超过三分之一的食物最终被扔进垃圾桶，这既浪费金钱又消耗资源。物联网、人工智能和机器学习正在帮助商业厨房减少生产过剩造成的浪费。
餐馆必须在菜品选择、份量大小和菜单价格之间取得平衡，但他们并不总能得到切实的反馈。Winnow Solutions 正在解决这个问题。
Winnow Vision 专为商业厨房设计，可减少食物浪费。壁挂式装置安装在废物容器上方。使用摄像头、秤、计算机视觉和机器学习，Winnow系统可以识别倾倒在容器中食物的类型和数量。
LED 屏幕可以显示食物种类的图像和标签，例如蔬菜、肉类、海鲜、水果、面包卷等。它还提供了变质或损坏的食物、厨房错误以及盘子中浪费食物的种类。当系统学习识别食物时，厨房工作人员必须帮忙确认种类，但随着机器学习变得更加智能后，这一步骤就变得不必要了。
系统仪表板为员工提供了关于有多少食物被扔掉的信息，并计算其成本。有了这些信息，厨房工作人员可以确定如何更改菜单供应或份量。在曼谷索菲特苏霍姆维特酒店，Winnow系统使酒店厨房的总体食物浪费减少了58%，每年可节省68，000美元。
拯救食物
在哥本哈根，Too Good To Go 创建了一个应用程序，将餐馆、酒店和杂货店与可以使用剩余食物的社区成员相匹配。Too Good To Go 已在欧洲运营多年，最近又在北美推出。到目前为止，该公司已经拯救了超过8630万份食物。
消费者下载 Too Good To Go 应用程序，然后选择当天提供剩余食物的当地餐馆或商店。消费者以折扣价购买一袋食物，并在特定时间取走，但不知道袋子里会装什么。Too Good To Go 从销售中抽成。
物联网和人工智能通过在提供食物的商业厨房与可以食用食物的组织和人员之间建立联系，推动基层努力减少浪费。此外，拯救食物有助于节约能源、保护自然资源、减少二氧化碳排放和减少垃圾填埋场。这是企业、消费者和地球之间的多赢伙伴关系。
