AI, yiyecek israfını azaltarak 127 milyar dolarlık bir fırsatı nasıl açabilir?

Küresel ekonomi, büyük miktarda sonlu malzeme ve fosil yakıtın çıkarılmasına ve tüketilmesine dayanan “al, yap ve elden çıkar” modeli ile desteklenmektedir. Bu doğrusal ekonomik model, son 200 yıl boyunca görülmemiş bir refah sağladı ama aynı zamanda çevremize de zarar verdi. 

 

Örneğin, gıda üretimi için harcanan her 1 dolar, ekonomik, sosyal ve çevresel maliyetlerde 2 dolar demektir. Gittikçe büyüyen bir küresel nüfusa yiyecek sağlamak için halihazırda tükenmiş topraklar üzerindeki baskı ve gıdaların kabaca üçte birinin asla yenilmediği gerçeği göz önüne alındığında, endüstriyel tarım sistemimizde yenilik bir zorunluluktur.

 

Akıl yürütme ve öğrenme gibi insan’a özgü bilişsel işlevler gerçekleştiren teknolojiler grubu olan yapay zeka (AI), dünyanın gıda sistemini yeniden şekillendirmeye yardımcı olma potansiyeline sahiptir. 

 

McKinsey'in araştırma ve analitik desteğiyle Ellen MacArthur Vakfı ve Google tarafından yayınlanan son bir raporda, AI'nın değer elde etmek yerine değer yaratabildiği ve hatta biyolojik sistemleri koruduğu ve yenileyebileceği tespit edildi. 

 

Rapor, AI'ın döngüsel bir gıda sistemine geçişte en büyük etkiye sahip olabileceği üç alan buldu: uygun durumlarda yerel olarak yetiştirilen yiyeceklerin tedarik edilmesi, önlenebilir gıda atıklarının tasarlanması ve sağlıklı gıda ürünlerinin tasarlanması ve pazarlanması.

 

AI zamanımızın en büyük teknolojik gelişmelerinden biridir ve gıda ekonomisini doğrusaldan döngüsel bir modele geçirme gücünü kullanmak büyük oranda keşfedilmemiş bir fırsat ortaya koymaktadır.

 

Bu fırsat göz ardı edilmeden rapora göz attığımızda aşağıdaki sonuçlar karşımıza çıkmaktadır:

 

Geçişi hızlandıran bir araç olarak yapay zeka’nın yapay zeka ve döngüsel ekonomi bağlamında ortaya koyduğu desteğin ele alındığı raporda, ortaya çıkan iki mega trendin bir araya gelmesi’nin yapay zeka ve döngüsel ekonomi’nin geleceğe uygun yenileyici bir sisteme geçişi hızlandırabileceği öngörülmektedir.

 

Son 200 yıl boyunca insanlar benzeri görülmemiş bir refah sağlayan etkileyici bir sanayi ekonomisi geliştirmiştir. Bu ekonomi yıllar süren kademeli iyileştirme ile inşa edilmiştir ve yeni teknolojilerle desteklenmektedir. Bununla birlikte, bu sistemin, olumsuz çevresel ve sosyal etkiler karşısında boğulmadan, küresel orta sınıftaki hızlı büyümeyi sürdürmek için değişime ihtiyacı var ve bu büyümenin sonlu kaynakların tüketiminden kademeli olarak ayrıldığı döngüsel bir ekonomide cevap bulmaktadır. Prensipleri atık ve kirliliği azaltmak, ürün ve malzemeleri kullanımda tutmak ve doğal sistemleri yenilemektir. 

 

Böyle bir yaklaşımın avantajları büyüktür. Örneğin, araştırmalar, Avrupa’da döngüsel ekonominin 2030’a kadar 1.8 trilyon Euro tutarında net fayda yaratabileceğini ve buna bağlı olarak kaynakla ilgili zorlukların üstesinden gelmeyi, iş yaratmayı, inovasyonu teşvik etmeyi ve çevresel faydalar üretmeyi sağlayacağını göstermektedir.

