Kategorie Innovation & Technologie - 30. März 2022

APPETITE: Mit Künstlicher Intelligenz gegen Lebensmittelverschwendung

Die wenigsten Lebensmittel, die im Müll landen, gehören dorthin. Allein in der EU werden jedes Jahr rund 88 Millionen Tonnen an Produkten weggeworfen, die noch essbar wären. Ein vom BMK unterstütztes Forschungsprojekt setzt Künstliche Intelligenz ein, um Angebot und Nachfrage besser abzustimmen. So könnte die Verschwendung um bis zu zehn Prozent verringert werden.

© APA/Georg Hochmuth

Erzeugung, Transport, Lagerung, Weiterverarbeitung und Verkauf: All das verschlingt wertvolle Ressourcen, die umsonst verbraucht wurden, wenn Lebensmittel schlussendlich weggeworfen werden. Ein Konsortium unter Federführung von Fraunhofer Austria arbeitet an einer besonders innovativen Lösung: Das vom BMK über die Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft FFG geförderte Projekt „Appetite“ entwickelt ein Prognose-Tool, welches einen Teil der Lebensmittelverschwendung bereits im Vorhinein abwenden soll. „Unser Ziel ist es, dass Lebensmittel zur richtigen Zeit, am richtigen Ort, in der richtigen Menge vorhanden sind“, erklärte Projektleiterin Alexandra Birkmaier.

„Appetite“ steht für „AI-driven collaborative supply and demand matching platform for food waste reduction in the perishable food supply chain “. In dem Projekt soll „ein Prototyp einer kollaborativen Prognoseplattform entstehen, die einen Abgleich von Angebot und Nachfrage von verderblichen Lebensmitteln ermöglicht“, so Birkmaier. Dazu wird Fachwissen aus den Bereichen Lieferketten-Management, Informations- und Kommunikationstechnik und Lebensmittelhandel zusammengeführt.

Bis zu 10 Prozent weniger Verschwendung

Anders als bereits bestehende Initiativen will das Konsortium nicht am Ende der Lieferkette ansetzen, wo etwa Obst oder Gemüse bereits kurz vor dem Verderben sind, sondern viel früher, um so durch „Prävention die Lebensmittelverschwendung bis ins Jahr 2030 um bis zu zehn Prozent reduzieren zu können“, so Birkmaier. Mit „Appetite“ soll den Groß- und Einzelhändlern eine frühzeitige Umverteilung der Nahrungsmittel in eine Filiale, wo mehr Absatz erwartet wird, ermöglicht werden.

Dadurch kann besser auf die Nachfrage der Konsumentinnen und Konsumenten eingegangen und die Nahrungsmittelverschwendung reduziert werden. Weiters lässt sich mit den nahezu Echtzeit-Informationen im Verlauf des Tages besser abschätzen, wie viele Lebensmittel übrig bleiben werden, die dann von anderen Initiativen umverteilt werden könnten. Als Pilotregion werden Daten aus Ostösterreich verarbeitet. Mithilfe dieser „soll versucht werden, Muster in den Absätzen der Lebensmittel zu erkennen, um zukünftig in nahezu Echtzeit bessere Prognosen liefern zu können“.

© Fraunhofer Austria

Vom Kaufverhalten bis zur Wetterlage

Als größte Herausforderung sieht die Projektleiterin „die unterschiedlich strukturierten Daten der einzelnen Unternehmen so zu vereinheitlichen, dass man daraus Wissen generieren kann, sowie die Integration der externen Daten, damit die KI-Methoden darauf angewendet werden können“.

Anhand von Kassa- und Logistikdaten aus dem Lebensmittelhandel sehen die Forscherinnen und Forscher, was in welchen Filialen verkauft wird. Allein auf Basis dieser Daten ließe sich schon einiges für die Zukunft vorhersagen. Relevant sind aber zum Beispiel auch Wetterinformationen, da sie Einfluss auf das Verhalten der Menschen haben. So werden beispielsweise bestimmte Filialen weniger frequentiert oder bestimmte Produkte weniger gegessen, wenn es mehrere Tage regnet. Ähnlich wertvolle Informationen lassen sich mit Hilfe der Mobilfunkdaten feststellen. Sie zeigen etwa, wenn sich zur Urlaubszeit besonders viele Menschen in einer ansonsten ruhigeren Region aufhalten.

Die Grundlage für den Datensatz bilden regionale Absatzdaten der Partnerunternehmen, der Handelsketten Spar, Metro und Kastner, sowie externe Daten, wie Wetterinformationen und anonymisierte Mobilfunkbewegungsdaten, die das Grazer Start-up Invenium zur Verfügung stellt.

Programmieren wird den Prototypen die Wiener IT-Power Services GmbH, wobei die Technische Universität (TU) Wien Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) und die Wirtschaftsuniversität (WU) Wien Erfahrungen im Bereich der Simulation beisteuern.

Service: www.fraunhofer.at

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