Samstag, 13. August 2022
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Projektstart: Aufbau regionaler Ernährungssysteme durch Künstliche Intelligenz

Am 1.6. startete das Verbundprojekt „Stadt-Land-Fluss“ (SLF), welches vom Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft (BMEL) gefördert wird. Die Hochschule für nachhaltige Entwicklung Eberswalde (HNEE) erforscht dabei zusammen mit 19 weiteren Partnerorganisationen die Stärkung des regionalen Ernährungssystems durch den Aufbau digitaler Datenplattformen für Wirtschafts- und Ernährungsdaten mit Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI).

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Hintergrund und Ziele des Projektes

Verbraucher wünschen sich mehr regionale Produkte und mehr Transparenz beim Einkauf. Regionale Erzeuger wiederum benötigen hinreichende Informationen zu Bedarfen und Kaufverhalten ihrer Kunden. Um die Versorgung mit regionalen Lebensmitteln zu verbessern und die regionale Wirtschaft zu stärken, soll im Projekt Transparenz entlang von Lebensmittel-Wertschöpfungsketten geschaffen werden. Ziel ist es, mithilfe digitaler Innovation, wie der daten- und KI-gestützte Aufbau und Stärkung von Wertschöpfungsketten, das aktuelle Ernährungssystems nachhaltiger und effizienter zu gestalten. Für diese Transformation ist eine belastbare Datenbasis mit qualitativ hochwertigen räumlichen und zeitlichen Daten notwendig, die im Projekt auf lokaler Ebene erhoben werden. Der regionale Aspekt ist dabei zentral: Die Region, Kommunen sowie Verbraucher werden miteinbezogen. Dafür werden die Akteure über eine prototypische, digitale, interoperable, übertragbare und skalierbare Plattform für Ernährungsdaten in der Region Berlin-Brandenburg vernetzt und damit Angebot und Nachfrage abgeglichen. Als Ergebnis sollen Methoden und Daten zur Verfügung stehen, auf deren Basis neue Dienstleistungen entwickelt werden können. 

Durchführung 

Die Durchführung des Vorhabens ist entlang von Arbeitspaketen geplant, in denen jeder Partner seine Kompetenzen einbringt. Insgesamt arbeiten zwanzig Partnerorganisationen unter der Koordination von Fraunhofer FOKUS zusammen.

Die HNEE ist in folgenden Aufgabenbereichen federführend beteiligt:
Zu Beginn soll eine Bedarfs- und Anforderungsanalyse durchgeführt werden, welche Anforderungen an die Stadt-Land-Fluss Systemarchitektur unter Berücksichtigung von Stakeholdern, Anwendungsfällen, Datenlage und Markt sowie von Systemsicherheit und Datenschutz erfasst. Dies bildet die Basis für die zu entwickelnden Techniken und Werkzeuge.

Für das Erfassen von Prozess- und Ernährungsdaten werden verschiedene Daten-Ressourcen von Akteuren definiert und eine Nutzerschnittstelle etabliert. Das Ergebnis soll eine fundierte Daten-Sammlung sowie eine Definition zugehöriger Datenmanagement- und Datengewinnungsprozesse sein.

Einen großen zeitlichen Anteil der Projektlaufzeit nimmt die Pilotierung und Evaluierung eines Berlin-Brandenburg-Demonstrators ein. Der Aufbau der Datenbasis erfolgt auf Grundlage von zwei Referenzunternehmen der Ernährungswirtschaft. Durch das zusätzliche Einbeziehen von Endabnehmern aus einem Anwendungsfall wie z.B. einer Schulverpflegung oder Kantinenversorgung wird der Datenabruf aus der Plattform per KI-Anwendung getestet. Die entwickelten digitalen Pilotanwendungen werden unter Einbeziehung von Stakeholdern wiederholt getestet, mit dem Ziel, diese hinsichtlich z.B. der Bedienungsfreundlichkeit und der Akzeptanz zu verbessern.

Parallel dazu wird eine Wirkungsanalyse durchgeführt, bei der potenzielle Auswirkungen des Stadt-Land-Fluss Systems auf das Nutzerverhalten, das Angebots- und Nachfrageverhalten hinsichtlich Nachhaltigkeitsaspekten bewertet werden. Mit Hilfe von Stakeholdern werden relevante Faktoren und Indikatoren für die mehrdimensionale Nachhaltigkeitsbewertung regionalisierter und nachhaltiger Ernährungssystemen identifiziert. Der Ausgangspunkt für die Erforschung und prototypische Umsetzung eines Sustainable Food Chain Impact Assessments (SIA) bilden Indikatorensets aus etablierten Bewertungssystemen, wie Sustainability Assessment of Food and Agriculture Systems (SAFA), Global Reporting Initiative (GRI) oder Kriteriensystem Nachhaltige Landwirtschaft (KSNL).

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