을 활용한 Winnow Vision은 컴퓨터 비전 기술을 통해 음식물 쓰레기 관리를 자동화합니다. 이는 AI가 대규모로 주방에 진입하는 데 중요한 거점이 될 것이며, 더욱 정확한 음식물 낭비 데이터 모니터링을 촉진할 것입니다.

이 새로운 접근 방식을 통해 전 세계 수천 개의 주방이 시장에 진입하는 데 대한 장벽이 낮아졌습니다.시스템이 적절하게 훈련되면 직원 교육을 반복하거나 데이터를 입력할 필요가 없으며, 주방에서는 자동으로 폐기되는 음식에 대한 정보를 수신하여 폐기되는 음식의 유형과 양을 파악합니다.

새로운 시스템으로 폐기된 음식 식별

근본적으로, Winnow Vision은 업계에 변화를 가져온 기업이며, 전 세계적으로 식품 낭비를 줄이는 데 앞장서고 있습니다.

이들의 기술은 1월에 다보스에서 열린 세계경제포럼에서도 인정을 받아, 최종적으로 2019년 기술 혁신상(Tech Disruptor Award)을 수상했습니다.

미래는 현재 시제입니다

2013년에 회사를 설립했으니 벌써 6년이나 흘렀습니다. 그들은 이 분야에서 기술을 더 잘 활용하고자 음식 낭비를 줄이기 위해 열심히 노력해 왔습니다.

이제 머신 러닝과 같은 기술의 도움으로 더 많은 회사와 사용자가 음식이 바로 쓰레기통으로 가는 것을 막을 수 있게 될 것입니다.

회사 대표는 "이러한 발전을 통해 많은 것을 배웠습니다. 이러한 경험은 Winnow Vision의 설계에 반영되었습니다. Winnow Vision을 통해 우리의 영향력은 더욱 확대될 것이며, 더 많은 기업들이 음식물 쓰레기 문제 해결에 동참할 수 있을 것입니다."라고 말했습니다.

Winnow는 많은 분야에서 사용되었습니다.

그들은 Winnow Vision을 출시하면서 2025년까지 연간 10억 달러의 비용 절감을 달성하고자 합니다.

더욱이 연구팀은 이것이 단지 시작일 뿐이며 미래의 발전과 새로운 기술을 활용하여 음식물 낭비 문제를 해결하는 데 그 어느 때보다 더 큰 기대감을 갖고 있다고 주장합니다.