DigiFood
Frischegrad des Fischs bestimmen
Das Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) fördert mit dem Projekt DigiFood elf Innovationsprojekte, um die digitale Transformation in der Lebensmittelwirtschaft durch Vernetzung und Wissenstransfer voranzutreiben. Dabei bilden die Projekte die Prozesskette von „Farm to Fork“ ab. Die DLG stellt als Partner des Verbundprojekts DigiFood alle Innovationsprojekte ausführlich vor. In dieser Ausgabe der DLG Lebensmittel fokussieren wir das Projekt KI-BioSense, das sich mit der Qualitätsüberwachung entlang der Lebensmittel-Prozesskette mittels Biosensoren und Künstlicher Intelligenz (KI-BioSense) beschäftigt.
Überall in der Lieferkette beeinflussen die Lagerungsbedingungen die Qualität der Lebensmittel, die an den Verbraucher verkauft werden. Bei Fisch können höhere Lagertemperaturen als empfohlen dazu führen, dass der Fisch schneller als erwartet ungenießbar wird. Ein innovativer Weg, um die Frische des Fisches zu beurteilen, wäre die Überprüfung des Inhalts der Verpackung auf chemische Komponenten, die den Zustand der Qualität des Fisches anzeigen. In dem Projekt KI-BioSense versuchen die Projektteams, das Problem mit Hilfe einer intelligenten Lebensmittelverpackung und künstlicher Intelligenz anzugehen.
Sensorfolie
Wissenschaftler der Universität zu Lübeck haben eine Sensorfolie entwickelt, die ihre Farbe von grün auf rot wechselt, wenn der Fisch in der Verpackung schlecht wird. Um die Qualitätsveränderungen des Fisches zu messen, wird eine bestimmte Wellenlänge des Lichts auf den Sensor gegeben, und ein Fluoreszenzspektrum aufgenommen. Die Veränderungen in dem Spektrum sind so signifikant, dass sie in ein maschinelles Lernmodell eingespeist werden können, das dem Benutzer den Frischegrad des Fisches in der Verpackung anzeigen soll. Durch den Einsatz von Techniken der Künstlichen Intelligenz soll außerdem für Konsumenten eine Vorhersage darüber gemacht werden können, wie frisch der Fisch in den nächsten Tagen sein wird, wenn er bei der empfohlenen Temperatur aufbewahrt wird.
Ein weiterer Aspekt des Projekts besteht darin, dass die vom Sensor gelesenen Daten zusammen mit den Lagerbedingungen und einigen Metadaten über den Fisch in ein digitales Kassenbuch (distributed Ledger) geschrieben werden, das als manipulationssichere Datenbank fungiert. Ein Merkmal dieses Verfahrens ist, dass man die Daten in der Datenbank nicht einfach ändern kann. Es wäre es für einzelne Akteure in der Lieferkette nicht möglich, einmal in die Datenbank eingegebene Daten zu manipulieren. Dies bietet dem Handel eine einzigartige Garantie für die Echtheit der Daten auf den Lebensmittelverpackungen.
So könnte der Endverbraucher die Frische des Fisches in der Verpackung anhand der Farbe des Sensors visuell erfassen und gleichzeitig könnte der Handel, den Weg des Fischpakets in der Lieferkette überprüfen und eine Vorhersage über die Frische erhalten
Der Sensor auf der Verpackung wechselt seine Farbe von grün zu rot, wenn sich die Qualität des Fisches in der Verpackung verschlechtert.
Autoren: Mohammad Khodaygani und Prof. Martin Leucker, Institut für Softwaretechnik und Programmiersprachen, Universität zu Lübeck Alexander Altmann und PD Dr. Ramtin Rahmanzadeh, Institut für Biomedizinische Optik, Universität zu Lübeck