AIを活用してオリーブオイルの品質、効率、信頼性を向上

過去2年間、ジェミニのような大規模言語モデルの人工知能（AI）は、 AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、 そしてバードは、世間の時代精神を捉えました。

しかし、過去10年間、人工知能はオリーブ農家の効率と意思決定の改善に役立ってきました。

今年初め、スペインのハエン市の役人たちが集まり、世界で最も豊富なオリーブオイル生産地である同州のオリーブ農家や製粉業者にとって人工知能が果たせる多くの役割について議論した。

出席者の中には、データ分析の改善に使用される人工知能を専門とする企業である Decidata Analytics も含まれていました。

プロジェクトマネージャーのハビエル・カネゴ・マルティネス氏は次のように語った。 Olive Oil Times 人工知能はトレーサビリティを改善し、ネガティブな影響に悩まされている分野で信頼を築くのに役立つ可能性がある。 詐欺に関する見出し ここ数カ月インチ

「AIツールは、使用されているオリーブの種類をチェックすることで、オリーブオイルが本物で高品質であることを保証するのに役立ちます」と彼は言いました。 ​,war「これは、画像認識技術を使用してオリーブの種の写真を分析することで実現できます。製品に関する正確な情報を提供することで、企業は消費者との信頼を築き、強力なブランド評判を維持できます。」

実際、イタリアの大学の研究者は人工知能を訓練して 起源を特定する フェノール化合物とステロールを使用して、エキストラバージンオリーブオイルの品質を判定します。2022年の研究では、AIが地元産のタジャスカ・リグレオリーブオイルを正しく識別したと報告されています。

カネゴ・マルティネス氏は、真正性の検証に加え、AI を活用したツールが生産者や小売業者がパーソナライズされた広告で顧客をターゲットにするのに役立つと考えています。

「消費者が何を好み、どのように行動するかを理解することで、企業はメッセージやプロモーションをカスタマイズし、特定のグループにより効果的にアプローチできるようになります」と彼は語った。

「「AIはオリーブオイル業界の市場動向や消費者の需要をさらに予測し、企業が事前に戦略を調整するのに役立つ」とカネゴ・マルティネス氏は付け加えた。 ​,war「これにより、在庫、価格設定、マーケティング活動を最適化し、競争力を維持できるようになります。」

コンピュータエンジニア兼コンサルタントのディエゴ・ウエルテスは、AIモデルが 価格を正確に予測する彼は、過去の価格データ、気候データ、過去の収穫に関するデータを使用して、2017 年と 2018 年の価格を正確に予測する - つの予測価格モデルを開発しました。

これらのアプリケーション向けの AI テクノロジーのほとんどは、現在の世代の生成 AI を生み出す消費者向けの大規模言語モデルほどよく知られていません。

しかし、カネゴ・マルティネス氏は、生成AIはオリーブオイル業界に関わる誰もが書類やフォームに記入し、生産するのに役立つと述べた。 ​,war「ソーシャルメディア、ブログ、ビデオ、その他のマーケティングツールを含む高品質なコンテンツ。」

「「オリーブオイル生産者は、この地域に進出することの利点を徐々に理解し始めている」と彼は語った。 ​,war「AI がオリーブオイル会社のブランディングを強化するだけでなく、全体的な顧客満足度を向上させることができることがわかります。」

ハエンでのイベントでは、関係者らが顧客サポートチャットボットへのAIの活用や、農家や製粉業者が既存のAIツールを使用して収穫時期や市場動向を予測する方法について議論した。

人工知能とともに、 ブロックチェーン技術を使用して 追跡可能性を向上させ、盗難や詐欺を取り締まるためです。

カネゴ・マルティネス氏は、マーケティングや顧客対応業務に加え、農家や生産者は AI を活用して業務の効率化と持続可能性を高めることができると述べた。

「「AIによって生産プロセスが最適化され、より効率的かつ持続可能なものになります」とカネゴ・マルティネス氏は言う。 ​,war「これには、水や肥料などの天然資源の適切な使用、環境への影響の削減、責任ある農業慣行の推進が含まれます。」

ハエン県の別の都市メンヒバルで6月に開催された会議で、研究者らは、 オリーブの収穫時期の予測 気象データと過去の収穫データを活用して、1 シーズン先の収穫を予測します。

「「AIと機械学習は意思決定を客観化する上でも基本的な役割を果たす」とカネゴ・マルティネス氏は言う。 ​,war「これらのテクノロジーにより、企業は大量のデータを分析し、正確で証拠に基づいた洞察を引き出すことができます。これにより主観や人間の偏見が排除され、より情報に基づいた公正な意思決定が可能になります。」

カネゴ・マルティネス氏はまた、AIツールがオリーブ農家の日常業務にどのように役立つかの例として害虫駆除を挙げた。

「「機械学習モデルは、過去のデータや環境要因を調べることで害虫がいつ出現するかを予測するのに役立ち、農家が作物管理の選択をする際に非常に役立ちます」と彼は語った。

「また、現在の生育状況に基づいて将来の作物収穫量を事前に知らせてくれるので、農家が計画を立てやすくなります」とカネゴ・マルティネス氏は付け加えた。 ​,war「スペインのAgrow Analyticsが提供しているような灌漑の最適化も可能です。今後は、AIと機械学習の応用により、より高品質のオイルが生産され続けるでしょう。」

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