Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software Engineering IESE
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Fachliches Cluster: Lebensmittelkette

Im Cluster Lebensmittelkette, zuweilen auch Food Chain benannt, wird die Wertschöpfung an Lebensmitteln von der Saat bis zum Konsumenten thematisiert.  

Beginnend bei Aussaat und Ernte, über Be- und Verarbeitungsprozesse bis hin zu Handel und Konsum verändern sich die Produkte. Teils durch fortschreitende Reifeprozesse aber auch durch externe Einflüsse aus Umwelt und Bearbeitung; immer jedoch verbunden mit Veränderungen der Parameter / Merkmale der Produkte. Die Verknüpfung von Informationen entlang der gesamten Lebensmittelkette machen es möglich, einzelne Veränderungen an (Zwischen-)Produkten besser im Kontext der gesamten Entstehung der Lebensmittel einzuordnen und zu bewerten.

Folgende KI-Projekte sind im Cluster zusammengefasst und werden von Fraunhofer IOSB betreut:

Fragestellungen und Herausforderungen

Mögliche Fragestellungen, die im Rahmen des Clusters diskutiert/besprochen werden sollen:

Anwendungsbezogene Aspekte

  • Erfassung von Merkmalen (Ort und Zeit)
  • Übertragbarkeit / Vergleichbarkeit zu anderen Messungen

Technische Aspekte

  • Hardware und Sensorik
  • Plattformen / Vergleichbarkeit Sensorik

Rolle KI

  • Bilderkennung / Bildauswertung (inklusive Hyperspektraldaten)
  • Sensor- und Metadatenverarbeitung
  • Automatisierte Auswertung
  • Einbeziehung Reifeprozesse entlang der Food Chain
  • Berücksichtigung Vegetationsperioden und Herkunft

 

© Fraunhofer IOSB

Vernetzungsaktivitäten und Zielsetzungen

Die Herausforderungen und Fragestellungen werden in den weiteren Vernetzungsaktivitäten diskutiert und vertieft. Die daraus resultierenden Kernherausforderungen werden sowohl in online Treffen als auch Präsenztreffen thematisiert. Zum einem sollen dadurch Synergieeffekte stärker genutzt werden und zum anderen können aus den Vernetzungsaktivitäten unterschiedliche Ergebnisse wie Positionspapiere, Short Paper und/ oder Handlungsempfehlungen entstehen.

Ein Teilaspekt könnte dabei die Generierung von Trainingsdaten sein. Darin inkludiert:

  • Bezug zu vorherigen und nachfolgenden Prozessen
  • Vergleichbarkeit Messmethoden
  • Einfluss Vegetationsperioden
  • »Aktualität« von Modellen