Deep Learning: Diese kolumbianische KI kann deinen Morgenkaffee verbessern
Das Startup Demetria konzentriert sich auf die Kaffeebranche. Die Kolumbianer haben bislang bereits drei Millionen US-Dollar an Kapital eingeworben und beschäftigen sich mit einer künstlichen Intelligenz, die für Kaffeebohnen einen sensorischen digitalen Fingerabdruck erstellt, der es dann erlauben soll, das Profil einer Kaffeebohne mit dem Standard-Kaffeegeschmacksrad abzugleichen. Der Kaffeebohnenfingerabdruck soll es Röstern und Produzenten ermöglichen, Qualität und Geschmack in jeder Phase des Kaffeeproduktionsprozesses zu bewerten.
Startup unzufrieden: Alles ist messbar – nur der Geschmack nicht?
Damit werde es erstmals möglich, die wichtigste Variable in der Kaffeebranche über die gesamte Wertschöpfungskette homogen zu messen und entsprechend Einfluss zu nehmen. Diese wichtigste Variable sei nicht zuvorderst die Herkunft oder die Röstung oder die Mischung. All dies sei nur mittelbar wichtig. Die wichtigste Variable sei schlicht der Geschmack. Davon ist jedenfalls Felipe Ayerbe, der Chef von Demetria, überzeugt. Er bezeichnet das als Weinifizierung des Kaffees.
Nach Ayerbes Auffassung spielt der Kaffeegeschmack zwar bereits jetzt eine wesentliche Rolle, allerdings erst zu spät im Prozess – also an einer Stelle, an der nur noch marginaler Einfluss darauf genommen werden könne. „Wir stellen uns vor, dass Landwirte zum ersten Mal in der Lage sein werden, nicht nur die Qualität dessen, was sie verkaufen, zu verstehen, sondern auch ihre Anbaupraktiken zu steuern, um die Qualität zu optimieren, was ihnen ein beispielloses Maß an Eigenverantwortung verschafft“, schwärmt Ayerbe gegenüber Forbes.
Demetria liefert Erkenntnisse aus Verkostungen ohne Verkostungen
Um schon auf Anbaupraktiken Einfluss zu nehmen, benötigen die Landwirte brauchbare Daten. Genau die soll die Demetria-KI liefern. Die arbeitet mit Daten aus einer Sensortechnologie, die es bereits seit 40 Jahren gibt. Es handelt sich um tragbare Nahinfrarot-Sensoren (NIR), die den spektralen Fingerabdruck von grünen Kaffeebohnen erkennen können. Das soll funktionieren, weil die verschiedenen Farben und Wellenlängen des Lichtspektrums auf jede organische Verbindung im Kaffee unterschiedlich reagieren. Dadurch soll es möglich sein, die chemische Zusammensetzung einer Bohne vollständig zu erfassen.
„Wir brauchten dann eine KI, um die NIR-Daten in die sensorische Sprache zu übersetzen, die die Industrie versteht“, erläutert Ayerbe. Bislang sei der Geschmack oder exakter „die sensorische Qualität von Kaffeebohnen“ durch das Cupping, ein manuelles Verkosten, bestimmt worden. Dabei handele es sich um einen zeitaufwendigen Prozess, der von zertifizierten Verkostungsexperten der Branche durchgeführt werden muss und letztlich anhand des branchenüblichen Verkostungsrads gemessen wird.
Um die KI zu trainieren, setzte Demetria einerseits auf Daten aus den NIR-Messungen, andererseits aber auch auf Erkenntnisse aus den Cuppings zu den entsprechenden Bohnen. So wollten sie den spezifischen spektralen Fingerabdruck mit einem unverwechselbaren Geschmacksprofil verbinden. Es war dieser eher subjektive, wenn auch durch das Verkostungsrad teilweise objektivierte Anteil, der Ayerbes Team vor die größten Herausforderungen stellte.
Erster Modellkunde zufrieden
Für den Kunden Carcafe setzte Demetria schließlich eine KI-Analyse um, aus der sich ein neues Kaffee-Produkt ergab. Dazu scannten sie Hunderte Proben von Rohkaffee, um den digitalen Fingerabdruck zu ermitteln. Dann führten Verkoster Hunderte von Cupping-Tests durch und übermittelten die Ergebnisse dieser Tests als standardisierte Daten auf der Basis des Kaffeegeschmacksrades.
Nun kam die KI zum Einsatz, die die spektralen Fingerabdrücke mit den Cupping-Ergebnissen korrelieren sollte, um ein einheitliches Geschmacksprofil zu entwickeln. Schlussendlich konnte Demetria so ein völlig neues Kaffee-Produkt mit einem gewünschten Geschmacksprofil für Carcafe entwickeln. Die sich durch laufende Nachbeprobung stets verbessernde KI-Datenanalyse liefert dabei Analysen, die es leicht machen, das neue Produkt stets in der gewünschten Qualität herzustellen.
Vorhersagbare Qualität ist das Ziel von KI in der Lebensmittelindustrie
„In der Lage zu sein, die Erzeuger zu ermitteln, die genau diesem Profil entsprechen, und den Landwirten die Mittel an die Hand zu geben, damit sie diese Ernte wieder konsistent anbauen können, bedeutet für Carcafe und seine Kunden ein neues Maß an Effizienz und Transparenz“, ist Ayerbe sicher. Tatsächlich setzt Demetria mit seinem Konzept bereits ganz vorne in der Wertschöpfungskette an – nämlich bei den Landwirten und damit an einem Punkt, an dem Verkostungen noch überhaupt nicht möglich sind.
KI setzt sich in der Lebensmittelbranche mehr und mehr durch. Die dänische Brauerei Carlsberg hatte bereits 2018 eine KI im Einsatz, die Hefearomen kartografieren und damit besser vorhersagbar machen sollte. Der Gewürzhersteller McCormick kaufte eine KI von IBM, die die Entwicklung besserer Gewürze unterstützen sollte, und Notco, die Hersteller veganer Milchprodukte, der Notmilks, verwendet KI, um neue Kombinationen von pflanzlichen Zutaten anhand einer Art „Ähnlichkeitsprofil“ ihrer molekularen Strukturen zu entdecken. Demetria hat bereits den nächsten Kunden an der Angel: Nespresso.