Gemäss Professor Ilias Tagkopoulos, Direktor des USDA AI Institute for Next-Generation Food Systems (AIFS), sind nur gerade 5-10 Prozent der in Lebensmitteln enthaltenen Inhaltsstoffe bekannt. Noch weniger wissen wir über deren Wirkung auf unseren Körper und unsere Gesundheit. Für den Computerwissenschaftler bietet künstliche Intelligenz echtes Potenzial, um das vorhandene Wissen aus unzähligen wissenschaftlichen Arbeiten zu konsolidieren und miteinander zu verknüpfen. Denn obwohl weltweit beachtliche Summen in die Ernährungsforschung fliessen, sei ein grosser Teil des Wissens in unzähligen Studien versteckt und somit nur bedingt anwendbar.
Live an der International Food Innovation Conference
Dr. Ilias Tagkopoulos ist unter anderem Direktor des USDA AI Institute for Next-Generation Food Systems (AIFS), einem nationalen US-Institut, das sich der Nutzung künstlicher Intelligenz zum Aufbau eines besseren Lebensmittelsystems widmet.
Wissensbasis für Food
Tagkopoulos möchte dies ändern. Gemeinsam mit seinem Team baut er mit Hilfe von künstlicher Intelligenz die neue Food-Datenbank Food Atlas auf. Darin sind Lebensmittel, Chemikalien und Krankheiten sowie deren Beziehung zueinander abgebildet. Alle Informationen verlinken auf wissenschaftliche Quellen. Das erlaubt Forscher*innen, die Daten zu nutzen, um daraus neue Produkte oder medizinische Behandlungen abzuleiten. Bei herkömmlichen Wissensdatenbanken rund um die Ernährung fehlt oft diese Verknüpfung oder es sind nur ein Bruchteil aller Lebensmittel darin enthalten.
Tagkopoulos ist überzeugt, dass wir KI-gestützte Werkzeuge benötigen, um Informationen in nützlicher Frist zu sammeln und zu organisieren, damit sie für die Evidenzsynthese nützlich sind. Mit Food Atlas hat er beispielsweise aus einer Vielzahl wissenschaftlicher Arbeiten mehr als 230 000 Zusammenhänge zwischen Lebensmitteln und ihrer chemischen Zusammensetzung extrahiert. Fast die Hälfte dieser Beziehungen war bis dahin in keiner anderen Datenbank dokumentiert worden. Die KI einfach mit Daten zu füttern reiche aber nicht aus. Der Food-Bereich ist zu multidimensional und komplex. Es braucht das richtige Dataset und ein fundiertes Training der KI, um ein Modell zu erhalten, das einen zuverlässigen Output generiert.
KI als Innovationstreiber
Bei dem Aufbau der Wissensdatenbank dient KI primär zur Steigerung von Produktivität, um die grosse Datenmenge aus Studien zu verknüpfen. Andere Beispiele zeigen, dass Künstliche Intelligenz im Food-Bereich auch zu Innovationen beiträgt. So konnte Tagkopoulos mit Hilfe von KI einen Biomarker identifizieren, der bei Reizdarm-Patienten prognostizieren kann, ob eine Low-FODMAP-Diät wirkt oder nicht. Denn obwohl die spezielle Diät oftmals als Behandlung genutzt wird, wirkt sie längst nicht bei allen Patient*innen. Um dem auf den Grund zu gehen, hat sein Lab Daten aus klinischen Studien und Mikrobiom-Daten von Patient*innen in einem Modell integriert und mit KI nach einem Muster gesucht, was zur Identifikation des Biomarkers führte.
Die Zukunft der Lebensmittelwirtschaft
Künftig könnte KI uns helfen, unsere Ernährung besser zu verstehen. Durch das Gruppieren von Nahrungsmitteln mit ähnlicher chemischer Zusammensetzung könnten wir beispielsweise gesundheitsfördernde Diäten dem individuellen Gesundheitszustand anpassen. Mit der Integration von weiteren Faktoren wie Geschmack oder Textur liesse sich auch eruieren, wie wir uns gesund ernähren, bei möglichst wenig Verzicht. Für Tagkopoulos geht es aber um mehr als nur die Lebensmittel an sich. Eine nachhaltig gesunde Ernährung startet bereits beim Anbau: Wie beeinflussen das Saatgut, die Anpflanzung und die Verarbeitung die spätere Nützlichkeit der in unserer Nahrung enthaltenen Chemikalien? Und wie können wir die gesamte Wertschöpfungskette in der Lebensmittelwirtschaft gestalten, damit auch die Umwelt profitiert? Für den Forscher ist klar, dass KI-Tools in Kombination mit Evidenzsynthese uns in diesen Fragen entscheidend weiterbringen werden.
Erfahren Sie mehr über KI als neues Betriebssystem in der Lebensmittelwirtschaft an der International Food Innovation Conference am 18. Juni am GDI. Ilias Tagkopoulos und weitere Expert*innen aus der Wissenschaft und Wirtschaft liefern strategische Impulse rund um das Thema «Recoding Food» für alle, die KI als Hebel für Resilienz, Wachstum und neue Wertschöpfungslogiken verstehen wollen.