Allein in der Europäischen Union landen jährlich rund 88 Millionen Tonnen Lebensmittel im Mülleimer, die eigentlich noch essbar gewesen wären. Laut dem österreichischen Bundesministerium für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie (BMK) geht ein Team aus Forschenden von Fraunhofer Austria Research, TU Wien, WU Wien, Invenium Data Insights und IT-Power Services nun gegen diese Verschwendung vor. Ihr Mittel der Wahl: künstliche Intelligenz (KI).
Unter dem Projektnamen „APPETITE“ arbeitet das Team an einer Prognose-Diagnostik, mit der sich die Nachfrage von Lebensmitteln in Supermärkten vorhersagen lassen soll. Dadurch sollen sich Lebensmittelabfälle um bis zu zehn Prozent reduzieren lassen, weil sie sich gar nicht erst an einem Ort befinden, wo sie gar nicht gewollt oder gebraucht sind. Grundlage der Daten bieten Kassen- und Logistikdaten der drei Supermarktpartner Spar, Metro und Kastner. Durch diese sehen die Forschenden, welche Produkte in welcher Filiale wie häufig verkauft werden.
Diese Daten sollen dann wiederum mit Wetterdaten und anonymisierten Standortdaten von Handynutzern verknüpft werden. Das Ziel: herauszufinden, wie viele Menschen bei welchem Wetter einkaufen gehen – und welche Auswirkungen beispielsweise Großevents in der Nähe haben. Die Kombination dieser Daten ist dabei eine der größten Herausforderungen.
Lese-Tipp: Einen ähnliche Herausforderung hat auch das Start-up Delicious Data angenommen, das unter anderem die ERGO Kantinen beliefert. Auch sein Ansatz nutzt künstliche Intelligenz, damit weniger Essen im Müll landet. Im Interview hier auf //next hatten die beiden Founder skizziert, wie genau das funktioniert.
Wie „APPETITE“ wiederum KI einsetzt, lest ihr derweil hier beim BMK:
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