AI Kitchen Inventory Management App

Abstract

[ES] El desperdicio de alimentos es un problema generalizado que afecta a varias etapas de la cadena de distribución de alimentos. En particular, el desperdicio de alimentos doméstico representa una parte significativa del desperdicio de alimentos a nivel mundial, ya que las familias desechan anualmente grandes cantidades de alimentos que podrían haber sido consumidos. Los hogares pueden ahorrar dinero y contribuir a la reducción de desperdicios mejorando sus prácticas de gestión de inventario de alimentos y compras de comestibles. Con la adopción generalizada de teléfonos inteligentes, casi todos tienen acceso a una variedad de aplicaciones de gestión de inventario de cocina (KIMAs, por sus siglas en inglés). Estas aplicaciones permiten a los usuarios administrar su inventario de alimentos, además de hacer seguimiento a las fechas de vencimiento, las fechas de compra y el uso, lo que facilita y vuelve más eficaz la reducción del desperdicio de alimentos en el hogar. Aunque estas aplicaciones ofrecen numerosos beneficios, todavía hay margen para la mejora. La industria debe mejorar la interfaz de usuario y las capacidades de estas aplicaciones para atraer y retener a más usuarios, permitiendo así que más hogares aprovechen estas tecnologías y se conviertan en participantes activos en los esfuerzos de reducción del desperdicio de alimentos. El objetivo principal de esta tesis es investigar el potencial de la inteligencia artificial (IA) para mejorar una aplicación de gestión de inventario de cocina, con un enfoque en la facilidad de uso y, lo más importante, en la eficiente recuperación de información de datos de alimentos. Para lograr este objetivo, se explorarán y evaluarán diversas tecnologías impulsadas por IA y aprendizaje automático, con el propósito de desarrollar e implementar una KIMA que minimice el tiempo requerido por los usuarios para ingresar datos de alimentos en la aplicación. Empleando tecnologías de AI como el Reconocimiento Óptico de Caracteres o el Procesamiento del Lenguaje Natural, las aplicaciones de gestión de inventario de cocina pueden mejorar significativamente sus interfaces de usuario y funcionalidad. Esto atraería a más usuarios fieles y daría a los hogares la oportunidad de participar activamente en reducir el desperdicio de alimentos, contribuyendo así a un futuro más ecológico y eficiente.

[EN] Food waste is a pervasive problem that impacts various stages of the food distribution chain. Domestic food waste represents a significant portion of global food waste, as families discard substantial amounts of food annually that could have otherwise been consumed. Households can save money and contribute to waste reduction by improving their food inventory and grocery management practices. With the widespread adoption of smartphones, nearly everyone has access to a range of Kitchen Inventory Management Apps (KIMAs). These apps enable users to manage their food and grocery inventory while keeping track of expiration dates, purchase dates, and usage, thereby making the reduction of household food waste more manageable and effective. Although these apps provide numerous benefits, there remains ample opportunity for improvement. The industry must enhance these apps' user interface and capabilities to attract and retain more users, empowering more households to leverage these technologies and participate actively in food waste reduction efforts. The primary objective of this thesis is to investigate the potential of Artificial Intelligence (AI) for enhancing a kitchen inventory management app, focusing on ease of use and, most importantly, efficient food data information retrieval. To achieve this goal, various AI and Machine Learning-powered technologies will be explored and evaluated, aiming to develop and implement a KIMA that minimises the time required for users to input food data into the application. By harnessing the potential of AI technologies like Optical Character Recognition and Natural Language Processing, kitchen inventory management apps can significantly improve their user interface and capabilities. This would attract and retain more users and empower households to actively participate in reducing food waste and making more sustainable consumption choices, contributing to a greener and more efficient future.