17.02.2022

Teller statt Tonne: Veganer Camembert und Brot-Müsli siegen bei Wettbewerb

Im Wettbewerb "Teller statt Tonne" prämierte das Wirtschaftsministerium die besten heimischen Projekte im Kampf gegen Lebensmittelverschwendung. Die Sieger in zwei Kategorien wurden heute gekürt.
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Teller statt Tonne: Siegerfoto mit vlnr. aws Geschäftsführer Bernhard Sagmeister, Brüsli-Gründerin Sarah Lechner, Wirtschaftsministerin Margarete Schramböck und Constanze Stockhammer, Managing Director Social Entrepreneurship Network Austria
vlnr. aws Geschäftsführer Bernhard Sagmeister, Brüsli-Gründerin Sarah Lechner, Wirtschaftsministerin Margarete Schramböck und Constanze Stockhammer, Managing Director Social Entrepreneurship Network Austria | (c) Peroutka
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Jährlich werden in Österreich hunderttausende Tonnen Lebensmittel ungenutzt weggeworfen. „Lebensmittelverschwendung ist ein systemisches Problem. Sie passiert nicht nur beim Endkunden, der sich beim Einkaufen verschätzt oder nur eine zu große Packung bekommt, sondern entlang der gesamten Wertschöpfungskette“, sagt Wirtschaftsministerin Margarete Schramböck bei der heutigen Preisverleihung des von der aws durchgeführten Wettbewerbs „Teller statt Tonne“. Die Siegerprojekte aus den je fünf Nominierten in den zwei Kategorien „Startup und KMU“ und „Ideen und Projekte“ wurden heute von der Ministerin prämiert. Es habe sehr unterschiedliche Einreichungen gegeben, die ein breites Spektrum abdecken und mitunter neuste Technologien nutzen, betont Schramböck.

Bereits fast jedes vierte in Österreich gegründete Startup sei ein Social Startup, sagt die Ministerin. Diese seien somit nicht nur wichtig für Gesellschaft und Umwelt, sondern auch für den Wirtschaftsstandort. Dem schließt sich aws Geschäftsführer Bernhard Sagmeister bei der Preisverleihung an: „Social Startups sind ein wichtiger Wirtschaftsfaktor. Uns als aws ist es ein Anliegen, sie bestmöglich zu begleiten“. Er sei auch optimistisch, dass man einige der Finalisten längerfristig mit den Finanzierungsmöglichkeiten des aws begleiten werde.

Die Preisverleihung im Video

Das sind die Sieger-Projekte bei „Teller statt Tonne“

Die Siegerprojekte wurden von einer Expert:innen-Jury ausgewählt, bestehend aus Constanze Stockhammer, Managing Director des Social Entrepreneurship Network Austria, Wirtschafts-Professorin Sigrid Stagl, BOKU-Abfallwirtschaftsexpertin Gudrun Obersteiner und Experte Thomas Weber. „Lebensmittelverschwendung ist wirklich ein brennendes Problem“, sagt Constanze Stockhammer stellvertretend für die Jury. Die Social Entepreneurs, die bei Teller statt Tonne eingereicht haben, würden allesamt spannende Lösungen bieten und damit auch einen wichtigen Beitrag im Kampf gegen den Klimawandel leisten. Sie gibt aber zu bedenken: „Es braucht generell einen systemischen Wandel in Wirtschaft und Gesellschaft“.

Die Sieger in den beiden Kategorien erhielten je 10.000 Euro, in denen auch Medien-Budget des brutkasten inkludiert ist. Diese Projekte setzten sich in den beiden Kategorien durch:

Brüsli: Platz 1 in der Kategorie „Startup und KMU“ für Altbrot-Knuspermüsli

In der Kategorie „Startup und KMU“ holte sich Brüsli den ersten Platz – der brutkasten berichtete bereits über das Startup. Platz zwei ging an Kern Tec, gefolgt von Ehrenwort. Genussmomente. Für sein erstes Produkt, ein Knuspermüsli aus Brot, nutzt Brüsli hochwertiges, aber überproduziertes Brot von Partnern wie Ströck, Mann und Rewe. Das Müsli ist bereits im Einzelhandel, etwa bei Billa Plus, in ausgewählten Billa-Filialen und ab kommender Woche auch in Deutschland bei Rewe Süd erhältlich. Kern Tec hat mit einem technischen Verfahren eine Möglichkeit geschaffen, Steinobstkerne für verschiedene hochwertige Produkte nutzbar zu machen, zB in der Nahrungsmittel- oder Kosmetikindustrie. Ehrenwort. Genussmomente hat aus Braurückständen von Gewürzsaucen bislang drei Produkte, darunter eine Zero-Waste-Teriyaki-Mischung und ein Umami-Universal-Gewürz entwickelt.

SENNsenn: Veganer Käse auf Steinobstkern-Basis gewinnt Kategorie „Ideen und Projekte“

In der Kategorie „Ideen und Projekte“ holte sich das Projekt SENNsenn den Sieg, gefolgt von der Initiative Zero Food Waste Austria und der Junior Company der HLW Feldbach. Das Projektteam von SENNsenn hat durch seine Forschungsarbeit einen pflanzlichen Käseersatz unter Verwendung von Marillenkernen aus der Wachau entwickelt, die sonst im Abfall landen würden. Auch abseits davon werden ausschließlich regionale Rohstoffe genutzt. „Die Käseherstellung ist mit viel CO2-Ausstoß und Tierleid verbunden“, sagt Leo Sulzmann vom SENNsenn-Team. Ein Camembert soll Anfang April auf den Markt kommen. Auch einen Feta und einen Bergkäse habe man bereits in der Pipeline, verrät Sulzmann. „Zero Waste Austria“ – übrigens von Unverschwendet-Gründerin Cornelia Diesenreiter mitgegründet – will als Interessensvertretung zum Thema Lebensmittelabfallvermeidung Personen, Initiativen, Vereinen und Unternehmen eine gemeinsame Plattform bieten. Die HLW Feldbach nutzt bei ihrem Projekt „Is(s) AFOCH“ Lebensmittel aus den Haushalten der Schüler:innen in Form einer Tauschbörse, um übrig gebliebene Lebensmittel im Kochunterricht zu verarbeiten.

Leo Sulzmann von SENNsenn mit Margarete Schramböck | (c) Peroutka
Leo Sulzmann von SENNsenn mit Margarete Schramböck | (c) Peroutka

Das waren die anderen Finalisten bei Teller statt Tonne

Die verbleibenden zwei Finalisten in der Kategorie „Startups und KMU“ waren Food Saver, das Gemüse direkt von den Erzeuger:innen, das kleine Mängel zB in der Form aufweist, nutzt, um es in Restaurants als Frischware verarbeiten zu lassen und Obstkreis, das anbietet, Obst und Gemüse aus Privatgärten zu ernten und die Bäume zu pflegen, wenn die Besitzer:innen selbst nicht die Möglichkeit dazu haben. Aus den geernteten Früchten entstehen dann in Handarbeit etwa Marmeladen.

Die weiteren Finalisten in der Kategorie „Ideen & Konzepte“ waren die Projekte „NeedNect Solutions“, das eine Möglichkeit zur Datenverarbeitung der Vorlieben von Gästen in der Speisenplanung in der Hotellerie geschaffen hat, und „NIMM MI MIT“, das Obst- und Gemüsekisten vermarktet, in denen Landwirt:innen ihre Waren, die nicht die Handelskriterien erfüllen, anbieten können.

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ISS, SAP
Philipp Herzig, CTO SAP I © SAP

SAP hat auf seiner jährlichen Entwicklerkonferenz „SAP TechEd“ Ende Oktober eine Reihe von KI-Innovationen bekannt gegeben, die das SAP-Portfolio für Entwickler erweitern. Erweiterungen der Joule-Lösungen und der SAP Business AI Platform – einschließlich des neuesten Foundation Models von SAP für tabellarische Daten – sollen neue Tools zur Entwicklung und Erweiterung von KI-Agenten bereitstellen. Zugleich sollen sie den Agenten Daten- und Geschäftskontext für logisches Denken sowie zusätzliche Governance-Kontrollen bieten. Um sie unternehmensweit verantwortungsvoll einsetzen zu können, so der Plan.