 

Mevcut ekonomik modelin zorlukları ve olumsuz etkileri büyüktür, birikimlidir ve gelecek 20 yılda neredeyse iki katına çıkabilecek olan küresel ekonomiye paralel olarak büyümeye ayarlanmıştır. Bizi daha iyi bir modele geçişe hızlandırmak için yeni yaklaşımlara ve çözümlere ihtiyacımız olduğu açıktır. Dünya ekonomisinin temel yönlerini yeniden tasarlama görevi için yinelemeli tasarım, prototip oluşturma ve geri bildirim toplama süreçleriyle daha hızlı ve daha çevik öğrenme süreçlerini içeren yeni teknolojilere ihtiyaç duyulmaktadır.

 

Yapay zeka (AI) bu sistemik değişimin sağlanmasında önemli bir rol oynayabilir. AI, ortaya çıkan “Dördüncü Endüstri Devrimi” çağını mümkün kılan teknolojilerin bir alt kümesidir ve akıl yürütme, öğrenme gibi genel olarak insan zekası ile ilgili işlevleri yapan modeller ve sistemler ile ilgilenir. AI, insanların becerilerini tamamlayabilir ve yeteneklerini genişletebilir.

 

İnsanların geri bildirimlerden daha hızlı öğrenmelerini, karmaşıklıkla daha etkin bir şekilde başa çıkmalarını ve bol miktarda veriyi daha iyi anlamalarını sağlar. Gittikçe artan sayıda girişim, AI'ın dünyanın en önemli zorluklarından bazılarını ele almak için nasıl yeni fırsatlar yaratabileceğini araştırıyor.

 

 

1. Döngüsel ürünler, bileşenler ve malzemeler tasarlayın. AI hızlı prototipleme ve test etmeyi sağlayan yinelemeli makine öğrenmesi destekli tasarım süreçleriyle döngüsel ekonomiye uygun yeni ürün, parça ve malzemelerin geliştirilmesini hızlandırabilir.

 

2. Döngüsel iş modellerini geliştirin. AI hizmet olarak ürün ve kiralama gibi döngüsel ekonomi iş modellerinin rekabet gücünü artırabilir. AI ürünlerden ve kullanıcılardan gelen gerçek zamanlı ve geçmiş verileri birleştirerek, fiyatlandırma ve talep tahmini, öngörücü bakım ve akıllı envanter yönetimi yoluyla ürün dolaşımını ve varlık kullanımını artırmaya yardımcı olabilir.

 

3. Döngüsel altyapıyı optimize edin. AI ürünleri, malzemeleri yeniden düzenlemek ve malzemeleri geri dönüştürmek için süreçleri iyileştirerek, ürünler ve malzemeler üzerindeki “döngüyü kapatmak” için gereken tersine lojistik altyapının oluşturulmasına ve iyileştirilmesine yardımcı olabilir.

 

Sektörler arası uygulama alanlarını göstermek için, bu rapor iki değer zincirine bakmaktadır: “gıda ve tarım” ve “tüketici elektroniği”. Biri biyolojik maddelere ve diğeri teknik malzemelere odaklanan bu örnekler AI'ın geniş bir ekonomik faaliyet yelpazesinin döngüselliğini arttırma potansiyelini vurgulamaktadır.

 

AI'ın gıdaya yönelik döngüsel bir ekonomide yiyecek israfını azaltmaya yardımcı olmada ortaya çıkardığı potansiyel değer, 2030'da yılda 127 milyar dolara kadar çıkmaktadır. Bu tarım, işleme, lojistik ve tüketim aşamalarındaki fırsatlar vasıtasıyla gerçekleştirilmektedir. Özel uygulamalar şunları içerir: meyvenin toplanmaya hazır olup olmadığını belirlemek için görüntü tanımanın kullanılması; yiyecek arz ve talebini daha etkin bir şekilde eşleştirmek ve gıda yan ürünlerinin geçerliliğinin arttırılması.

