16.03.2023

Mit dieser KI gelingt dir (fast) jedes Restlessen – ein Selbstversuch

Die britische Plattform Let’s Foodie nutzt Open AI, um KI-generierte Rezepte zu liefern. Damit soll auch die Verschwendung von Lebensmitteln reduziert werden.
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(c) brutkasten

Was sollen wir heute essen? Das ist eine Frage, die Menschen täglich beschäftigt und oftmals auch zwischenmenschliche Beziehungen auf eine Probe stellt. Diesem Problem will Let’s Foodie mit einem neuen KI-Tool entgegenwirken und gleichzeitig die Verschwendung von Lebensmitteln reduzieren. Immerhin werden laut Food and Agriculture Organization (FAO) jedes Jahr ein Drittel aller Lebensmittel verschwendet.

Let’s Foodie wurde 2021 gelauncht, um Fragen rund um Lebensmittel zu beantworten. Derzeit arbeiten dort sechs Mitarbeiter:innen. Falls man sich beispielsweise fragt, ob Buddhas Hand essbar ist, findet man hier die Antwort (Spoiler: Ja). Kürzlich wurde auch der sogenannte “KI-Koch” gelauncht. Die Idee: Man gibt in den Rezeptgenerator ein paar Lebensmittel ein, die sich gerade im Kühlschrank oder Vorratskammer befinden. Im Anschluss liefert dieser dann mithilfe von Open AI verschiedene Rezeptvorschläge und kann so auch bei der Restlverwertung unterstützen.

Rezepte fürs Restlessen: ein Versuch in der Redaktion

Brutkasten hat das Tool getestet. Eine Blitzumfrage in der Redaktion ergab: Manche Kühlschränke sind voller als andere. Ein Beispiel: In einem Kühlschrank befinden sich gerade: Eier, Pesto, Bier und Dosenmais. Let’s Foodie schlägt uns vor Pesto-Bierpochierte Eier mit Maissalat zu kochen.

Ein weiteres Beispiel: Der Kühlschrank eines anderen Redaktionsmitglieds enthält derzeit: Orangensaft, Paprika, Parmesan, und Schafmilch. Laut dem KI-Rezeptgenerator kann man damit am besten ein Orangensaft-Schafmilch-Risotto zaubern.

Was macht man mit übrig gebliebenen Karfiol oder Prosecco? Auch auf diese Fragen liefert Let’s Foodie Antworten. Insofern kann das Tool dazu inspirieren, Lebensmittelreste nicht gleich wegzuwerfen. Auf manche Rezepte wäre man selbst aber vielleicht auch gekommen, bzw. Google hätte hier auch das Potential zu helfen.

“Wir können keine Verantwortung für schlecht gekochte oder unappetitliche Rezepte übernehmen”, heißt es auf der Website. Voraussetzung für die Vermeidung von Lebensmittelverschwendung ist aber, dass die Gerichte dann auch schmecken. Sonst landen sie wohl eher in der Tonne.

Die Lösung für Lebensmittelverschwendung?

Außerdem braucht es wohl umfassendere Maßnahmen als einen Rezeptgenerator, um dieses Problem, das auch wesentlich zur Klimakrise beiträgt, zu lösen. Eine kürzlich in der Fachzeitschrift Nature veröffentlichte Studie schlägt zum Beispiel die Halbierung des Fleischkonsums oder die Kompostierung von nicht mehr genießbaren Lebensmitteln vor.

Für ein Resteessen braucht Let’s Foodie aber schon ein paar Zutaten. Hat man beispielsweise nur Bier und Ketchup zu Hause, muss man trotzdem einkaufen gehen. Denn für das vorgeschlagene Biergeschmorte Ketchup-Huhn braucht es auch frische Zutaten, wie ein Hühnchen. Auf Ernährungsweisen wie Vegetarismus oder Veganismus nimmt die KI übrigens keine Rücksicht. Mit viel Glück schlägt die KI aber auch solche Rezepte zum Restlessen vor.


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Enact, Roboter die fühlen, Roboter, Robotik
© Enact

Roboter können viel. Sie sehen fast alles, sie schweißen, heben, sortieren. Eines fehlt ihnen jedoch: Fingerspitzengefühl. Deshalb bleiben die letzten Handgriffe der Montage Handarbeit: ein Kabel, das einrasten muss, eine Dichtung, die sitzen muss, eine Schraube, die klemmt. Diesem Mangel an Feinfühligkeit stellt sich das Schweizer Startup Enact entgegen und baut Roboter, die Kraft spüren. Sie messen Druck und Widerstand über ihre eigenen Antriebe, wie der Mensch über Muskeln und Sehnen, und ein Modell lernt daraus, heißt es. Der Roboter merkt ohne Zusatzsensoren und ohne künstliche Haut, ob das Teil sitzt.

Enact von Caltech-Forscher gegründet

Dass das mehr als eine Nische ist, zeigen die Zahlen. China etwa hat 2025 354.000 Industrieroboter installiert, fast drei von fünf weltweit (IFR). Europa gewinne dagegen nicht über Masse sondern über Varianz, und genau dort rechnen sich Roboter bisher selten, weil jemand jede Aufgabe einzeln programmieren müsse. Roboter, die durch Vormachen lernen und spüren, ob ein Teil sitzt, sollen diese Einzelprogrammierung ersparen und auch kleine Serien automatisierbar machen. Genau hier setzt Enact an: bei den letzten Handgriffen der Montage.

Gegründet wurde das Zürcher Startup im März 2026 von Manuel Yves Galliker. Der Maschinenbauer der ETH Zürich war Gastforscher am Caltech, leitete bei 1X das Team, das dem Humanoiden NEO das Gehen beibrachte, und arbeitete danach bei Physical Intelligence.

Dort sah er, dass Kamera und Teleoperation für die Fabrik nicht ausreichen, und ging zurück nach Zürich. „Das Silicon Valley hat historisch betrachtet enorme Stärken in Software und KI, aber es fehlt an Spezialisten für Robotik und Hardware-Engineering“, sagt Galliker.

Investment von Mensch

Nun sammelte er mit Enact 30 Millionen US-Dollar in einer Pre-Seed-Runde ein, und das noch bevor es ein Produkt gibt. Das hat einen Grund, wie man in der Aussendung liest: „Das Startup baut alles selbst. Antriebe, Regelung und Modell entstehen unter einem Dach, was am Anfang mehr kostet als ein Modell auf einen fremden Arm zu setzen.“ Die ersten Antriebe laufen, der Ansatz sei laut Enact validiert.

Angeführt wird die Millionen-Runde von redalpine, Notion Capital und firstminute capital. Als Business Angels investieren Yann LeCun (von 2013 bis Ende 2025 Chief AI-Scientist bei Meta), Arthur Mensch (Co-Founder Mistral AI), Andrew Lonsberry (Path Robotics) und David Wallerstein (früher Tencent). Aktuell arbeiten zehn Personen in Zürich, bis Ende 2027 sollen es viermal so viele werden.

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