KI-gestützte Prognose der Lebensmittelhaltbarkeit
Bisher verfügbare Techniken zur amtlichen Überwachung und Überprüfung der Eignung von Lebensmitteln zum Verzehr, etwa bei Fleisch und Fleischprodukten, erfordern zeitaufwendige Analysen im Labor. Deshalb ist ein lückenloses Monitoring der mikrobiologischen und biochemischen Veränderungen in den Produkten von der Herstellung bis zum Verzehr nicht möglich. Innovative Technologien und künstliche Intelligenz (KI) bieten jedoch neue Ansatzpunkte für eine kontinuierliche Prognose der Lebensmittelqualität und -sicherheit. Im Verbundprojekt „Zukunftslabor Lebensmittelhaltbarkeit 2030“ (ZL2030) wurden unter Beteiligung des MRI die Grundlagen dafür entwickelt.
Zukunftslabor Lebensmittelhaltbarkeit 2030
Im ZL2030 sollten Szenarien ausgearbeitet werden, wie entlang der Lebensmittelkette mit innovativen Messmethoden und KI die Lebensmittelüberwachung und der Verbraucherschutz verbessert werden können. Dazu sollten Daten zur Qualität und Sicherheit des Lebensmittels ermittelt werden. Diese Datengrundlage sollte zusätzlich mit nicht-zielgerichteten analytischen Verfahren erweitert werden und die Basis für die Entwicklung eines „digitalen Zwillings“ des reellen Lebensmittels bilden. Die Plausibilität dieser Herangehensweise wurde am Modell Schweinehackfleisch geprüft.
Das Institut für Sicherheit und Qualität bei Fleisch am MRI war eines von insgesamt neun beteiligten Institutionen in diesem Verbundprojekt. Es war verantwortlich für die Probenherstellung, die Lagerungsversuche im MRI-eigenen Technikum und den Temperatur-kontrollierten Probentransport zu den Projektpartnern. Außerdem wurden am MRI bestimmte Laboranalysen durchgeführt und das Hackfleisch sensorisch bewertet.
Im Projekt wurden mehr als 7.000 Proben aus 31 Versuchsreihen untersucht. Die Datenbasis umfasst mikrobiologische, physikalische und biochemische Parameter, zum Beispiel Keimzahlen und Keimidentifizierungen, pH-Wert, L*a*b*-Farbwerte und Fettoxidation. Zudem kamen innovative Messverfahren zum Einsatz wie Metabolom- und Volatilom-Analysen, Spektroskopie und Next-Generation Sequencing. Die Messdaten aller Projektpartner wurden in einer online-Datenbank (openBIS) zusammengeführt.
Mit den im Projekt gewonnenen Daten kann nun ein „digitaler Zwilling“ von Schweinehackfleisch geschaffen werden. In Kombination mit innovativen Technologien der Lieferkettenüberwachung können die im Projekt entwickelten Schnellmethoden ergänzend aktuelle Messwerte während Herstellung, Vertrieb und Verkauf an den „digitalen Zwilling“ liefern. Dieser kann dann Vorhersagen zum aktuellen Verbrauchsdatum des vorliegenden Lebensmittels in Echtzeit treffen.
Gegen Lebensmittelverschwendung
Eine genauere Vorhersage der Haltbarkeit kann künftig zu weniger Lebensmittelverschwendung beitragen. Projektbegleitend sollen an der Forschungsstelle für Deutsches und Europäisches Lebensmittelrecht der Universität Bayreuth lebensmittelrechtliche Fragen untersucht werden. Dabei geht es etwa um Kennzeichnungsfragen hinsichtlich des Mindesthaltbarkeits- oder Verbrauchsdatums auf der Verpackung. Schließlich sollen Handlungsempfehlungen für die KI-basierte Prognose des Lebensmittelzustands erarbeitet werden.
Projektförderung
Gefördert durch Bundesministerium für Landwirtschaft, Ernährung und Heimat aufgrund eines Beschlusses des Deutschen Bundestages