SAP Business AI Plattform als Basis

„Auf der SAP TechEd präsentieren Entwickler seit jeher die neuesten Innovationen“ sagt Philipp Herzig, CTO von SAP. „In diesem Jahr zeigen wir, wie KI nicht einfach nur lernt, Unternehmen zu verstehen, sondern auch Geschäftsprozesse abzuwickeln. In ‚Joule Work‘ machen Nutzer ihre Eingaben und erledigen Aufgaben in einer durchgängigen Anwendungsumgebung, in der gesamten SAP-Landschaft und darüber hinaus. Das ist die Neuerung, die wir in großem Maßstab bereitstellen.“

Die Basis von allem bildet die SAP Business AI Plattform. Sie sorge für eine schnellere Wertschöpfung, da Geschäftsprozesse von Anfang an verstanden würden, und biete eine höhere Genauigkeit. „Außerdem erfüllt sie die Anforderungen von Unternehmen, gewährleistet ab der ersten Implementierung einen sicheren, kontrollierten und konformen Betrieb und bietet eine einzigartige Kontextebene, die auf dem Prozess- und Branchenwissen aus über 50 Jahren aufbaut, das in jeder Agenten-Aktion verankert ist“, so Herzig weiter.

Code und No-Code

Gebaut werden KI-Agenten im „Joule Studio“. Das ist sowohl ohne Programmierkenntnisse per Klick-Baukasten (No-Code) möglich, als auch mit eigenem Code (Pro-Code). Dafür stehen über 70 verschiedene KI-Modelle zur Auswahl.

Durch neue Funktionen für „Joule Work“ sollen KI-Agenten noch wirkungsvoller komplexe Geschäftsprozesse über offene Protokolle (A2A und MCP) handhaben können. Diese Innovationen machen „Joule Work“ leistungsfähiger, um den Kontext besser zu verstehen, Entscheidungen zu treffen und mehrstufige Workflows über Unternehmenssysteme und Geschäftsbereiche hinweg auszuführen, so der Claim.

SAP erweitert seine KI-Plattform damit eigenen Angaben zufolge um eine neue Orchestrierungsschicht, damit Assistenten und Agenten komplexe, mehrstufige Abläufe über verschiedene SAP-Systeme hinweg zuverlässiger erledigen können. Der SAP Knowledge Graph soll künftig auch Daten aus kundeneigenen SAP- und Drittquellen einbinden, sodass Nutzer ihre Informationen in natürlicher Sprache durchsuchen und exakte, auf den eigenen Daten basierende Antworten erhalten.

Auch andere Anbieter-Einbindung möglich

Agenten anderer Anbieter sollen außerdem über ein kontrolliertes Agenten-Gateway sicher auf „Joule Agents“ zugreifen und mit ihnen zusammenarbeiten können, ohne dass „Kontrolle und Governance verloren gehen“. Das neue „SAP Enterprise AI Gateway“ bündelt zudem Authentifizierung, Richtlinien, Routing, Überwachung, Nutzungsverfolgung und Auditing des gesamten KI-Datenverkehrs im Unternehmen. Ergänzend sollen ein neuer „Joule Assistent“, der „SAP AI Agent Hub“ und ein „AI Governance Assistant“ Kunden dabei helfen, die EU-KI-Verordnung einzuhalten.

Beim „Tabular Foundation Model“ kündigt SAP das Modell „SAP-RPT-2.0“ an, das künftig auch Anomalien und Ausreißer in Tabellendaten erkennen soll. „SAP-RPT-TS“ hingegen soll Geschäftskennzahlen prognostizieren können.

