超过三分之一的食物最终被扔进垃圾桶，既浪费金钱又消耗资源。物联网、人工智能和机器学习正在帮助商业厨房减少生产过剩造成的浪费。餐厅必须在菜肴选择、份量和菜单价格之间取得平衡，而且他们并不总能得到切实的反馈。WinnowSolutions正在解决这个问题。WinnowVision专为商业厨房设计，旨在减少食物浪费。壁挂式装置安装在废物容器上方。使用摄像头、秤、计算机视觉和机器学习，Winnow系统可以识别倾倒在容器中的食物的类型和数量。LED屏幕可以显示蔬菜、肉类、海鲜、水果、面包卷等食物类型的图像和标签。它还提供有关变质或损坏食物、厨房错误以及浪费在盘子上的食物类型的信息。当系统学会识别食物时，厨房工作人员必须帮助识别类型，但随着机器学习变得更加智能，这一步就变得不必要了。系统仪表板为工作人员提供有关被扔掉多少食物的信息并计算其成本。有了这些信息，厨房工作人员就可以确定如何更改菜单供应或份量。在索菲特曼谷素坤逸酒店，Winnow系统将酒店厨房的整体食物浪费减少了58%，每年节省68,000美元。在哥本哈根节省食物，TooGoodToGo开发了一款应用程序，将餐馆、酒店和杂货店与可以使用剩余食物的社区成员相匹配。TooGoodToGo已在欧洲运营多年，最近在北美推出。迄今为止，该公司已节省了超过8630万份餐食。消费者下载TooGoodToGo应用程序，然后选择一家提供当天剩菜的当地餐馆或商店。消费者以折扣价购买一袋食品，并在特定时间取货，而不知道袋子里装的是什么。TooGoodToGo会从销售额中分一杯羹。物联网和人工智能正在推动基层努力减少浪费，方法是将提供食物的商业厨房与食用食物的组织和人们联系起来。此外，节约食物有助于节约能源、保护自然资源、减少二氧化碳排放和垃圾填埋场废物。这是企业、消费者和地球之间的双赢伙伴关系。