 

Tüketici elektroniği için döngüsel bir ekonomiye geçişin hızlandırılmasında eşdeğer AI fırsatı, 2030'da yılda 90 milyar dolara kadar çıkmaktadır. Buradaki uygulamalar: uzman malzemelerin seçilmesi ve tasarlanması; öngörülen bakım ile elektronik parçaların ömrünün uzatılması ve görüntü tanıma ve robotik kombinasyonu ile e-atık geri dönüşüm altyapısının otomatikleştirilmesi ve iyileştirilmesi.

 

Bu iki sektördeki fırsatlar arasındaki temel benzerlikler, AI'ın döngüsel bir ekonomideki değeri ortaya çıkarma fırsatlarının sektöre özgü olmadığını göstermektedir. AI'ın gücünü döngüsel bir ekonomi vizyonuyla birleştirmek, ekonomiyi temelde yeniden şekillendirmeye yönelik çabaları desteklemek için zamanımızın en büyük teknolojik gelişmelerinden birini kullanma fırsatı için önemli ve henüz büyük oranda ele alınmamış bir fırsatı temsil eder ve uzun vadeye uygundur.

 

Daha geniş bir farkındalık yaratmak ve AI'ın döngüsel bir ekonomiyi desteklemek için nasıl kullanılabileceğinin anlaşılması, döngüsel tasarım alanlarını, döngüsel iş modellerini işleten ve döngüsel altyapıyı optimize eden uygulamaları teşvik etmek için gerekli olacaktır. 

 

Bu rapor sonuç olarak, AI’ın, herhangi bir sektördeki tedarik zincirlerini yeniden bağlama ve küresel ters lojistik altyapısını optimize etme gibi tüm ağları ve sistemleri yeniden tasarlamanın karmaşık görevine uygulanabilir olduğunu ortaya koymaktadır.

 

AI'ın bu sistemik uygulamalarını desteklemek, verinin açık ve güvenli bir şekilde paylaşılmasını sağlamak ve AI'ın herkes için kapsayıcı ve adil bir şekilde geliştirilip dağıtılması için ilgili paydaşlar arasında işbirliğine ve bir dereceye kadar gözetimine ihtiyaç duyulacaktır. 

 

40'tan fazla uzman görüşmesinden gelen görüş üzerine ortaya çıkan bu rapor(çalışma), McKinsey & Company tarafından sağlanan araştırma ve analitik destek ile Ellen MacArthur Vakfı ve Google arasında bir işbirliği’nin sonucuduır.
 

Bu raporda ortaya konan bilgiler temel alınarak AI, yiyecek israfını azaltarak 127 milyar dolarlık bir fırsatı nasıl açabilir? sorusunun cevabı bu rapor bağlantılı ortaya konan çalışmada şu şekilde ele alınmıştır:

 

 

Günümüzde, çoğu mahsul, su yollarını kirleten, toprakları ve tarımsal biyolojik çeşitliliği tüketecek uygulamalarla yetiştirilir, AI yardımı ile sentetik kimyasal gübrelerin toprağa uygulaması ve yoğun arazi kullanımı gibi geleneksel tarım uygulamaları daha yenileyici tarım uygulamaları ile değiştirilebilir.

 

Dronlardan, uzaktan algılayıcılardan, uydulardan ve akıllı çiftlik ekipmanlarından gelen veriler çiftçilere toprak, mahsul sağlığı ve hava koşulları hakkında değerli gerçek zamanlı bilgiler sağlar.  Bu istihbarat, çiftçilerin mahsullerin nerede yetiştirileceği, mahsul rotasyonlarının nasıl optimize edileceği ve bu mahsullerin ne zaman ekim, kompost ve hasat edileceği konusunda daha akıllıca karar vermelerine yardımcı olur.

