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Initiative Tierwohl, Nutri-Score, deutsches Biosiegel, Fairtrade-Siegel… es ist gar nicht so einfach, den Überblick zu behalten. KISusCheck, der nachhaltige Einkaufsassistent, bündelt all diese Informationen jetzt in einem Score – und steht bis Ende Februar 2024 allen Interessierten auch als Testversion zur Verfügung: https://kisuscheck.org/score-calculation-ui/

Aber was genau ist KISuSCheck und wie wurde die webbasierte App entwickelt?

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) kann einen Beitrag zur Nachhaltigkeit und zur Ressourceneffizienz leisten. Aber auch Tierwohl, Nahrungsmittelsicherheit und die Transparenz der Produktion in der Land- und Ernährungswirtschaft profitieren von KI.

Das Bundesministerium für Ernährungs- und Landwirtschaft (BMEL) hat deshalb im Zeitraum von 2020 bis 2024 Forschungsvorhaben zum Einsatz von KI in der Landwirtschaft und Ernährung unterstützt. Die Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung (BLE) rief als Projektträger daraufhin zur Einreichung von Projektskizzen auf.

Digitaler Einkaufsassistent für Verbraucher_innen

Das Projekt „KISusCheck – Nachhaltiger Einkaufsassistent“ ist ein Verbundprojekt vom Kompetenzzentrum für Ernährung (KErn), dem Landesforschungsinstitut für softwareintensive Systeme (fortiss) sowie IBM Deutschland als Wirtschaftspartner aus dem Bereich Künstlicher Intelligenz (KI). Der Assistent soll einen gesundheitsbewussteren und nachhaltigeren Lebensmittelkonsum fördern.

Konkret werden Verbraucher_innen dabei unterstützt, zielgenaue Entscheidungen beim Lebensmitteleinkauf zu treffen. Sie erhalten wichtige Informationen zu den gesundheitlichen Aspekten, dem Anbau bzw. der Herkunft und der Herstellung von Lebensmitteln, die sie direkt am Einkaufsort oder bei der Planung des Einkaufes nutzen können.

Gegenstand des Forschungsprojekts KISusCheck ist die Entwicklung eines webbasierten Prototyps für den Lebensmitteleinkauf, welcher die Nachhaltigkeit eines Produkts über einen möglichst transparenten und im Projekt entwickelten Nachhaltigkeitsindex anzeigt. Dazu wurden relevante Nachhaltigkeitskriterien definiert und ein Berechnungsmodell für den Index erstellt. Ein Chatbot dient als Nutzeroberfläche. Zusätzlich zum Nachhaltigkeitsscore eines Lebensmittels sollen auch die Herkunfts- und Lieferketteninformationen verfügbar sein, um dem Wunsch der Verbraucher_innen nach mehr Transparenz durch überprüfbare und vertrauenswürdige Informationen zu entsprechen.

Verbraucher_innen befragt: Score mit mehreren Dimensionen kommt gut an

In seiner Funktion als projektleitendes Institut hat das KErn zwei Verbraucher- und Nutzerstudien mit mehr als 1.000 Teilnehmenden aus ganz Bayern durchgeführt. Ziel war es dabei, die Nutzungsbereitschaft der Konsumenten gegenüber einem Chatbot zu ermitteln und relevante Interessenfelder in Bezug auf nachhaltige Ernährung zu identifizieren. Diese Erkenntnisse halfen, die Fachinformationen des Chatbots auf die Verbraucherbedürfnisse zuzuschneiden.

Nachhaltigkeitsindex liefert Ergebnisse in vier Dimensionen

Mit Unterstützung des Forschungsinstituts für biologischen Landbau (FiBL) wurde ein Basiskonzept für den „Nachhaltigen Einkaufsassistenten“ erstellt. Es enthält ein eigens für das Projekt entwickeltes Gewichtungsmodell für einen Nachhaltigkeits-Score nach einem Punktesystem. Dieser beruht auf den vier Dimensionen Gesundheit, Soziales, Umwelt und Tierwohl des Gutachtens des Wissenschaftlichen Beirats für Agrarpolitik, Ernährung und gesundheitlichen Verbraucherschutz (WBAE) aus dem Jahr 2020.

Diverse Produkt-Siegel fließen in die Bewertung ein. Sie spielen eine wichtige Rolle, da sie auch von den Verbraucher_innen nachvollziehbare und vertrauenswürdige Informationsträger sind. Das Bewertungsraster hilft, die Informationen der Siegel zu den Nachhaltigkeitskriterien einzuordnen.

