27.07.2021

Forscher verwandeln Plastikmüll in Nahrung

US-Forscher haben sich mit ihrer Technologie einen Forschungspreis in der Höhe von 1 Mio. Euro gesichert.
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Ting Lu und Stephen Techtmann aus den USA haben einen Weg gefunden, Plastikmüll in Nahrung zu verwandeln © Ting Lu/Techtmann
Ting Lu und Stephen Techtmann aus den USA haben einen Weg gefunden, Plastikmüll in Nahrung zu verwandeln © Ting Lu/Techtmann

Plastikmüll und Nahrungsknappheit zählen derzeit zu den größten Herausforderungen der Zukunft. US-Forscher haben nun eine Technologie entwickelt, mit der vielleicht beide Probleme gleichzeitig angegangen werden könnten: Mithilfe genetisch manipulierter Mikroben verwandeln sie Plastikmüll in Nahrung. Das Ergebnis des Prozesses sind Proteine, die zu Lebensmitteln weiterverarbeitet werden können – etwa als Bestandteil veganer Fleisch-Alternativen.

Gesunde Proteine aus Müll

Das Projekt „From Waste to Food: A Generator of Future Food“ wird von Ting Lu, Professor für Bioengineering an der University of Illinois Urbana-Champaign, und Stephen Techtmann, Assistenzprofessor für Biological Sciences an der Michigan Technological University vorangetrieben. Der Kern der Technologie besteht darin, synthetische mikrobielle Mischkulturen – eine Kombination aus natürlichen und technisch entwickelten Mikroorganismen – zu nutzen, um Abfälle effizient in Lebensmittel umzuwandeln. Die dabei gewonnenen Proteine enthalten wichtige Nährstoffe und bieten laut den Forschern einen gesundheitlichen Nutzen, der auch in Form von Nahrungsergänzungsmitteln eingesetzt werden kann.

Auch Treibstoff möglich

In Zukunft wollen die beiden Forscher die Technologie auf weitere Kunststoffe oder andere Abfallarten anwenden – bisher konzentrieren sie sich auf PET. Gleichzeitig ist auch geplant, nicht nur Proteine, sondern auch eine Basis für Treibstoffe zu gewinnen: „Unsere gemeinsame Forschung wird es uns ermöglichen, den Plastikmüll, den wir in der Welt produzieren, in etwas Wertvolles zu verwandeln: Lebensmittel und Treibstoff“, sagten Techtmann und Ting Lu im Zuge der Verleihung des mit einer Million Euro dotierten Future Insight Prize, der von dem deutschen Pharmaunternehmen Merck verliehen wird.

„In meinem Labor beschäftigen wir uns schwerpunktmäßig mit der mikrobiellen synthetischen Biologie, die mit Hilfe künstlicher Genschaltungen mikrobielle Zellfunktionen programmiert, um biologische Konstruktionsprinzipien aufzudecken und biotechnologische Anwendungen voranzutreiben“, so Ting Lu. „Umweltmikroben sind in der Lage, eine breite Palette chemischer Reaktionen zu katalysieren, von denen viele in der Industrie Anwendung finden können. Mein Labor untersucht, wie komplexe mikrobielle Mischkulturen zusammenarbeiten können, mit dem Ziel, industrielle Anwendungen zu ermöglichen“, so Techtmann.

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Context64.ai CEO & Founder Marko Lah (r.) mit COO Jan Bernasch (l.)

Das steirische Startup Context64.ai, gegründet von Marko Lah, hat sich auf die Bereitstellung horizontaler und industrieagnostischer KI-Infrastruktur spezialisiert. Erst Anfang des Jahres ging das Unternehmen mit der deutschen 3DSE Management Consultants GmbH eine strategische Allianz ein – brutkasten berichtete. Nun stellen die Grazer die technologische Plattform für die neue „Data2AI“-Produktlinie des deutschen Softwareentwicklers Emposo bereit.

Klare Rollenverteilung

Die Rollenverteilung bei der Kooperation ist klar: Context64 stellt die Plattform, Emposo baut daraus fertige Kundenlösungen. Emposo ist eine hundertprozentige Tochtergesellschaft der Hays Holding. Während der Mutterkonzern Hays primär als weltweit agierender Personaldienstleister im Recruiting-Bereich bekannt ist, konzentriert sich Emposo als spezialisierter Lösungsanbieter auf IT- und Engineering-Dienstleistungen sowie die Abwicklung von Werk- und Serviceverträgen. Nach einer einjährigen Pilotphase wurde die Zusammenarbeit mit dem Grazer Startup nun fest verankert.

Strukturierte Daten statt KI-Halluzinationen

Der Software-Stack von Context64.ai setzt beim sogenannten Kontextproblem herkömmlicher Sprachmodelle an. Über den „Data Context Hub“ werden verteilte Unternehmensdaten – darunter Anforderungen, Stücklisten und Qualitätsdaten – in einem Knowledge Graph miteinander vernetzt.

Die ergänzende Komponente „M4AI“ (Memory for AI) ermöglicht KI-Agenten den gezielten Zugriff auf dieses strukturierte Wissen. Dadurch navigieren die Agenten entlang der realen Unternehmensstruktur, anstatt isolierte Dokumente zu durchsuchen. Das soll Verarbeitungszeiten verkürzen, Fehlantworten (Halluzinationen) minimieren und den Ressourceneinsatz senken.

Pilotprojekt im Automobil-Sektor

Als ersten produktiven Anwendungsfall nennen die Unternehmen ein Projekt aus dem Automobil-Engineering, bei dem ausführbare Testfälle automatisiert aus Spezifikationen und Signaldaten erzeugt werden. Laut Aussendung führte der Einsatz der Software in dem langjährigen Kundenprogramm zu einer siebenfachen Produktivitätssteigerung gegenüber der zuvor wochenlangen manuellen Erstellung.

Context64.ai-Gründer Marko Lah sieht in dem Projekt ein übergeordnetes Muster für den Markt: „KI selbst wird zur Commodity – entscheidend ist, was darunter liegt: die saubere Vernetzung von Daten über Systemgrenzen hinweg, Präzision, effizienter Token-Einsatz.“, argumentiert er. „Die Domänenexperten sitzen bereits in den Unternehmen. Was fehlt, ist die Infrastruktur, dieses Wissen mit KI zu verbinden – die liefern wir als Plattform.“

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