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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Ora Computing
© Ora Computing - (l.) Stefan Sack und Raimel Medina.

Ora Computing, ein Startup, das sich auf die Optimierung und Komprimierung von KI-Foundation-Modellen spezialisiert hat, gab heute den Abschluss einer Seed-Finanzierungsrunde in Höhe von 3,5 Millionen Euro bekannt. Die Runde wurde von Constructor Capital und Greencode Ventures angeführt, mit fortgesetzter Unterstützung des Gründungsinvestors XISTA Science Ventures, der beim Aufbau und der Einführung des Unternehmens geholfen hat.

Ora Computing schrumpft Modelle

KI-Inferenz – der Prozess der tatsächlichen Ausführung eines KI-Modells zur Generierung von Outputs – ist zu einem erheblichen und schnell wachsenden Kostenfaktor für jedes Unternehmen geworden, das KI im großen Maßstab einsetzt. Große Implementierungen können mittlerweile allein für die Rechenleistung zig Millionen Euro pro Monat kosten, und das Problem verschärft sich, da die Modelle immer größer werden. Für Unternehmen, die KI lokal auf Geräten wie Autos oder Industrieanlagen ausführen möchten, seien die Modelle oft schlichtweg zu groß.

Hier setzt Ora Computing an. Seine Software komprimiert diese Modelle – sie schrumpft ihre Größe um bis zu 80 Prozent und lässt sie bis zu viermal schneller laufen – während der Genauigkeitsverlust bei Null bis fünf Prozent gehalten wird, so der Claim.

Da komprimierte Modelle deutlich weniger Rechenleistung für die Ausführung benötigen, sollen sich die Effizienzgewinne auch direkt in einem geringeren Energieverbrauch und reduzierten CO2-Emissionen niederschlagen: Ora schätzt, dass seine Technologie bei einer Marktdurchdringung von ein Prozent jährlich mehr als 50.000 Tonnen CO2 einsparen könnte.

Ansatz über verschiedene Hardwaretypen

„Wir haben Ora Computing gegründet, um die Annahme infrage zu stellen, dass eine massive Skalierung erforderlich ist, um nutzbare Intelligenz zu erreichen. Wir glauben, dass die nächste Welle der KI-Einführung durch kompaktere Modelle vorangetrieben wird, die hocheffizient und für spezifische Anwendungsfälle optimiert sind, anstatt durch große, universelle Cloud-Modelle. Ora baut den Software- und Algorithmen-Stack auf, der diesen Übergang ermöglicht“, sagt Stefan Sack, CEO und Mitgründer von Ora Computing.

Im Gegensatz zu bestehenden Komprimierungstools funktioniere der Ansatz von Ora über verschiedene Hardwaretypen hinweg und füge sich direkt in Standard-Inferenz-Frameworks ein – ohne Änderung an der bestehenden Infrastruktur. Wo konkurrierende Ansätze eine binäre Entscheidung zwischen Komprimierungsstufen erzwingen, bilde der Algorithmus von Ora kontinuierlich den gesamten Kompromiss zwischen Modellgröße und Genauigkeit ab, sodass Unternehmen für ihre spezifischen Hardware- und Kostenbeschränkungen optimieren können, so der Mitgründer.

2025: Ora Computing tritt hervor

Ora wurde von Stefan Sack und Raimel Medina gegründet, beide Forscher im Bereich Quantencomputing aus der Serbyn-Gruppe am Institute of Science and Technology Austria (ISTA). Das Unternehmen verließ Ende 2025 den Stealth-Modus und möchte die frischen Mittel dazu nutzen, um das Team zu vergrößern, die Komprimierungsfähigkeiten auf die größten Frontier-Modelle auszuweiten und ein kommerzielles Produkt für Cloud-Inferenz-Anbieter und Unternehmen, die KI am Edge einsetzen, auf den Markt zu bringen.

Ora hat die Anwendbarkeit seiner Technologie nach eigenen Angaben an einem Modell mit 70 Milliarden Parametern nachgewiesen. Der Komprimierungsprozess beanspruchte hierbei wenige Stunden und verursachte Rechenkosten von unter 1.000 US-Dollar, wohingegen der bisherige Branchenstandard für vergleichbare Leistungen ein Vielfaches dieses Betrages erfordere.

„Hunger wächst schneller“

„Der Energiehunger der KI wächst schneller, als die Welt die Infrastruktur aufbauen kann, um ihn zu stillen. Ein wichtiger Ansatz ist es, die KI selbst effizienter zu machen, und genau das tut Ora. Modelle radikal zu komprimieren, ohne die Genauigkeit zu opfern, macht für ihre Kunden einen enormen Unterschied“, sagt Terhi Vapola, Gründerin und Managing Partner bei Greencode Ventures.

Und Valentino Jadrisko, Senior Associate bei Constructor Capital, ergänzt: „Die Ära der Brute-Force-KI stößt an ihre physikalischen Grenzen: Hyperscaler nehmen wieder Kernreaktoren in Betrieb, Frontier-Labs verbrennen Milliarden für Rechenleistung, Reasoning-Modelle vervielfachen die Inferenzkosten jedes Quartal. Die einzige nachhaltige Antwort besteht darin, den Betrieb von Frontier-KI drastisch günstiger zu machen. Das ist es, was Ora Computing tut: Sie komprimieren Frontier-LLMs so, dass sie überall laufen können – in der Cloud, im Auto, in der Hosentasche. Und das ist der Grund, warum Constructor Capital stolz darauf ist, ihre 3,5-Millionen-Euro-Seed-Runde als Co-Lead anzuführen.“

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