Food Ladder e IBM consentono alle comunità di accedere tutto l'anno a prodotti freschi e nutritivi
L'insicurezza alimentare è una delle maggiori sfide globali del XXI secolo e molte persone soffrono la fame ogni giorno. I cambiamenti climatici, i conflitti globali, la disuguaglianza economica e le carenza di infrastrutture continuano a minacciare l'accesso costante a cibo fresco e nutriente, in particolare in aree remote.
Food Ladder, un'organizzazione senza scopo di lucro premiata, sta affrontando questa sfida globale critica da qualche tempo. Da tredici anni, l'organizzazione supporta comunità remote e svantaggiate tramite iniziative formative e di coltivazione sostenibili. Food Ladder ha apportato questo cambiamento di grande impatto sviluppando sistemi commerciali idroponici e in serra compatti e climatizzati, installabili ovunque.
Il Food Ladder School System integra tecnologie innovative di coltivazione nelle scuole e offre migliaia di risorse educative legate ai programmi scolastici. Tramite questa iniziativa, gli insegnanti possono coinvolgere gli studenti in esperienze di apprendimento pratiche, producendo frutta e verdura fresca per le loro comunità. Infatti, una serra può fornire fino a 85.000 pasti.
Dopo aver allestito con successo serre in tutta l'Australia ed essersi espansa in Bhutan, India e Uganda, Food Ladder ha dovuto affrontare una sfida significativa in termini di scalabilità. Con più di 400 scuole bisognose del Food Ladder School System, il piccolo team non era in grado di sostenere l'approccio tradizionale, che consisteva nel recarsi fisicamente in ciascuna località remota per allestire serre e formare gli insegnanti. A questo punto, Food Ladder ha riconosciuto il potenziale che attingere alla tecnologia e all'AI per scalare poteva offrire, ma era preoccupata di perdere il tocco personale che definiva il loro approccio. Così, si è rivolta a IBM chiedendo aiuto.
Food Ladder, in collaborazione con IBM® Client Engineering, ha individuato le aree chiave per il progresso basato su AI. In circa due mesi e mezzo, il team IBM ha sviluppato soluzioni basate su AI create con IBM® watsonx.ai Lo studio AI e IBM® watsonx Assistant trasformano le operazioni e l'esperienza utente di Food Ladder.
Il team ha implementato diverse innovazioni critiche:
- Ha semplificato e automatizzato il processo di richiesta dei servizi Food Ladder. In precedenza, gli insegnanti facevano telefonate fuori orario, aspettavano in linea e compilavano numerosi documenti. Ora possono inviare richieste in qualsiasi momento e completare l'intero processo in meno di un'ora.
- Il team ha migliorato il processo di onboarding per le scuole in aree regionali e remote. Dopo aver ricevuto le serre da Food Ladder, gli insegnanti avevano spesso numerose domande e preoccupazioni. IBM Client Engineering ha sviluppato un agente di chat per guidare gli insegnanti in questo processo, aiutando a sostituire l'assistenza al personale ad alta intensità di manodopera con una risorsa digitale efficiente.
- Per generare progetti di lezione, unità didattiche e comporre unità didattiche combinando materiali di provenienza diversa, il team ha ampiamente testato alcuni modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Alla fine ha scelto IBM® Granite, una serie di foundation model aperti, performanti e affidabili, creati da IBM per applicazioni aziendali. I modelli linguistici di grandi dimensioni di Granite offrivano una coerenza superiore e aderivano al contenuto e al contesto di origine, fattori critici nello sviluppo di materiale didattico. Questi modelli hanno funzionalità avanzate che aiutano a garantire che i materiali didattici mantengano una struttura coerente e contenuti affidabili, anche quando si creano unità didattiche completamente nuove e si pianificano le attività di classe. Gli insegnanti non devono più passare ore a creare esperienze di apprendimento personalizzate in linea con i risultati del curriculum.
