KI als Schlüsseltechnologie in der Mikroplastikanalytik
Im kooperativen F&E CORNET Projekt MICROPLEXFOOD arbeiten österreichische und deutsche Forschungseinrichtungen im Dienste der Verpackungs- und Lebensmittelbranche zusammen. Der ecoplus Lebensmittel Cluster Niederösterreich begleitet dieses Projekt hinsichtlich unternehmerischer Fragestellungen zur Lebensmittelsicherheit. Ziel des vorwettbewerblichen Kooperationsprojekts ist die Entwicklung einer standardisierten Messmethode zur Mikroplastikanalytik. Doch kaum ein analytisches Verfahren stellt Analytiklabore vor eine vergleichbare Herausforderung. Denn bei jeder einzelnen Messung entstehen große Datenmengen, die eine manuelle Bewertung unmöglich machen. Hier ist KI die Schlüsseltechnologie für eine schnelle und verlässliche Bewertung.
Der Trend zu immer empfindlicheren und schnelleren Messgeräten ermöglicht auch in der Analyse von Mikroplastik neue Wege zur Routineanalytik. Doch gleichzeitig entsteht ein Flaschenhals: Die Auswertung der Messdaten. Bei der Vermessung einer einzelnen Probe entstehen mehrere Gigabyte an Messdaten von tausenden Partikeln. Jedoch ist nur ein kleiner Prozentsatz davon Mikroplastik. Der Rest sind organische Rückstände der Aufbereitung von Lebensmittelproben, die leicht mit anorganischem Mikroplastik verwechselt werden können. Für eine Bewertung bedarf es also einer robusten Methodik für die Datenauswertung, welche schnelle und verlässliche Ergebnisse liefert.
Die Hufnagl Chemometrics GmbH (AT) entwickelt im CORNET-Forschungsprojekt MICROPLEXFOOD die KI-basierte Software microparticlesAI. Diese unterstützt die Forschungspartner aus Österreich (OFI - Österreichisches Forschungsinstitut für Chemie und Technik, LVA - Lebensmittelversuchsanstalt) und Deutschland (IPF - Leibniz-Institut für Polymerforschung Dresden, UBT - Universität Bayreuth) bei der Auswertung der Proben aus der Lebensmittel- und Verpackungsbranche. Mit der Software microparticlesAI verfolgt die Hufnagl Chemometrics GmbH das Ziel, die Datenauswertung in der Mikroplastikforschung nicht nur zu beschleunigen, sondern global zu vereinheitlichen.
Für die Vermessung der Proben werden Spektrometer von verschiedenen Herstellern eingesetzt, welche auf unterschiedlichen Messprinzipien basieren (z.B. FTIR und Raman). Die Software überbrückt die unterschiedlichen Messdaten über KI und vereinheitlicht so die Ergebnisse. Das Training der KI (klassisches „Machine-learning“) baut auf realen Messdaten auf, welche durch Expertinnen- und Expertenwissen komplementiert werden. Dadurch lernt die KI in iterativen Schritten immer neue Proben korrekt zu analysieren.
In einem breiteren Kontext stellt der Einsatz von KI eine Schlüsseltechnologie dar. Erste ISO-Normen und die EU Trinkwasserverordnung sind wesentliche Treiber für den Bedarf, die Mikroplastikanalytik für industrielle Anwendungen auf das Niveau von Routineanalytik zu heben. Die Software microparticlesAI spielt somit eine zentrale Rolle im Forschungsprojekt MICROPLEXFOOD und ist ein innovativer Einflussfaktor für die Entwicklung einer validen Nachweismethode für Mikroplastik in Lebensmitteln.
Weitere Informationen zum Projekt finden Sie auf der Website: microplastic-food.org
Derzeit wird das Folgeprojekt TRACE-MNP-in-Food entwickelt, das noch tiefer in die Welt des Mikro- und Nanoplastiks (MNP) eintauchen soll. Es sollen praktische Fragestellungen der Lebensmittelhersteller beantwortet werden sowie Maßnahmen zur Reduktion von MNP-Eintrag in Lebensmittel und Umwelt abgeleitet werden.
