Kategorie Forschungsprojekt
  • Mikrobiologie
  • Expositionsschätzung

Zukunftsszenarien für den Verbraucherschutz auf Basis von Qualitäts- und Sicherheitsinformationen von Lebensmitteln, innovativen Messmethoden und künstlicher Intelligenz

Projektstatus
Abgeschlossen
Projektstart
Oct 2021
Projektende
May 2025
Kurztitel
Zukunftslabor2030
Abteilung
Biologische Sicherheit

Beschreibung und Zielstellung

Ziel des Projekts war es den nachhaltigen, gesundheitlichen Verbraucherschutzes in der Zukunft zu stärken, indem mittels innovativer Messmethoden und Verfahren der künstlicher Intelligenz (KI) Daten zur Qualität und mikrobiellen Sicherheit von Lebensmitteln entlang der Lieferkette bis zum Konsumenten erfasst und ausgewertet werden. Im Rahmen des Projektes werden Szenarien entwickelt, wie durch den konsequenten Einsatz des Internet der Dinge und KI entlang der Lebensmittel-Lieferkette von der Produktion bis zum Konsumenten deutliche Verbesserungen in den Bereichen Verbraucherschutz und -information, in der Überwachung der Lebensmittelqualität und Sicherheit sowie hinsichtlich einer möglichen Reduktion von Lebensmittelverschwendung erzielt werden können. Das Projekt plant diese Ziele einerseits durch die intelligente, selbstlernende Verknüpfung klassischer Qualitäts- und Sicherheitsdaten und anderseits durch den Einsatz innovativer Messmethoden: Massenspektrometrie, Next Generation Gen-Sequenzierung, Raman-, Infrarot- und Fluoreszenz-Spektroskopie sowie von Mikrogassensoren zu erreichen. Diese Methoden werden im Rahmen des Projekts hinsichtlich ihrer Praxistauglichkeit im Bereich Fleisch untersucht. Der mögliche Mehrwert einer Verknüpfung der Methoden im Rahmen einer intelligenten, multivarianten Auswertung wird erforscht. Die daran anknüpfenden Fragestellungen im Bereich des Lebensmittelrechts werden untersucht. Die im Projekt zu entwickelnden Zukunftsszenarien werden gemeinsam mit einem Gremium aus Experten der Lebensmittelpraxis erarbeitet. Ausgewählte Szenarien werden im Rahmen eines Zukunftslabors2030 exemplarisch in der Praxis umgesetzt und hinsichtlich ihrer Praxistauglichkeit, rechtlichen Auswirkungen, ihrer Kosten und ihres Mehrwerts bewertet. Die Szenarien und die Ergebnisse des Zukunftslabors2030 werden als Whitepaper im Rahmen einer Projektkonferenz veröffentlicht.

Ergebnis

Im Teilprojekt des BfRkurz fürBundesinstitut für Risikobewertung lag der Schwerpunkt der Arbeiten im Bereich der innovativen Messmethoden auf der Analyse der Zusammensetzung des Mikrobioms in der Lebensmittelmatrix sowie deren lagerungsbedingten Veränderungen mittels kultivierungsunabhängiger Methodiken. Die vom BfRkurz fürBundesinstitut für Risikobewertung dazu durchgeführte Metagenomanalyse erwies sich als eine geeignete Methode, um Änderungen des Mikrobiomprofils in der Lebensmittelmatrix Schweinehackfleisch zu detektieren. So konnte der Einfluss durch die getesteten Lagertemperaturen (2 °Ckurz fürGrad Celsius, 10 °Ckurz fürGrad Celsius und 14 °Ckurz fürGrad Celsius), der verschiedenen Verpackungsatmosphären (MAP 70 % O2 + 30 % CO2 und MAP 70 % N2 + 30 % CO2) sowie der Fleischreifung (7 Tage bei 2 °Ckurz fürGrad Celsius) und der Produktionsbedingungen (Projekt-interne Herstellung durch MRIkurz fürMax Rubner-Institut, externe Herstellung durch industrielle Schlachtbetriebe) nachgewiesen werden. Allerdings zeigte sich auch, dass die Metagenomanalyse nur bedingt geeignet ist, um Kühlkettenunterbrechungen (z. B. am 2. Lagerungstag für 6 bzw. 12 Stunden bei 14 °Ckurz fürGrad Celsius, sonst 2 °Ckurz fürGrad Celsius) zu detektieren, da hier die Änderungen im Mikrobiomprofil zu gering ausfielen. Ferner erlaubte die Metagenomanalytik die Untersuchung der Genausstattung der Mikrobiome in der Lebensmittelmatrix, wobei die Qualität der Analyse von der Sequenzierungstiefe, d. h. vom Anteil detektierter bakterieller Reads, abhing.Des Weiteren hat das BfRkurz fürBundesinstitut für Risikobewertung wesentlich an der Konzeption und Etablierung einer Softwarearchitektur für die Zukunftslabor2030-Plattform mitgewirkt. Diese umfasst die folgenden Bestandteile: die Datenmanagementplattform openBIS, digitale Zwillinge (Prognosemodelle) im FSKX Format, eine Web-Anwendung für Nutzer und das EPCIS Event-Hub für eine standard-basierte Kommunikation zwischen den verschiedenen Modulen der ZL2030-Plattform. Im Projekt konnte gezeigt werden, dass das vom BfRkurz fürBundesinstitut für Risikobewertung entwickelte FKSX Format geeignet ist, verschiedenste Prognosemodelle standardisiert zu beschreiben, wodurch die Ausführung der Modelle in einer Cloud-basierten Laufzeitumgebung ermöglicht wurde. Diese Ausführungsumgebungen können als Container-basierte Systeme auf unterschiedlichen Cloud-Infrastrukturen betrieben und via APIs vernetzt werden, so dass für die heterogenen FSKX-Modelle der digitalen Zwillinge jeweils passende, isolierte und maßgeschneiderte Umgebungen genutzt werden können. Die Funktionalität der ZL2030-Platform konnte in einem Proof-of-Concept demonstriert werden. Ferner hat das BfRkurz fürBundesinstitut für Risikobewertung in Zusammenarbeit mit dem Projektpartner benelog GmbH & Co. KG ein Whitepaper veröffentlicht, welches die im Projekt genutzte FSKX-Cloud-Platform für die Ausführung wissenschaftlicher Modelle beschreibt (10.5281/zenodo.15835206). Das Projekt ZL2030 wird darin als beispielhafter Anwendungsfall erwähnt.
Projekttyp

Drittmittelprojekt

BFR-Forschungsschwerpunkt

Expositionsabschätzung und Bewertung biologischer Risiken / Forschung zur Sicherheit nationaler und internationaler Warenketten

Organisationseinheiten und Partner

Federführende Fachgruppe: Warenkettenmodellierungen und Künstliche Intelligenz (1IZ)
Kontaktpersonen: Dr. Tasja Buschhardt, Matthias Filter
Externe Partner: Max Rubner-Institut, Bundesforschungsinstitut für Ernährung und Lebensmittel, Bayerisches Landesamt für Gesundheit und Lebensmittelsicherheit, Universität Bayreuth, Fraunhofer-Institut für Verfahrenstechnik und Verpackung , tsenso GmbH, benelog GmbH & Co. KG, Technische Hochschule Deggendorf

Mittelgeber und Förderkennzeichen

Bundesministerium für Ernährung und Landwirtschaft
28DK126F20