Einsatz auf der ISS

„Es gibt große Weiterentwicklungen bei unseren Tabular Foundation Models“, ergänzt Herzig. „Daraus ist inzwischen eine ganze Modellfamilie geworden. Ein etwas ausgefallener technischer Ausblick ist, dass wir diese Modelle gemeinsam mit Hewlett Packard Enterprise auch auf der Internationalen Raumstation (ISS) einsetzen – für die vorausschauende Wartung im Weltraum.“ Das Modell soll zudem Ausfälle vorhersagen können, ohne dass die dafür benötigten Daten zur Erde übertragen werden müssen.

„SAP-RPT wurde generisch trainiert und kann– ähnlich wie große Sprachmodelle im Bereich Sprache – auf eine Vielzahl unterschiedlicher Anwendungsgebiete übertragen werden“, so Herzig weiter. „Creditplus verwendet solche Modelle beispielsweise für die Risikobewertung. Hitachi setzt sie für die vorausschauende Wartung seiner Maschinen ein. ‚Oxford Cancer‚ nutzt sie, um anhand von Proteinmarkern Krebserkrankungen bei Patienten besser vorherzusagen als mit bisherigen Modellen“, sagt er.

Wenn man sich die Internationale Raumstation ansehe, genauer gesagt das Columbus-Modul, in dem SAP das Modell einsetzt, gebe es dort enorme Datenmengen.

„Nicht einfach zur Erde herunterladen“

„Die Maschinen auf der ISS erzeugen Telemetriedaten, die sehr nützlich sind. Allerdings handelt es sich um rund zehn Gigabyte an Daten. Diese kann man nicht einfach zur Erde herunterladen – das würde viel zu lange dauern, wenn man schnell reagieren möchte, etwa um bestimmte Muster oder Auffälligkeiten in Zeitreihen zu erkennen“, erklärt Herzig. „Die Modelle lassen sich direkt vor Ort einsetzen, weil sie im Vergleich zu großen Sprachmodellen relativ klein sind. Sie können also unmittelbar auf der Raumstation betrieben werden. Und es ist kein Training erforderlich. Man speist die aktuellen Daten direkt als Live-Datenstrom ein und erhält sofort Vorhersagen.“

Der CTO sieht den Anwendungsfall auf der Raumstation nicht bloß als eine Marketingaktion, sondern als Zeugnis dafür, wie weit man gehen könne. Er sagt: „Wie nützlich ist die Technologie unter solch extremen Bedingungen? Auf der Erde ist heute vieles einfach. Wir haben schnelle Internetverbindungen und leistungsfähige GPUs. Bei solchen Anwendungsfällen spielt die Latenz kaum eine Rolle. Aber können wir auch in einer Umgebung echten Mehrwert schaffen, die nur eingeschränkt angebunden ist – oder zumindest sehr weit entfernt? Genau das wollten wir zeigen: Mit einer lokalen Verarbeitungsumgebung lassen sich Probleme lösen, deren Lösung sonst schwierig wäre, weil man zunächst sämtliche Daten zur Erde übertragen müsste. Anschließend müsste man sie dort auswerten und die Ergebnisse zurückübermitteln. Dann könnte es aber bereits zu spät sein.“

SAP löst „Data Drift“-Problem

Ein zentrales Problem bei klassischen KI-Modellen ist der sogenannte Data Drift: Data Scientists trainieren ihre Modelle auf historischen Daten, doch schon beim Abschluss des Trainings können sich die eintreffenden Daten statistisch verändert haben. Die neuen Modelle von SAP wollen genau hier ansetzen.

Man könne jederzeit aktuelle Daten ins Kontextfenster geben und erhalte darauf basierend präzise Vorhersagen, ohne neu trainieren zu müssen. „Veränderungen in Struktur oder Eigenschaften der Daten erkennt das Modell unmittelbar“, betont Herzig. „Das wollten wir demonstrieren: Müsste man bei veränderten Bedingungen erst alle Informationen zur Erde übertragen und das gesamte Modell neu trainieren, wäre es dafür viel zu spät. Dann würde man auf der ISS sagen: ‚Schön, dass ihr uns das jetzt mitteilt – aber das hättet ihr uns schon vor einem oder zwei Monaten sagen müssen‘.“

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