Zusammenspiel der Partner im Backend

Um von der Idee zum funktionierenden Chatbot zu gelangen, mussten die drei Partner auf verschiedenen Ebenen eng zusammenarbeiten: Sowohl die richtige Datenbasis als auch leistungsfähige Technologien im Backend waren nötig.

Das KErn recherchierte zunächst mögliche Datenquellen und stellte deren Verfügbarkeit für den Prototypen sicher. Im Anschluss integrierte fortiss Daten aus unterschiedlichen Quellen in das Bewertungsschema. Mit all diesen Informationen konnte ein Chatbot als Nutzerschnittschnelle etabliert werden.

Die maschinelle Erkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache ist ein Teilbereich der KI. Ein Chatbot ist ein textbasiertes Dialogsystem und kann menschliche Sprache für Themen verstehen, auf die er trainiert wurde. Intents, auf Deutsch „Absichten“, sind Ziele, die in den Nutzereingaben zum Ausdruck kommen. KI-Intent-Erkennung ermittelt, ob der Chatbot aus seiner Wissensbasis eine passende Antwort zum betreffenden Thema finden kann.

Als Suchkriterium für den Chatbot von KISusCheck wurde der Produktbarcode (European Article Number EAN/Global Trade Item Number GTIN) ausgewählt, welcher per Smartphone-Kamera von der Verpackung gescannt werden kann. Der Chatbot-Server wird derzeit modular mit Informationen aus den folgenden Quellen versorgt und ist offen für weitere Datenquellen:

• der KI-Intent-Erkennung
• einer Datenbündelungsplattform
• dem Berechnungstool
• der KISusCheck-Datenbank
• und weiteren externen Datenquellen wie z. B. Open Food Facts und IBM Food Trust (IBM Blockchain Transparent Supply)

IBM beteiligte sich am Projekt mit der Moderation von Projekt- und Expertenworkshops, basierend auf der Design-Thinking-Methode: Dabei wurden Personas für die Nutzung sowie User Journeys definiert, um die relevanten Interessenfelder für den Chatbot und die Intent-Erkennung einzugrenzen.

Mit dem Zugriff auf eine IBM Blockchain Transparent Supply Instanz (auch unter IBM Food Trust bekannt) lassen sich sowohl Herstellungsbetriebe und Produkte als auch deren Lieferketten abbilden. Diese Herkunfts- und Lieferketteninformationen mit zugehörigen Zertifikaten stoßen bei Verbraucher_innen auf besonderes Interesse und sind im Prototyp bereits für einige Demo-Produkte und -Chargen nachvollziehbar dargestellt.

Test der Lösung bis Ende Februar für die Öffentlichkeit möglich

Die erste öffentliche Präsentation fand im August 2022 im Rahmen des Tages der offenen Tür der Bundesregierung im Ministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) statt, wo die Idee zwei Tage lang im Innenhof des BMEL präsentiert wurde.

Der im Projekt entwickelte Prototyp veranschaulicht den vielfältigen Mehrwert digitaler Technologien im Ernährungsumfeld: Nachhaltige und gesunde Ernährung soll für Verbraucher_innen nicht nur möglich, sondern auch nachvollziehbar sein. Die Forschungsergebnisse, die fortiss, KErn und IBM aus dem Projekt gewinnen, können den Lebensmitteleinkauf nachhaltiger gestalten. Zudem lassen sich auf Basis der Erkenntnisse Konzepte zur Marktanbindung für die Land- und Ernährungswirtschaft entwickeln. Langfristig kann die Anwendung die Transformation des Ernährungssystems hin zu einem nachhaltigeren Lebensmittelverbrauch unterstützen.

Wenn Sie sich für den Nachhaltigkeitsindex, einzelne Aspekte oder die komplette Projektidee mit Chatbot für eine Verwertung in Ihrem Hause oder Projekt interessieren, steht Ihnen das Verbundprojektteam für einen Austausch gerne zur Verfügung.

Als IBM zeigen wir Ihnen, wie Sie mit IBM Blockchain Transparent Supply Lieferketteninformationen inklusive Produkt- oder Unternehmenssiegeln hinterlegen können.

Das Projekt wird vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) aufgrund eines Beschlusses des deutschen Bundestages gefördert. Die Projektträgerschaft übernahm die Bundesanstalt für Landwirtschaft und Ernährung (BLE) im Rahmen der Förderung der Künstlichen Intelligenz (KI) in der Landwirtschaft mit dem Förderkennzeichen 28DK127B20.