목차
콜라로 재산을 모았는데 어떻게 감자를 재배할 수 있나요?
AI는 감자 재배에만 사용되는 것이 아닙니다
참조 링크:
기술 주변기기 일체 포함 PepsiCo는 인공 지능 기술을 사용하여 감자를 재배하고 껍질 벗기기 알고리즘을 혁신합니다.

PepsiCo는 인공 지능 기술을 사용하여 감자를 재배하고 껍질 벗기기 알고리즘을 혁신합니다.

Apr 26, 2023 am 10:46 AM
ai 연산 펩시

Pepsi는 AI를 사용하여 감자를 재배하고 있습니다.

잘 들으셨어요! 코카콜라 브랜드의 모회사입니다.

광활한 농지에서 Pepsi 센서는 지역 날씨 데이터, 감자 성장 및 기타 데이터를 분석하고 있습니다.

이후 ML 알고리즘을 통해 파종 깊이, 관수량, 비료량 등에 대한 권장 사항을 얻어 지역 농민에게 제공됩니다.

PepsiCo는 인공 지능 기술을 사용하여 감자를 재배하고 껍질 벗기기 알고리즘을 혁신합니다.

Δ 출처 : 포테이토뉴스투데이

이것은 단순한 쇼가 아닙니다.

PepsiCo는 이 전략을 북미, 남미 및 유럽에 홍보하여 ​​전 세계 농부들에게 백만 개가 넘는 핵심 데이터 제안을 제공했습니다.

그럼 펩시는 왜 이런 짓을 한 걸까요?

아래를 보세요.

PepsiCo는 인공 지능 기술을 사용하여 감자를 재배하고 껍질 벗기기 알고리즘을 혁신합니다.

콜라로 재산을 모았는데 어떻게 감자를 재배할 수 있나요?

Pepsi는 AI를 사용하여 감자를 재배하는데, 가장 대표적인 국가는 멕시코입니다.

지역이 가뭄과 물 부족에 시달리고 있는데 농업용수 소비량이 80% 가까이 되는데 미국 고객에게 대량의 감자를 공급해야 합니다.

PepsiCo는 CropX라는 팀과 협력하여 감자 밭에 센서를 배치하여 파종 주기 동안 기상 조건을 모니터링한 다음 이를 훈련된 알고리즘과 결합하여 농부들이 점적 관개 및 선회 관개를 위한 물의 양을 제어하도록 안내합니다.

물주기 외에도 이 시스템은 파종 깊이, 비료량, 특정 노드에서 작물을 보호하는 방법 등을 포함한 더 많은 제안을 농부에게 제공합니다...

프로젝트 초기 단계의 대조군 실험에 따르면 또한, 상기 기술을 적용한 후 물과 비료재료가 15% 감소했을 뿐만 아니라 수확량이 증가한 것을 확인하였다.

PepsiCo는 인공 지능 기술을 사용하여 감자를 재배하고 껍질 벗기기 알고리즘을 혁신합니다.

Δ 출처 :potatonewstoday

왜 사람들이 감자 재배를 돕는지?

공식 성명은 - 탄소 배출을 줄이고 효율적이고 지속 가능한 개발을 달성하는 것입니다.

하지만 근본 원인은 물론 그렇게 간단하지 않습니다.

PepsiCo는 콜라를 생산할 뿐만 아니라 레이즈 포테이토칩, 치토스, 듀오 르 크리스프스 등 일련의 퍼프 식품 브랜드를 보유하고 있는 세계 최고의 감자 가공식품 제조업체입니다.

PepsiCo는 하류를 통제하기 때문에 감자 공급망을 강력하게 통제하고 관개 기술을 촉진하고 종자 품종을 통제할 수 있습니다. 2019년에는 몇몇 인도 농부들이 레이즈 포테이토 칩스의 "특수" 감자 품종을 비밀리에 사용했고 회사로부터 각각 105만 루피를 지불하라고 요구하며 고소당했습니다.

감자 재배에 AI 기술을 구현하면 더 높은 품질의 원료를 얻을 수 있을 뿐만 아니라 농부가 비용을 절약하고 재배 효율성을 향상시키며, 자체 공급망을 더욱 통합하고 좋은 평판을 얻을 수 있습니다.

Pepsi의 경우 물론 모든 경우에 적용되는 단일한 접근 방식입니다.

PepsiCo는 인공 지능 기술을 사용하여 감자를 재배하고 껍질 벗기기 알고리즘을 혁신합니다.

AI는 감자 재배에만 사용되는 것이 아닙니다

공개된 정보를 보면 PepsiCo가 AI를 모든 측면에 적용한 것을 알 수 있습니다.

감자 얘기를 계속하세요.

