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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DiLT Analytics
© DiLT Analytics

DiLT Analytics hat eine siebenstellige Finanzierungsrunde abgeschlossen. Sie setzt sich aus einem Equity-Investment von Noctua Science Ventures und einer Förderung der Austria Wirtschaftsservice (aws) im Rahmen des Programms Seedfinancing – Deep Tech zusammen. Mit dem Geld möchte das 2021 gegründete Spinoff der TU Graz sein Team ausbauen und FaciliMind, seine Software zur automatisierten Fehlerdiagnose in Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, zu weiteren Betreibern großer Gebäudeportfolios bringen

DiLT Analytics: „Substanziell wachsen“

Noctua Science Ventures ist ein Wiener Deep-Tech-Fonds und ein Joint Venture von Speedinvest und den Technischen Universitäten Österreichs. Der Fonds investiert gezielt in Ausgründungen, deren Produkt auf langjähriger Forschung beruht.

„Die aws-Förderung ergänzt das Investment und ist auf genau diese Phase zugeschnitten: den Schritt von einer erprobten Technologie zu einem Produkt, das sich über viele Standorte hinweg ausrollen lässt“, heißt es per Aussendung. Um im Sinne des Programms aws Seedfinancing – Deep Tech als Deep Tech zu gelten, muss das Vorhaben auf einer „anspruchsvollen technologischen und wissenschaftlichen Herausforderung“ basieren und einen klaren Technologiesprung gegenüber bestehenden Lösungen oder rein inkrementellen Weiterentwicklungen ermöglichen.

„Mit Noctua Science Ventures haben wir einen Partner gefunden, der beides kennt: die technischen Herausforderungen eines Deep-Tech-Produkts und den Weg in die Kommerzialisierung. Für ein junges Spinoff ist das der Best Case. Dass parallel auch die aws-Förderung zugesagt wurde, bestätigt uns, dass FaciliMind und unser Team auf dem richtigen Weg sind. Jetzt geht es darum, substanziell zu wachsen“, sagt Theresa Kohl, CEO von DiLT Analytics.

Philipp Stangl, Managing Director von Noctua Science Ventures, ergänzt: „Von unseren vielen Gesprächspartnern erhielten wir ein sehr einheitliches Bild zu DiLT: ein glaubwürdiger, technisch differenzierter Ansatz, umgesetzt von einem Team, mit dem Immobilienprofis gerne zusammenarbeiten. Genau diese Kombination aus Forschungsvorsprung und starker Kundenorientierung ist es, wonach wir in der Pre-Seed-Phase suchen.“

2021 gegründet

DiLT Analytics wurde Ende 2021 von Franz Wotawa und Gerald Schweiger als Spinoff des Instituts für Softwaretechnologie der TU Graz gegründet und ging aus der Forschungsgruppe „Intelligent Systems“ hervor. Erstes größeres Projekt war „Inframonitor“, eine herstellerunabhängige IoT-Datenplattform für den Campus Inffeldgasse der TU Graz.

Seither ist DiLT an mehr als 20 Forschungsprojekten mit über 15 Partnern beteiligt, einige davon FFG-gefördert und gemeinsam mit österreichischen und europäischen Universitäten. Die Ergebnisse fließen über den Forschungszweig DiLT Research direkt in die Produktentwicklung. Geführt wird das Unternehmen heute von Theresa Kohl (CEO), Christopher Gray (Business Development & Strategy), Thomas Hirsch (CTO), Reinhard Pertschy (CPO) und Thomas Schwengler (Head of Software).

Die entwickelte Software FaciliMind analysiert Betriebsdaten von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen, erkennt dabei versteckte Fehler und Optimierungspotenziale und liefert Technikteams eine nach Dringlichkeit sortierte Maßnahmenliste, so der Claim. Die Software von DiLT Analytics arbeitet herstellerunabhängig und lässt sich über ein einzelnes Gerät an die bestehende Gebäudeleittechnik anbinden. Dank eines knowledgegraphbasierten Softwarestacks soll sie das digitale Abbild komplexer Anlagen weitgehend automatisiert innerhalb weniger Tage statt monatelanger Handarbeit erstellen können. Zielgruppe sind Betreiber großer Gebäudeportfolios, etwa in der öffentlichen Hand, an Flughäfen sowie in Industrie und Gesundheitswesen.

DiLT Analytics erhielt Preise

Zu den Kunden zählen u.a. die Technischen Universitäten Graz und Wien, Bundesimmobiliengesellschaft (BIG), IG Immobilien Management GmbH und Industriekunden. 2025 wurde DiLT Analytics mit dem DREA Award und dem ÖGUT Umweltpreis ausgezeichnet. Und ist seit September 2026 nach ISO 27001 zertifiziert.

„Wissen über Anlagenbetrieb soll im Unternehmen bleiben“

Neben der Verstärkung des Teams und dem geplanten Rollout möchte DiLT Analytics künftig ein Übersetzungswerkzeug für den BACtwin-Standard als Open Source veröffentlichen und die Diagnose künftig auf weitere Technologien wie Wärmepumpen, Photovoltaik und Batteriespeicher ausweiten

„Ein Gebäudeportfolio überdauert seine Dienstleister und oft auch seine erfahrensten Mitarbeitenden“, sagt Kohl. „Unser Ziel ist, dass das Wissen über den Anlagenbetrieb im Unternehmen bleibt und dass Entscheidungen auf verifizierter Datengrundlage statt auf Bauchgefühl und Erinnerung beruhen.“

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