11.05.2023

Laborfleisch: 25-mal so klimaschädlich wie Rindfleisch?

In Laborfleisch werden große Hoffnungen gesetzt, um die Nachfrage nach Fleisch decken und gleichzeitig Umweltschäden reduzieren zu können. Eine Studie aus Kalifornien zeigt nun, warum eine Industrialisierung der Laborfleischproduktion (noch) keine gute Idee sein könnte.
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Fleisch
Foto: unsplash

Um Fleisch genießen zu können, braucht man dank wissenschaftlicher Fortschritte fast keine Tiere mehr. Mittlerweile ist es möglich, mit den Stammzellen der Tiere im Labor Muskelgewebe zu züchten. Laborfleisch könnte mit weiterer Entwicklung in den kommenden Jahren immer häufiger in Supermärkten auftauchen.

Vor allem aufgrund der angenommenen geringeren Umweltfolgen werden große Hoffnungen in Laborfleisch gesetzt. Viele umweltschädliche Einflüsse, wie der Wasserverbrauch, die Umweltverschmutzung oder der Flächenverbrauch, die mit der Rindfleischproduktion einhergehen, könnten reduziert werden. So die Annahme.

Eine kürzlich erschienene Studie der University of California trübt diese Hoffnungen. Sie zeigt: Laborfleisch könnte bis zu 25-mal schlechter für das Klima sein als echtes Rindfleisch.

Ergebnisse basieren auf einer Ökobilanz

Um zu diesem Ergebnis zu kommen, haben die Forscher eine Ökobilanz für Laborfleisch durchgeführt. Bisher wisse man nämlich noch gar nicht genau, welche Folgen für die Umwelt entstehen könnten. Bisherige Studien zum Thema könnten keine zuverlässigen Schätzungen der Umweltauswirkungen von der Herstellung von Laborfleisch liefern, da sie erhebliche Mängel aufweisen würden. Zum Beispiel seien getroffene Annahmen technisch nicht machbar oder die aktuelle Labor-Fleischproduktion würde nicht genau genug dargestellt werden.

“Unser Modell widerspricht im Allgemeinen diesen früheren Studien, indem es nahelegt, dass die Umweltauswirkungen von kultiviertem Fleisch wahrscheinlich größer sind als die von konventionellem Rindfleisch und nicht etwa umweltfreundlicher”, schreiben die Wissenschafter. Das sei wichtig, da Unternehmen schon darauf warten, die Herstellung von Laborfleisch zu industrialisieren. Zwei Milliarden US-Dollar wurden laut der Studie bis jetzt in Unternehmen investiert, die Laborfleisch herstellen.

Bei dieser Ökobilanz wurde für (fast) jeden Schritt, der nötig ist, um Laborfleisch zu züchten, der Energieaufwand geschätzt. Nicht für alle Produktionsschritte gab es genug Informationen, weshalb weitere Analysen folgen sollen, um die tatsächlichen Auswirkungen von der Laborfleischproduktion zu untersuchen. Die Ergebnisse sollten deshalb als Mindestwerte angesehen werden, so die Studie.

Warum Laborfleisch so klimaschädlich sein könnte

Damit Fleisch im Labor gezüchtet werden kann, müssen tierische Stammzellen in einer Flüssigkeit aus Nährstoffen gebadet werden. Darin enthalten sind beispielsweise Zucker, Vitamine, Aminosäuren, Salze oder Substanzen, die das Wachstum fördern. Es zeigt sich: Allein diese Brühe geht mit einem großen Kohlenstoff-Fußabdruck einher. Insgesamt sei das Erderwärmungspotential von Laborfleisch vier bis 25-mal höher als bei herkömmlichem Rindfleisch.

Der Grund dafür sei der Energieverbrauch. Energie wird beispielsweise benötigt, um die Pflanzen anzubauen, Zucker zu gewinnen oder das Labor zu betreiben. Alle verwendeten Zutaten und Betriebsmittel müssen außerdem mit energieintensiven Techniken, wie Ultrafiltration und Chromatographie, gereinigt werden. Sonst könnte es zu Verunreinigungen der tierischen Zellkulturen kommen und das Laborfleisch könnte nicht wachsen.

Beispielsweise würde in für die Produktion von Laborfleisch nötigen Wachstumsmedien fötales Rinderserum verwendet werden, das eine Vielzahl von Hormonen enthalte. Serum ist Blut, aus dem Zellen, Blutplättchen und Gerinnungsfaktoren entfernt wurden. Um dieses Rinderserum für die Produktion von Laborfleisch herzustellen, brauche es einen 18-stufigen Prozess, der sehr ressourcenintensiv sei.

Die Zukunft von Laborfleisch

Laut der Ernährungs- und Landwirtschaftsorganisation der Vereinten Nationen (FAO) ist die weltweite Fleischproduktion von 70,57 Millionen Tonnen im Jahr 1961 auf 337,18 Millionen Tonnen im Jahr 2020 gestiegen. Die FAO schätzt außerdem, dass sich die Gesamtnachfrage nach Fleisch bis 2050 verdoppeln könnte.

Diese hohe Nachfrage würde mit hohen Treibhausgasemissionen, Nährstoffbelastung oder Biodiversitätsverlust einhergehen. Trotzdem sei die kritische Bewertung der Umweltauswirkungen neuer Technologien unerlässlich, wenn es um die Veränderung von Produktionssystemen auf gesellschaftlicher Ebene geht.

In Zukunft könnte es laut den Forschern möglich sein, Tierzellen zu entwickeln, die nicht so sehr von Verunreinigungen geschädigt würden. Finden Unternehmen und Wissenschafter:innen Wege, diese energieintensiven Prozesse zu überarbeiten und würde vor allem erneuerbare Energie für die Produktion verwendet werden, könne sich die Ökobilanz von Laborfleisch verbessern. All das müsse geklärt werden, bevor die Produktion ausgeweitet wird.

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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