감자 껍질 벗기는 과정을 관찰하고 감자 전체에 껍질을 벗긴 비율을 입력할 수 있는 시각적 알고리즘 세트가 있습니다. 훈련 후 이 알고리즘은 껍질 벗기기 과정을 최적화하기 위한 최적의 껍질 벗기기 방법과 두께 세트를 계산할 수 있습니다.

내부 엔지니어에 따르면 이 AI 애플리케이션을 미국에 배포하는 것만으로도 회사는 연간 100만 달러 이상을 절약할 수 있는 것으로 추산됩니다.

PepsiCo는 인공 지능 기술을 사용하여 감자를 재배하고 껍질 벗기기 알고리즘을 혁신합니다.

Δ 출처:potatopro.com

AI는 감자의 품질을 확인할 때도 사용됩니다. 펩시 감자칩 공장에서는 카메라를 센서로 사용하여 감자의 크기, 무게, 수량을 계산하는 머신비전 시스템을 적용했습니다.

이를 통해 계량 장비를 절약할 수 있으며, 이는 각 조립 라인의 계량 부품 가격이 300,000달러에 달하기 때문에 생산 라인의 자재 흐름 및 생산 효율성을 평가하는 기초 데이터로도 사용할 수 있습니다.

더 흥미로운 점은 레이저를 사용하여 감자칩을 조사하고 반사파를 사용하여 내부 질감과 품질을 감지한다는 것입니다.

AI 기술은 치토스 등 부풀린 식품 및 음료의 생산, 공장 안전 준수 검사 및 보호 등 다양한 측면에서도 활용됩니다.

AI는 판매 과정에서도 활용됩니다. PepsiCo에는 재고, 소매, 판촉 및 기타 측면에 대한 조언을 제공하는 Pep Worx라는 클라우드 기반 데이터 수집 및 분석 플랫폼이 있습니다.

예를 들어, 기업이 오트밀 제품을 출시하려고 하면 미국 1억 1천만 가구 중 2,400만 가구를 타겟 소비자 가구로 식별할 수 있습니다. 주장하는 데이터에 따르면 분석 플랫폼은 출시 후 12개월 만에 매출 성장의 80%를 견인했습니다.

PepsiCo에서는 자율주행도 사용합니다.

스낵봇(Snack-Bot)이라는 무인 배달 차량이 있습니다. 이 6륜 자율주행 배달 차량은 한 번 충전으로 20마일을 이동할 수 있고 비가 오는 밤에도 이동할 수 있습니다.

기능적으로는 주로 대학생들에게 해당 브랜드의 스낵과 음료를 제공합니다. 학생들이 APP를 통해 주문하면 배송비 없이 지정된 유통 지점으로 상품을 배송해 줍니다.

PepsiCo는 인공 지능 기술을 사용하여 감자를 재배하고 껍질 벗기기 알고리즘을 혁신합니다.

펩시코 외에도 다른 거대 식품업체들도 AI를 적용하고 있습니다.

Pepsi의 라이벌인 Coca-Cola는 2014년부터 60개의 자판기에서 AI 알고리즘에 풀 링크 데이터를 공급하여 유통 권장 사항을 생성하려고 노력해 왔으며 거래량이 15% 증가하고 보충 횟수가 감소했습니다. 18%.

또한 CNN 기술을 사용하여 더 높은 정밀도의 OCR을 달성합니다. 소비자가 다른 병을 사용할 때 온라인으로 완료할 수 있으며 더 이상 식당 주인과 거래할 필요가 없습니다.

PepsiCo는 인공 지능 기술을 사용하여 감자를 재배하고 껍질 벗기기 알고리즘을 혁신합니다.

거인 외에도 Tomra라는 팀이 감자튀김의 길이가 생산 라인의 요구 사항(예: 3~4인치)을 충족하는지 여부를 판단할 수 있는 감자튀김 분석 기계를 구축했습니다. 요구 사항을 충족하지 못합니까? 제품은 다음과 같이 나뉩니다.

PepsiCo는 인공 지능 기술을 사용하여 감자를 재배하고 껍질 벗기기 알고리즘을 혁신합니다.

마지막으로, 식품 및 음료 분야에 구현된 다른 AI 기술이 무엇인지 아십니까?

참조 링크:

[1]https://venturebeat.com/ai/2023-will-be-year-of-hope-and-focus-for-ai-says-pepsico-transformation-leader/

[2]https://www.prnewswire.com/il/news-releases/pepsico-chooses-cropx-to-achieve-global-sustainability-goals-301362544.html

[3]https://www.forbes .com/sites/bernardmarr/2019/04/05/the-fascinating-ways-pepsico-uses-artificial-intelligence-and-machine-learning-to-deliver-success/?sh=cd1fea2311ef

[4]https: //emerj.com/ai-sector-overviews/artificial-intelligence-at-coca-cola/


위 내용은 PepsiCo는 인공 지능 기술을 사용하여 감자를 재배하고 껍질 벗기기 알고리즘을 혁신합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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