ШІ НТУ Сінгапур прогнозує псування продуктів для оптимізації запасів та енергоспоживання

Наньянський технологічний університет Сінгапуру (NTU Singapore) розробив модель штучного інтелекту (ШІ), здатну точно прогнозувати ріст бактерій у харчових продуктах. Ця технологія, що створюється у Центрі безпеки харчових продуктів майбутнього (FRESH@NTU) — спільному дослідницькому центрі за участю Агентства з продовольчої безпеки Сінгапуру та A*STAR — має на меті надати рітейлерам точніші дані щодо терміну придатності, умов зберігання та управління запасами.

Дослідники навчають модель ШІ, аналізуючи поведінку бактерій, зокрема патогенів як-от Сальмонела, у різних умовах, включаючи варіації температури, кислотності, вмісту солі та консервантів. Мета полягає у здатності моделі оцінювати швидкість псування їжі та визначати момент, коли продукт стає небезпечним для продажу. Професор Вільям Чен, виконавчий директор FRESH@NTU, зазначив, що експерименти підтвердили високу відповідність прогнозів ШІ фактичній поведінці мікроорганізмів у реальних харчових зразках. Доктор Юссеф Еззакі, науковий співробітник FRESH@NTU, підкреслив, що ця робота допомагає навчати ШІ краще відображати поведінку бактерій у реальних харчових системах.

Потенціал цього предиктивного моделювання виходить за межі управління запасами, пропонуючи значні переваги у сфері енергоефективності. Оптимізоване використання холодильного обладнання, кероване ШІ, може призвести до суттєвої економії енергетичних витрат. Зокрема, у контексті промислового охолодження, системи, керовані ШІ, можуть оптимізувати цикли розморожування та роботу компресорів, що потенційно зменшує споживання енергії на 15–20% у холодильних сховищах.

Ця розробка є своєчасним кроком для міста-держави, яке імпортує понад 90 відсотків свого продовольчого забезпечення, у відповідь на глобальні виклики ланцюгів постачання. Впровадження технології може допомогти підприємствам краще керувати ризиками псування, дотримуючись стандартів безпеки, і водночас сприяти продовольчій безпеці шляхом зменшення відходів по всьому ланцюгу постачання. У контексті національних пріоритетів, хоча Сінгапур переглянув свою мету «30 на 30» на користь більш цільових показників до 2035 року, цей інструмент ШІ демонструє, як університетські технології можуть стимулювати стійкі практики в агропродовольчому секторі.

Очікується, що мережа супермаркетів Sheng Siong розпочне випробування цієї технології у другій половині 2026 року. Це випробування стане ключовим етапом для переходу від досліджень до практичного застосування у роздрібній торгівлі. Подібні розробки спостерігаються в Азійсько-Тихоокеанському регіоні, де рітейлери використовують аналітику для уникнення надмірного накопичення запасів та зменшення нерозпроданої продукції.