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KI für ein nachhaltigeres Lebensmittelsystem

Bei der Innosuisse-Veranstaltung «Sustainable Food Systems» wurde über Anwendungen der Künstlichen Intelligenz in der Lebensmittelproduktion diskutiert.

Haben Sie sich jemals gefragt, welche Rolle künstliche Intelligenz in der Lebensmittelindustrie spielen könnte? Dies ist eines der Themen, die am 7. März in Lugano an der Innosuisse-Veranstaltung «Sustainable Food Systems» diskutiert wurden und zu neuen Partnerschaften führten, die zur Umgestaltung des Lebensmittelsystems beitragen. Der Anlass wurde von Businessin organisiert.
Tatsächlich sind datengesteuerte Technologien und insbesondere Künstliche Intelligenz in einer Vielzahl von Prozessen entlang der Wertschöpfungskette von der Lebensmittelproduktion bis zum Konsum von entscheidender Bedeutung und tragen dazu bei, den CO2-Fussabdruck in einer Branche zu reduzieren, die für fast ein Drittel der Treibhausgasemissionen verantwortlich ist.
Nachhaltige Menükarte an der EPFL
Die EPFL hat die gesamte Lebensmittelversorgungskette komplett neu gestaltet, um den Campus dank Tools wie nutriMenu (Bewertung und Optimierung der Nährwerte der servierten Mahlzeiten) und Eco-Score von Beelong (Messung und Optimierung der Umweltauswirkungen) und Kitro (Quantifizierung von Lebensmittelabfällen) nachhaltiger zu machen. Das Mégabites-Projekt, das auf in Campus-Restaurants gesammelten Daten basiert, hat sich zum Ziel gesetzt, die Nachhaltigkeit der Gastronomie an der EPFL zu messen, zu modellieren und zu verbessern, wie Bruno Rossignol, Catering-Chef der EPFL, erläuterte. Dieses Tool unterstützt Restaurantköche bei der Erstellung ihrer Menüs. Das Ziel ist, nachhaltigere Zutaten beschaffen, kohlenstoffarmes Essen fördern, Lebensmittelabfälle in Küchen und Restaurants reduzieren und das Potenzial für die Verarbeitung von Resten vor Ort zu bewerten.
Energieeffizienz und Qualitätssicherung in der Traditionsmühle
In Zusammenarbeit mit der Tessiner Mühle Mulino Maroggia, die bis auf die Grundmauern niedergebrannt war und im Sinne der Nachhaltigkeit von den Benutzern wieder aufgebaut wurde, betonte Stefan Birrer, Managing Director des Technologiekonzerns Bühler, die Bedeutung des Sammelns, Analysierens, Quantifizierens und Verstehens der Daten, um letztlich die Auswirkungen einer Tätigkeit mit hohem Wasser- und Energieverbrauch wie der Produktion und Verarbeitung von Getreide zu reduzieren. KI wird vom Unternehmen auch bei der Qualitätskontrolle von Getreide mithilfe von Sortiermaschinen eingesetzt, die mit Standardisierungsvisualisierungen trainiert wurden.
xFarm und MyEasyFarm unterstützen Landwirte mit intelligenten landwirtschaftlichen Produktionstools. Durch die Erhebung und Analyse von Daten können Landwirte die Auswirkungen ihrer Aktivitäten überwachen, ihre Praktiken verbessern und ihren positiven Beitrag zur Umwelt durch regenerative Landwirtschaft stärken, wie Matteo Vanotti, CEO von xFarm, sagte.
Weniger Pestizideinsatz dank KI
Das Weinbauzentrum WädenswilAgroscope, und das Start-up Databaum, vorgestellt von Chief Scientific Officer und Mitgründer Saurabh Pandey, ermöglichen Winzern einen geringeren Einsatz von Pestiziden dank der KI-Tools des Vitiprotect-Projekts, das günstige Bedingungen für die Entwicklung von Krankheiten in Reben erkennt und so ein vorgelagertes Handeln ermöglicht.
Future Food Solutions ist ein datengesteuerter virtueller Markt für pflanzliche Rohstoffe. Genau wie GenuineWay sorgt es für Rückverfolgbarkeit und Transparenz in der gesamten Lieferkette. PlanerAI prognostiziert die angemessene Menge an frischen Lebensmitteln, die Einzelhändler in die Regale stellen, um vorhersehbare und vermeidbare Abfälle zu vermeiden. FlavorWiki analysiert Verbraucherbedürfnisse und -präferenzen mit Kunden wie Barilla, um deren Produkte zu optimieren. Niatsu automatisiert die CO2-Bilanzierung für Unternehmen durch den Einsatz maschinellen Lernens, um ihre Daten mit den besten Quellen abzugleichen und die Produktmodellierung neu zu definieren.
Das Feld der Unterstützung der Agrar- und Lebensmittelindustrie durch KI ist riesig, sei es in Bezug auf Vorhersage, Rückverfolgbarkeit, Abfallreduzierung, Messung und Optimierung des Nährwerts, Umweltauswirkungen, Ressourcenmanagement, Qualitätskontrolle oder Optimierung von Herstellungs-, Transformations-, Vertriebs- und Lagerprozessen. Ziel: mehr Effizienz, Widerstandsfähigkeit und Nachhaltigkeit im Agrar- und Ernährungssystem.
Suzanne Hraba-Renevey

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