Food Ladder si era rivolto a IBM con diversi casi d'uso per l'automazione. Kelly McJannett, CEO e cofondatrice di Food Ladder, sottolinea di essere rimasta sorpresa dalla rapidità con cui il team IBM ha proposto una soluzione. Food Ladder è riuscita a implementare il portfolio di prodotti IBM watsonx in tutti i casi d'uso, invece di utilizzare più tecnologie. "Adottare l'AI, cercare di passare da 40 scuole a un potenziale cambiamento del modo in cui il mondo consuma alimenti ha semplificato enormemente il nostro percorso", afferma McJannett.
L'implementazione ha trasformato sia le operazioni interne che l'esperienza degli insegnanti. Inizialmente preoccupato del fatto che l'AI potesse sminuire il tocco personale di Food Ladder, McJannett ha riscontrato l'effetto opposto.
"Questa trasformazione sarà un'esperienza arricchente per entrambe le parti: per il personale docente e per quello interno. Gli insegnanti possono avere di nuovo serate libere. Possono fare ciò che è davvero importante per l'insegnamento, ovvero il sostegno sociale e la comprensione delle esigenze del singolo alunno, non attività banali, come inserire le lezioni di matematica nel curriculum e occuparsi dei diversi documenti relativi. Inoltre, il nostro personale potrà tornare a svolgere il lavoro più importante, ovvero ideare, creare e migliorare l'offerta e la piattaforma. Potrà offrire un valore migliore agli insegnanti, invece di eseguire semplicemente il processo automatizzato, che consiste nell'assicurarsi che siano presenti strutture amministrative e strutture analoghe", osserva.
I foundation model di Granite si sono rivelati particolarmente innovativi nella creazione di contenuti didattici. Ora gli insegnanti hanno accesso a materiali generati dall'AI che richiedono pochissime modifiche e che fanno risparmiare ore di preparazione. Le funzionalità dei modelli Granite hanno portato a modifiche delle lezioni coerenti e motivate, che soddisfano efficacemente i criteri di combinazione di diversi materiali richiesti dagli insegnanti. Gli insegnanti possono adattare facilmente gli approcci e gli stili didattici o i livelli di difficoltà, garantendo al contempo il rispetto dell'integrità educativa.
Food Ladder sta passando da un'organizzazione in cui tutto viene svolto manualmente a un sistema completamente automatizzato. Le scuole possono utilizzare il Food Ladder School System per creare, comprendere e mettere a frutto i propri sistemi alimentari ed entrare in contatto con altre scuole. Food Ladder opera attualmente in 40 scuole in tutta l'Australia e in diverse località in India, Bhutan e Uganda. Nel 2024, l'organizzazione ha raggiunto circa 17.000 persone e preparato 132.480 pasti all'anno. Grazie alla sua collaborazione con IBM, Food Ladder intende scalare drasticamente, implementando oltre 1.000 centri di produzione di smart food basati su AI in tutto il mondo e producendo più di 25 milioni di pasti all'anno entro il 2030.
Con questa scala, le comunità avranno accesso tutto l'anno a prodotti freschi, come mai prima d'ora. Inoltre, lavorare con il cibo aiuta i bambini a sviluppare relazioni più sane e durature con gli alimenti e la nutrizione. Inoltre, le serre Food Ladder coltivano i prodotti in modo più efficiente rispetto ai sistemi a terra, contribuendo a ridurre alcune delle supply chain più lunghe e a elevato contenuto di carbonio al mondo.
"Realizzare questi incredibili progetti con questo livello di amplificazione e dimensione è davvero gratificante e ora possiamo farlo su una scala molto maggiore. Con IBM e i nostri partner tecnologici, rivoluzioneremo la sicurezza alimentare in soli sei anni", afferma McJannett.
Food Ladder (link esterno a ibm.com) consente ai bambini e alle comunità di coltivare personalmente prodotti freschi, migliorando la sicurezza alimentare, lo stato di salute e le opportunità economiche tramite serre idroponiche basate sull'AI completamente integrate nelle scuole. Con sede in Australia, Food Ladder è stata fondata da Kelly McJannett e Alex Shead, con l'obiettivo di affrontare il problema dell'insicurezza alimentare in modo olistico e fornire formazione su larga scala nelle comunità svantaggiate.
Legale
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Gli esempi presentati sono solo illustrativi. I risultati effettivi varieranno in base alle configurazioni e alle condizioni del cliente e, pertanto, non è possibile fornire i risultati generalmente attesi.