KI entwirft den idealen Burger – in Sachen Geschmack, Gesundheit und Umwelt
In einem Blinddegustationstest schlug der von KI entwickelte Burger einen beliebten Fast-Food-Burger.
Die Stanford-Forscherin Ellen Kuhl schätzt, dass es weltweit etwa 1043 mögliche Burger-Rezepte gibt. Und mit BurgerAI, einem neuen Tool, das in ihrem Labor entwickelt wurde, kann künstliche Intelligenz nun das für Sie beste Rezept entwerfen – basierend auf Ihrem Alter, Ihrem Geschmack, Ihren Ernährungsbedürfnissen und sogar Ihrem Nachhaltigkeitsziel.
Doch die Fähigkeit von BurgerAI, einen wohlschmeckenden, ernährungsphysiologisch ausgewogenen und nachhaltig produzierten Burger vorzuschlagen, ist nur ein Teil der Geschichte. Im weiteren Sinne läutet diese Innovation einen Wandel für die KI selbst ein: den Übergang von der Vorhersage zum Entwurf.
„Die meisten KI-Systeme sind darauf trainiert, vorherzusagen, was bereits existiert. Wir wollten, dass die KIerfindet, was als Nächstes existieren sollte“, erklärte Kuhl, Professorin für Maschinenbau an der School of Engineering, die nun Stanford Bio-X leitet, ein interdisziplinäres Institut für Lebenswissenschaften, das Forscher aus den Bereichen Medizin, Ingenieurwesen und Naturwissenschaften zusammenbringt. „BurgerAI fragt nicht: ‚Welcher Burger ist am wahrscheinlichsten?‘ Es fragt: ‚Welcher Burger erfüllt diese wichtigen und komplexen Ziele am besten?‘“
Lebensmittel im Fokus
Lebensmittel seien das nächste große Thema in den Biowissenschaften, so Kuhl – ein Schwerpunkt, der Elemente menschlicher Erfahrung und Kultur, Gesundheit und Ernährung sowie Umweltauswirkungen vereint. Dies sind Themen, die multidisziplinäre Forscher aus den Bereichen Medizin, Ingenieurwesen, Nachhaltigkeit, Geisteswissenschaften und darüber hinaus inspirieren.
„Die Wahl der Lebensmittel gehört zu den folgenreichsten Entscheidungen, die Menschen täglich treffen“, sagte Vahidullah Tac, ein Postdoktorand des Schmidt Science-Programms in Kuhls Labor. „Lebensmittel waren ein naheliegender Anreiz. Mit einem Pfeil kann man zwei Ziele treffen – die Gesundheit des Planeten und die persönliche Gesundheit. Es ist ein großartiges und wirkungsvolles Forschungsgebiet.“
Daher erwies sich das Thema Ernährung als ideales Testfeld für Bio-X. Kuhls Team hat gerade zwei Artikel zu BurgerAI veröffentlicht, bei denen Tac als Erstautor fungiert. Die erste Arbeit stellt BurgerAI vor. Die zweite Arbeit zeigt, dass dieselben mathematischen Prinzipien, die BurgerAI antreiben, auch der diffusionsbasierten generativen KI im weiteren Sinne zugrunde liegen und Verbindungen zu technischen Bereichen wie Materialdesign, Physik und Ingenieurwesen herstellen.
„Seit Jahrhunderten ist die Lebensmittelentwicklung eine Frage der Intuition, der Erfahrung und des Ausprobierens“, fügte Kuhl hinzu. „Wir beginnen zu zeigen, dass KI die Lebensmittelentwicklung in eine quantitative Wissenschaft verwandeln kann, die auch in anderen wichtigen Bereichen Anwendung findet.“
Geschmackstest
Anhand von 2.216 Burger-Rezepten von Food.com als Datenquelle lernt BurgerAI Muster bei der Kombination und Dosierung von Zutaten und generiert anschließend von Grund auf neue Burger-Rezepte. Anschließend gleicht die KI diese Merkmale mit den Vorlieben von Menschen hinsichtlich Geschmack und Textur ab. Das Ergebnis sind völlig neuartige Rezepte, die auf Geschmack, Nachhaltigkeit und Nährwert optimiert und anhand von Geschlecht, Alter und körperlicher Aktivität personalisiert sind.
Der ultimative Test war nicht rechnerisch, sondern kulinarisch. Die Forscher servierten mehr als 100 Gästen in einem Blindverkostungstest in einem Restaurant in San Francisco fünf professionell zubereitete, von der KI entworfene Burger. Im direkten Vergleich mit einem beliebten Fast-Food-Burger schnitten die beiden Varianten des „Delicious Burger“ von BurgerAI in Bezug auf Gesamtbeliebtheit, Geschmack und Textur gleich gut oder besser ab. Der „Mushroom Burger“ reduzierte die Umweltbelastung um mehr als eine Größenordnung, und der „Bean Burger“ erzielte etwa die doppelte Nährwertbewertung des Fast-Food-Burgers.
„Die KI hat nicht nur plausible Burger-Rezepte generiert – sie hat Burger kreiert, die echte Menschen genießen“, sagte Kuhl. „Das mag einfach klingen, aber es bedeutet, dass das Modell gelernt hat, was Essen für den menschlichen Gaumen attraktiv macht, und in der Lage war, sich in einem Designraum mit nahezu unendlichen möglichen Burger-Kombinationen zurechtzufinden, um praxisnahe Lösungen zu finden.“
Über Burger hinaus
Tac war wirklich überrascht, wie gut sich die nachhaltigen Burger schlugen. „Wir hatten einen Kompromiss zwischen Nachhaltigkeit und Verbraucherakzeptanz erwartet“, sagte er. „Aber wir haben festgestellt, dass ein Burger mit deutlich geringerer Umweltbelastung immer noch mit einem der weltweit erfolgreichsten Burger konkurrieren kann.“
Für Tac und Kuhl geht es bei BurgerAI nicht wirklich um Burger. Es ist ein Proof-of-Concept für die umfassenderen Designfähigkeiten der KI. Dasselbe generative Design-Framework könnte Auswirkungen auf andere wichtige Bereiche haben – Pharmazeutika, Werkstoffe, Biomoleküle und andere komplexe Systeme mit riesigen Designräumen. Ähnlich wie bei Lebensmitteln, bei denen ein Gleichgewicht zwischen Geschmack, Nährwert, Kosten und Nachhaltigkeit erforderlich ist, müssen auch viele der größten gesellschaftlichen Herausforderungen konkurrierende Ziele in Einklang bringen. Wenn KI dabei helfen kann, Kompromisse bei der Rezepturentwicklung zu finden, so Kuhl, könnte sie auch dazu beitragen, neue Medikamente zu entdecken, fortschrittliche Materialien zu entwickeln und nachhaltigere Produkte zu schaffen.
„Der Burger ist nur der Anfang“, versicherte Kuhl. „Wir betrachten Lebensmittel als Modellsystem für eine viel umfassendere Vision: KI als Partner bei wissenschaftlichen und technischen Entdeckungen.“
Hinweis: Dieser Artikel wurde mit einem Computersystem ohne menschlichen Eingriff übersetzt. LUMITOS bietet diese automatischen Übersetzungen an, um eine größere Bandbreite an aktuellen Nachrichten zu präsentieren. Da dieser Artikel mit automatischer Übersetzung übersetzt wurde, ist es möglich, dass er Fehler im Vokabular, in der Syntax oder in der Grammatik enthält. Den ursprünglichen Artikel in Englisch finden Sie hier.
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