根据联合国粮食及农业组织(FAO)的数据，全球每年生产的食物中约有三分之一从未接近人类口腔，相当于价值约1万亿美元的食用食品最终落入垃圾填埋场。据报道，仅酒店行业就占据了这个数字的10%左右，这就是为什么Winnow转向计算机视觉和机器学习以帮助照亮厨房可避免的浪费。
Winnow于2013年在伦敦成立，其技术构成了一套位于食物垃圾箱下方的秤，工作人员在其上方使用触摸屏显示系统告诉系统他们刚扔掉了什么类型的食物。
这些信息被传递给Winnow的云分析，以确定这种浪费的价值，同时发布定期报告，突出显示他们可以通过削减他们扔掉的东西来节省资金。
然而，Winnow的系统迄今需要大量的手动输入 - 厨师必须亲自告诉系统他们刚刚处理了什么。但Winnow现在正在引入自动化功能，配备动作感应计算机视觉相机，可以在食物放入垃圾箱时自动捕捉食物的图像，然后弄清楚它是什么。
训练
尽管如此，该系统并非完全无瑕疵 - 例如，它可能能够识别出大量的水果和蔬菜，但它仍然可能会遇到更多不起眼的物品。这就是为什么厨师和其他厨房工人能够训练系统，工作人员要求他们从屏幕上显示的列表中选择他们刚刚丢弃的食品。该公司表示，可能需要200到1,000张图像才能训练Winnow Vision系统识别食品。
Winnow Vision，作为新产品被称为自去年1月以来一直被用作少数几个知名品牌的试点项目的一部分，其中包括宜家，后者之前已将自己的一般食物浪费减少一半。
宜家英国和爱尔兰国家可持续发展经理HegeSæbjørnsen说：“我们为自己设定了一个雄心勃勃的目标，即在2020年8月底之前将我们的食品浪费减少50%，我们与Winnow的合作对实现这一目标至关重要。” 。“我们知道食物浪费是一个复杂的问题，但Winnow Vision表明，解决这个问题的解决方案并非必须如此。”
试用阶段的其他参与者包括阿拉伯联合酋长国的英国超市连锁店Morrisons和Emaar。但从今天起，Winnow Vision将在全球范围内供所有餐厅和厨房直接从Winnow购买。
“食品浪费是一个全球性的问题，世界各地的厨房都在苦苦挣扎，”Winnow首席执行官Marc Zornes说。“如果不了解被浪费的东西，厨房就会浪费比他们想象的更多的食物。通过了解和报告食品浪费的实际成本 - 无论是对底线还是环境 - Winnow Vision都让厨师采取行动。“
食品业务
Winnow采用软件即服务(SaaS)模式，收取订阅费用以访问监控软件。该公司尚未透露其技术成本的多少，但它承诺餐饮企业可以在第一年获得2-10倍的投资回报，从而节省多达50,000美元的废弃物。
“使用每次使用可以学习和改进的技术，Winnow Vision能够在全球范围内解决食物浪费问题，”佐恩斯说。
许多初创公司正在研究各种解决方案，以帮助公司减少浪费。瑞典公司Karma 去年筹集了1200万美元，用于鼓励餐馆和超市以低价销售多余食品(无论是蛋糕，面包或鲜榨柠檬水)，而不是将其扔进垃圾桶。在其他地方，位于旧金山的Full Harvest 最近筹集了850万美元，以帮助农场出售其变形产品。而Impact Vision已经揭示了它如何使用AI来检测未成熟或受污染的食物 - 这里的核心卖点是它完全是非侵入性的，这意味着在测试过程中不会浪费食物。
Winnow表示，其现有的手动系统已经被40多个国家的数千名厨师使用，并且它已经帮助从垃圾填埋场节省了相当于3000万美元的食物。对于不经意的观察者来说，Winnow可以被描述为某种酷炫的人工智能硬件公司，但其核心是数据公司 - 数据让厨房可以看到他们的浪费，这就是解锁硬件价值的原因。
如果不出意外，这表明通过让企业获得硬数字 - 即“ 这就是你在浪费多少 ” - 可以制定大的变化。