21.03.2023

Mit Wasser mischen: Brauerei entwickelt Bierpulver

Die Neuzeller Klosterbrauerei setzt auf Disruption und will mit ihrem Bierpulver die traditionelle Brautechnologie revolutionieren.
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Bierpulver, Kloster Brauerei, Neuzeller, Bier mit Wasser mischen, Granulat
(c) Reuters/Screenshot - Eine deutsche Klosterbrauerei entwickelte ein Bierpulver und ist auf der Suche nach Investoren.

Waterdrop verleiht dem Wasser durch Brausewürfel Geschmack. Air Up möchte die Nase und damit das Gehirn geschmacklich austricksen. Die Klosterbrauerei Neuzelle in Brandenburg nahe der deutsch-polnischen Grenze indes hat gemeinsam mit Technologiepartnern nach fast zwei Jahren Forschung – gefördert vom deutschen Wirtschafts- und Klimaschutzministerium (BMWi) – ein Bierpulver (Dryest Beer) entwickelt, das mit Wasser vermischt wie ein “echtes” schmecken soll. Allerdings (vorerst) nur alkoholfrei.

Bierpulver soll Wasser-Ressorucen schonen

Die Brauerei möchte ihre Erfindung noch bis Mitte dieses Jahres testen. Sie wurde mit herkömmlicher Technologie gebraut und führte zu einem dextrinreichen Bier, das zu einem in Wasser löslichem Bierpulver bzw. Granulat verarbeitet und aufbereitet wurde.

“Die Zeit ist reif, um im Angesicht des Umganges mit unserer Umwelt auch die klassische Bierherstellung und -logistik auf den Prüfstand zu stellen”, sagt ein Gesellschafter der Klosterbrauerei Neuzelle, Helmut Fritsche in einem Statament auf der Website. “Weltweit werden Milliarden Liter Wasser zum Verbraucher transportiert, denn Bier besteht nun mal aus bis zu 90 Prozent Wasser. Aus Umweltsicht sparen wir daher schon beim Transport, aber noch nicht beim Einsatz der Ressourcen und bei den Kosten zur Herstellung.”

Alkohol binden

Deshalb sei das vorliegende Bierpulver auch nur der erste Schritt. Die Klosterbrauer wollen den Herstellungsprozess des Basisproduktes für das Bierpulver dahingehend weiterentwickeln, dass der traditionelle Brauprozess prozesstechnisch komprimiert und transformiert wird und damit nicht mehr erforderlich ist. Der Plan ist, ein Maximum an Kosten und Ressourcen bereits im Herstellungsprozess (Einsatzstoffe, Arbeitseinsatz, Energie) einzusparen.

Im nächsten Schritt soll zudem im Bierpulver Alkohol gebunden werden: “Wir wissen auch, dass die klassischen Pils-Trinker und alle Craft-Beer-Enthusiasten vor allem in Deutschland unserem Produkt erstmal skeptisch gegenüberstehen werden”, weiß der Geschäftsführer der Klosterbrauerei, Stefan Fritsche. “Es geht auch nicht nur darum, ein neues Produkt auf den Markt zu bringen, sondern das Geschäftsmodell Bier zu disruptieren. Wir sehen unsere Kernzielgruppe deshalb nicht vorwiegend beim klassischen deutschen Endverbraucher, sondern bei globalen Wiederverkäufern, die nicht zwingend Braukenntnisse haben müssen, die aber das Granulat für den Endverbraucher anwendungsgerecht einsatzfähig machen können. Geografisch avisieren wir mit unserem alkoholfreien Bierpulver vor allem transportintensive Export-Märkte an, wie Länder in Asien und Afrika. Natürlich soll das Bierpulver auch in Europa vermarktet werden und mittelfristig aus einer Nische einen eigenständigen Markt machen.”

Bierpulver-Geschäftsmodell braucht Finanzierung

Aktuell werden Gespräche mit Investoren geführt, um den Test-Prozess zu starten und die Herstellung des Bierpulvers zu verbessern. Und um das Geschäftsmodell umzusetzen.

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SDLG, KI, Hochreiter, Halluzination
(c) brutkasten - Sepp Hochreiter zu SDLG.

“Großartige Arbeit meines Teams: Erkennen, ob LLMs (Anm.: Large Language Models) halluzinieren. Sie halluzinieren, wenn sie unsicher sind. Wir erkennen diese Unsicherheit und markieren Halluzinationen” – so beschreibt KI-Koryphäe Sepp Hocheiter auf LinkedIn die Errungenschaft, die er uns seine Forscher:innen am Institut für Machine Learning der Johannes Kepler Universität Linz vollbracht haben. Dabei spricht er von dem SDLG-Modell. Der Begriff steht für “Semantically Diverse Language Generation”.

