Im 15. Jahrhundert verbreitete sich der Konsum von Kaffee immer weiter und begann, den Lauf der Weltgeschichte zu beeinflussen. Seitdem spielt das Getränk eine bedeutende Rolle. Der Internationalen Kaffeeorganisation zufolge wurden im Jahr 2019 weltweit 22 Mrd. Pfund Kaffee konsumiert.
Trotz oder gerade wegen dieser alten und tiefverwurzelten Tradition ist eine Optimierung der langwierigen Qualitätskontrollen längst überfällig. Die Lösung dafür bieten Wissenschaftler aus Taiwan und Peru mit der Unterstützung von Lenovo.
Obwohl allein in den USA mehr als 150 Millionen Menschen täglich Kaffee trinken, wissen nur die wenigsten, wie leicht der gesamte Prozess – von der Verarbeitung der Bohne bis zum eigentlichen Genuss – schief gehen kann.
So vielfältig die Geschmacksprofile von fertigem, qualitätsgeprüftem Kaffee auch sind, so zahlreich sind die potenziellen Mängel, vor denen die Bohnen nicht verschont bleiben. Sie können vertrocknet, zerbrochen, grünlich oder unreif, von Insekten, Pilz oder anderweitigen Fremdkörpern übersät oder befallen sein.
Der Hersteller muss die Bohne auf sämtliche Mängel hin prüfen. Produkte, die für diesen Zweck bereits entwickelt wurden, können Kaffeebohnen allerdings nur rudimentär und nach Farbe und Form unterscheiden.
Bislang müssen die Prüfungen der Kaffeebohnen Qualität also mühsam von Hand durchgeführt und fehlerhafte Ergebnisse in Kauf genommen werden. Das ist alles andere als unproblematisch, denn in bestimmten Fällen kann eine einzige mangelhafte Bohne den Geschmack der gesamten Charge verderben.
Wissenschaftler der Yuan Ze University in Taiwan und ihre Kooperationspartner in Peru sorgen mit erweiterter Intelligenz jetzt aber für Abhilfe. Als Grundlage für die Lösung dienten die Fortschritte im Bereich High-Performance Computing (HPC) und der Support des KI-Innovationszentrums von Lenovo.
„Das ist eine sehr schwierige und mühsame Aufgabe“, erklärt Professor Yun-Chia Liang von der Yuan Ze University, „wir wollen nicht die Arbeiter ersetzen, sondern ein System entwickeln, das sie unterstützt.“
Die peruanischen Kooperationspartner Prof. César Beltrán Castañón und Dr. Christian E. Portugal Zambrano konnten Einblick in den mühevollen Prozess der Sortierung von Kaffeebohnen gewähren.
„Jede Kaffeebohnenernte ist mit intensivster Arbeit verbunden. Die Mitarbeiter sitzen alle in einer Reihe und versuchen, die defekten Bohnen mit der Hand herauszupicken. Das brachte uns auf die Idee, ein System zu entwickeln, das die Kontrolle der Kaffeebohnen Qualität deutlich verbessern würde“, informiert Liang.
Die Entwicklung ist zwar komplex, die Umsetzung jedoch relativ simpel. Die Bohnen gelangen in eine Vorrichtung, wo sie von einer Kamera erfasst werden. Mithilfe von Deep-Learning-KI werden sie dann gekennzeichnet. Es kann also sofort mit hoher Präzision und Genauigkeit ermittelt werden, welche Bohnen brauchbar und welche mangelhaft sind. Dieser Prozess der Prüfung und Klassifizierung benötigt nur einen Algorithmus.
Die Central de Cooperativas Agrarias Cafetaleras de los Valles de Sandia in Peru stellte bereits gesammelte Daten über Kaffeebohnen zur Entwicklung eines Topologiemodells zur Verfügung. Gute von schlechten Bohnen zu unterscheiden ist damit so einfach wie nie.
HPC-Systeme von Lenovo wie das ThinkSystem haben zusätzlich die Geschwindigkeit dieses komplexen Vorgangs gesteigert.
VORGESTELLTE LÖSUNGEN
Lenovo Analytics & KI
Lenovo High-Performance Computing
Data Center Lösungen
Wir wollen nicht die Arbeiter ersetzen, sondern ein System entwickeln, das sie unterstützt.
— Prof. Liang, Yuan Ze University
„Dank des Lenovo ThinkSystem konnten wir die Rechenleistung erheblich antreiben“, erläutert Liang.
Da mangelhafte Bohnen in allen Phasen vorkommen können – von Ernte und Transport, bis hin zu Belieferung und Röstung –, wird eine Technologie zur schnellen Prüfung von Kaffeebohnen vielen unterschiedlichen Akteuren in der gesamten Lieferkette die Arbeit erleichtern.
Der Internationalen Kaffeeorganisation zufolge wurden im Jahr 2019 weltweit 22 Mrd. Pfund Kaffee konsumiert.
Damit könnten wesentliche Fortschritte erzielt werden. Eine erfolgreiche Kontrolle von Kaffeebohnen Qualität kann darüber entscheiden, ob der Kaffee eine ausgewogene Säure aufweist oder nach Essig schmeckt, ob er sich durch warme, kraftvolle Schokoladenaromen auszeichnet oder eine schimmelige Note enthält.
Diese einfache, aber dennoch wichtige Unterscheidung ist eines der vielen Anwendungsgebieten der künstlichen Intelligenz. Es ist auch ein Beispiel dafür, wie künstliche Intelligenz Unternehmen dabei hilft, reibungslos zu produzieren, Arbeiter zu entlasten und den Verbrauchern ein besseres Produkt zu bieten. Auf diese Weise können Millionen von Menschen auf der ganzen Welt ihren Tag mit einer perfekten Tasse Kaffee beginnen.