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Mit künstlicher Intelligenz Lebensmittel retten

Die Verschwendung von Lebensmitteln mit Hilfe künstlicher Intelligenz eindämmen: Das ist eines der Ziele des Forschungsprojektes „Fresh Analytics“, in dessen Rahmen fünf Verbundpartner um die Universität Siegen eine Verbraucher-App entwickeln.

Der Blick in den Kühlschrank wirft oftmals mehr Fragen als Möglichkeiten auf: Was lässt sich aus den verbleibenden Produkten zubereiten? Und wie frisch sind meine Lebensmittel wirklich noch? Hilfreich wäre eine Handy-App, die über vorrätige Lebensmittel und deren Haltbarkeit informieren könnte sowie gleich ein paar passende Rezepte vorschlüge. Und das alles unter Einhaltung datenschutzrechtlicher Vorgaben. Im Rahmen des Forschungsprojekts „Fresh Analytics“ arbeiten fünf Kooperationspartner seit Ende 2019 gemeinsam an der Realisierung dieser Vision.

Unter der Leitung von tsenso wollen die Universität Siegen, arconsis, GS1 Germany und die Technische Hochschule Deggendorf eine cloudbasierte Plattform schaffen, auf welcher eine Vielzahl von Daten entlang der gesamten Lebensmittel-Lieferkette zusammengetragen wird – von Informationen zur Produktherkunft über Lager- und Transportbedingungen und Verkauf bis hin zum Kühlschrank des Verbrauchers. Mit Hilfe von künstlicher Intelligenz sollen diese Daten so miteinander vernetzt werden, dass daraus Mehrwerte insbesondere für Händler und Verbraucher entstehen. Eines der übergeordneten Projektziele: die Verschwendung von Lebensmitteln einzudämmen.

„In einem Vorgängerprojekt haben wir bereits erfolgreich an einem dynamischen Haltbarkeitsdatum für Lebensmittel gearbeitet: dem Fresh Index“, sagt Dr. Matthias Brunner, Geschäftsführer bei tsenso. „Mit Fresh Analytics gehen wir einen Schritt weiter: Die Chancen künstlicher Intelligenz wenden wir auf das digitale Datenmanagement an, um entlang der Lebensmittellieferkette Mehrwertdienste zu ermöglichen. So erforschen und validieren wir beispielsweise für den Handel, wie bessere Absatzprognosen und die Entwicklung dynamischer Preismodelle, die sich nach der tatsächlichen Frische und Qualität eines Produkts richten, noch besser gelingen können“. 

Grundlage der geplanten Lösung ist eine digitale Basisplattform, auf der Daten gesammelt und miteinander vernetzt werden. Zukünftig wäre denkbar, dass beispielsweise Apps verschiedener Zielgruppen auf diese Informationen und Auswertungen zugreifen. Das Team der Uni Siegen prüft, wie sich eine solche App verbraucher- und datenschutzfreundlich umsetzen lässt. „Die Möglichkeiten sind vielfältig: Der Handel könnte anhand der Daten dynamisch die Preise anpassen, Konsumenten könnten im Geschäft Produkte scannen und Infos über die Frische und Herkunft erhalten, Lebensmittelwarnungen wären möglich – und wer seinen Einkaufszettel digital hinterlegt, weiß was der Kühlschrank noch hergibt und wie lange die Produkte sich unter den individuellen Kühlbedingungen halten werden“, sagt Prof. Dr. Gunnar Stevens, Bereichsleiter IT-Sicherheit und Verbraucherinformatik am Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik und Neue Medien der Uni Siegen. Ein erhoffter Effekt der Projektpartner: Verbraucher entsorgen weniger Lebensmittel, wenn sie auf dem Smartphone stets aktuelle Informationen zur tatsächlichen Haltbarkeit und über Rückrufaktionen vorfinden.

Ziel der Verbundpartner ist es, bis zum Ende des Projektes im September 2021 mehrere Demonstratoren zu entwickeln, die aufzeigen, wie die Basisplattform Mehrwerte schaffen kann – beispielsweise im Bereich der Absatzprognose, für die Optimierung der logistischen Lebensmittellieferkette oder als Verbraucherinformationssystem.

Weitere Informationen:  www.freshanalytics.eu

Hintergrund

Verbundpartner aus Wirtschaft, Wissenschaft und dem Dienstleistungsbereich haben im Vorgängerprojekt „FreshIndex“ die Grundlagen für die Markteinführung eines dynamischen Haltbarkeitsdatums (DHD) geschaffen. Zentraler Schlüssel bei der Umsetzung ist eine App, mit der die Konsumenten das DHD der jeweiligen Ware im Geschäft oder zu Hause auslesen können. Auf diese Weise trägt der FreshIndex dazu bei, eine unnötige Entsorgung von Lebensmitteln zu verhindern. Ziel des Folgeprojekts „FreshAnalytics“ ist es, die Prognose des FreshIndex auf Basis von KI-Erkenntnissen zu optimieren und damit eine noch exaktere Berechnung des DHD zu gewährleisten. Die Verbundpartner – arconsis, GS1 Germany, Universität Siegen, Technische Hochschule Deggendorf, tsenso (Projektleitung) – entwickeln zu diesem Zweck ein Systemkonzept sowie Demonstratoren zur Erprobung in unterschiedlichen Bereichen. Das Projekt „FreshAnalytics“ wird vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie im Rahmen des Technologieprogramms „Smarte Datenwirtschaft“ gefördert und läuft bis zum 30. September 2021.