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Verbundprojekt: Qualitätsüberwachung entlang der Lebensmittel-Prozesskette mittels Biosensoren und Künstlicher Intelligenz - Teilprojekt D (Ki-BioSense)

Projekt


Förderkennzeichen: 281A501D19
Laufzeit: 01.12.2020 - 30.11.2023
Fördersumme: 46.749 Euro
Forschungszweck: Experimentelle Forschung
Stichworte: Datensammlung, Produktsicherheit, Erzeugung, Lebensmittelverarbeitung, Datenmanagement, Fische, Digitalisierung, Digitale Welt, Lebensmittelqualität, Produktqualität

Insbesondere zur Vermeidung von Lebensmittelabfällen und zur Qualitätssicherung ist eine durchgängige digitale Abbildung der gesamten Lieferkette, entlang derer nicht-invasiv die Qualität für jedes einzelne Lebensmittel gemessen und protokolliert wird, von zentraler Bedeutung. Im Projekt wird mithilfe von Distributed-Ledger-Technologien eine derartige durchgängige Digitalisierung der Lieferkette von der Produktion bis hin zum Verkauf von Fischereiprodukten konzipiert und als Demonstrator aufgebaut. Zentrale Überwachungselemente, mit deren Hilfe entlang dieser Lieferkette die Qualität überprüft werden soll, sind Biosensoren als Bestandteil einer intelligenten Lebensmittelverpackung, anhand welcher die Frische des Produktes kontinuierlich ermittelt und mittels optischer Verfahren nicht-invasiv ausgelesen werden kann. Zur Kalibrierung dieser Sensoren und zur Prognose der Frische des Lebensmittels werden insbesondere Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) verwendet. Das Projekt KI-BioSense wird in einem Konsortium bestehend aus den Instituten der Universität zu Lübeck und führenden Unternehmen der Lebensmittelindustrie getragen, um Aspekte der Digitalisierung der Lieferkette, die Optimierung von Biosensoren und die Kalibrierung selbiger Mithilfe von KI-Methoden, sowie Prognoseverfahren zur Ermittlung der Frische des Lebensmittels entlang der Lieferkette mit Hilfe von Machine-Learning-Techniken zu erforschen. Biosensoren sind ideal, um die Frische und damit die Qualität von Lebensmitteln zu quantifizieren, die dann über die Sensortechnik in digitale Daten überführt wird. Zur Prognose der Frische werden neben dem eigentlichen Aminsensor weitere Sensoren für Sauerstoff, Temperatur und pH untersucht, mittels derer die Historie des Produktes über die Lieferkette hinweg rekonstruiert und somit insgesamt die zukünftige Frische prognostiziert wird.

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