Denn es ist ein großes Thema, das die KI-Community beherrscht. Bei Nutzung von Künstlicher Intelligenz (KI) kann es passieren, dass man eine Frage stellt und falsche Antworten bekommt. Im Fachjargon sagt man dazu, die KI halluziniert.

SDLG verbessert Erkennung von Halluzinationen

Wie brutkasten berichtete, tun sich Giganten wie Google und Microsoft schwer, dieser Problematik habhaft zu werden. Eine neuer Lösungsansatz kam heuer vom Wiener Startup datAInsights, die statt impliziten explizite Fakten bzw. explizites Wissen verwenden, das dokumentiert ist. “Wir reichern bestehende Knowledge-Systeme mit Quellen an, sodass sie für unsere Architektur verarbeitet werden können”, erklärte datAInsights-Co-Founder René Heinzl im März 2023.

Nun kommt ein weiterer Lösungsansatz aus dem Umfeld von Sepp Hochreiter: SDLG. Diese neue Methode verbessert die Erkennung von Halluzinationen in LLMs (Large Language Modellen), indem es die Unsicherheitsabschätzung vorantreibt oder anders gesagt, aufzeigt, wenn ein Large Language Modell “unsicher” ist.

Man muss wissen, dass LLMs als Basis für Künstliche Intelligenz dienen und wie eine Zeichenkette aufgebaut sind. Hier wirken Wahrscheinlichkeiten, die das nächste Zeichen (konkret das nächste Wort oder um noch genauer zu sein, die nächsten Buchstaben) produzieren und Antworten auf Fragen liefern. Da kann es zu Fehlern oder falschen Informationen kommen.

Einstein oder Newton?

“Hochreiter präzisiert gegenüber brutkasten: “Halluzinationen können entstehen, wenn ein Trainingsdaten-Set fehlende oder zu wenige Daten zu einem Thema hat”, sagt er. “‘Albert Einstein hat die Relativitätstheorie entwickelt’ kann in verschiedenen Varianten (Anm.: Einstein hat die Relativitätstheorie erfunden, die Relativitätstheorie wurde von Einstein erfunden oder entwickelt, Der Vater der Relativitätstheorie ist Alber Einstein, etc.) im Trainingsdaten-Set als Information dienen. Gibt es diese nicht oder nur ungenügend, und die KI weiß, dass das Relativität etwas mit Physik zu tun hat, kann es sein, dass die Antwort plötzlich Newton ist.”

SDLG erkennt ob “LLMs halluzinieren”

Lukas Aichberger, “ELLIS PhD”-Student am Institut für Machine Learning der JKU beschreibt per LinkedIn-Post die SDLG-Methode – die er, Kajetan Schweighofer, Mykyta Ielanskyi und Sepp Hochreiter entwickelt haben – wie folgt: “Wir schaffen eine theoretische Grundlage für Unsicherheitsmaße in LLMs und führen theoretisch begründete ‘Estimatoren’ (Schätzer) für semantische Unsicherheit ein. Und stellen eine Methode zur Verfügung, um semantisch vielfältige und dennoch wahrscheinliche Ausgabesequenzen zu erzeugen, indem wir die Texterzeugung eines LLMs so steuern, dass wichtige Informationen für den semantischen Unsicherheitsschätzer erfasst werden.”

SDGL, KI, Halluzinationen, Hochreiter
(c) zVg – (v.l.) Sepp Hochreiter, Lukas Aichberger, Mykyta Ielanskyi und Kajetan Schweighofer.

In anderen Worten hebt die SDGL-Methode jene Aussagen hervor, wo sich die KI nicht sicher ist und markiert sie, damit man die durch “semantische Unsicherheit” (des Large Language Models) hervorgerufenen Halluzinationen erkennt, wie Hochreiter präzisiert.

Im 23-seitigen Paper, das die Forscher herausgebracht haben, heißt es konkret: “SDLG steuert das LLM, um semantisch unterschiedliche, aber wahrscheinliche Alternativen für einen ursprünglich generierten Text zu erzeugen. Dieser Ansatz liefert ein präzises Maß für die aleatorische (Anm.: vom Zufall abhängige) semantische Unsicherheit und erkennt, ob der ursprüngliche Text wahrscheinlich halluziniert ist. Experimente mit Aufgaben zur Beantwortung von Fragen zeigen, dass SDLG bestehende Methoden durchgängig übertrifft und dabei rechnerisch am effizientesten ist, wodurch ein neuer Standard für die Unsicherheitsabschätzung in LLMs gesetzt wird.”

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