 

Örneğin, bazı tarım teknolojisi çözümleri meyvenin ne zaman toplanmaya hazır olduğunu belirlemek için görüntüleri analiz eder. Diğerleri, sentetik gübreler olmadan ekin büyümesini destekleyen mikropları tanımlayan algoritmaları içerir. Veri odaklı yazılım ve AI çözümleri, pahalı ve zaman alan saha denemeleri yapmadan yenileyici tarım uygulamaları için çıktılar sunarak çiftçilerin çalışmalarını daha etkin bir şekilde yönetmelerine yardımcı olabilir. AI, önlenebilir gıda atıklarını tasarlayarak ve yenilebilir gıdaların atılmasını önleyerek çiftçilere başlangıçta yardımcı olabilir.

 

Tarımsal gıda tedarik zincirleri, gıda incelemeleri sırasında görsel görüntü teknolojisi kullanılmasıyla daha verimli hale gelebilir. 

 

AI algoritmaları, restoranların ve perakendecilerin yiyecek sipariş ederken talebi daha etkili bir şekilde birbirine bağlamasını ve böylece önlenebilir yiyecek israfını azaltmasını sağlamak için satışları tahmin edebilir. Ve yiyecek israfını azaltmak için kullanılan AI’ın 2030’da yılda 127 milyar dolara varan tahmini bir ekonomik fırsat üretebileceği öngörülmektedir.

 

Uygun ve işlenmiş yiyecekler bile daha döngüsel bir şekilde tasarlanabilir. AI araçları, işlenen atıkları ve güvensiz katkı maddelerini azaltarak, yardımcı olabilir. Şirketler zaten doğal kaynaklara daha fazla dayanan et, balık, süt ürünleri ve yumurta bazlı ürünlerin yerine mayonez ve bitki bazlı yiyeceklere yumurta içermeyen bir alternatif oluşturmak için AI algoritmalarını kullanıyor.

 

 

McKinsey Global Institute’nin AI’ın 2030 yılında küresel ekonomik aktiviteye ekstra $ 13 trilyon ekleyebilir tahmini vardır. Döngüsel bir ekonomiye geçiş, değer zincirleri ve tüm güvenilir ortaklar ağını gerektirir ve bu geçişin tek bir şirket tarafından yapılailmesi mümkün değildir. Şirketler, hükümetler ve STK'lar dahil olmak üzere ekosistemdeki paydaşlar arasında işbirliği, veri üretimi, toplanması ve paylaşılması konusuda çok önemlidir.

 

İnsan beynine benzer şekilde, AI verileri işler ve zaman içinde daha iyi kararlar almayı öğrenir. AI üretimi, çözülmesi gereken gerçek sorunun net bir şekilde anlaşılmasını gerektirir.  Ancak o zaman bu dört adımı başarıyla tamamlayabilir: veri toplama, veri mühendisliği, algoritma geliştirme ve algoritma iyileştirme. AI'da küresel kurumsal yatırım, bazı tahminlere göre 2016 yılında 39 milyar dolara ulaştı ve ayrıca, bu teknolojiyi döngüsel gıda ekonomisi hizmetinde geliştirmek ve yaymak için bilinçli bir şekilde değer odaklı yatırımlar yapılması gerekiyor.

 

 

Yapay Zeka’nın “gıda ve tarım” sektöründe yaratacağı ekonomik değerin öneminin farkında olarak ülkemizde döngüsel ekonomi’nin gelişmesine katkı koyacak çalışmaların içinde olmak sürdürülebilirliğimiz için önemli.

 

Bu önem Yapay Zeka (AI) desteklerinin   tarladan sofraya Dünya’da Akıllı Tarım uygulamalarında bir çözüm ortağı olduğu günümüzde çok daha fazla üzerinde durulması gereken bir olgu olarak ülke olarak geleceğimizi şekillendirecek fayda sağlayıcı çalışmalar içinde olunmasını gerektirmektedir. Bu bizi önemli bir oyun kurucu olarak “Küresel Gıda ve Tarım” sektöründe geleceğe taşıyacaktır.

 

1. McKinsey&Company - Sustainability

How AI can unlock a $127B opportunity by reducing food waste

March 27, 2019, Sustainability Blog

Clarisse Magnin

 

2. McKinsey&Company - Sustainability

Artificial intelligence and the circular economy: AI as a tool to accelerate the transition

January 2019, Article