Künstliche Intelligenz beim Kaffeeanbau

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sollen das menschliche Leben revolutionieren, so auch den Kaffeeanbau. Wie genau das geplant ist erfahren Sie hier.

Bei jeder Kaffeeernte gibt es verschiedene Faktoren, welche die geernteten Bohnen bewerten. Dazu gehören beispielsweise die Größe, die Form, natürlich der Geschmack und noch viele weitere Eigenschaften. Je nachdem, wie gut die Bohnen bewertet werden, bekommt der Kaffeefarmer am Ende auch mehr Geld für seine Erzeugnisse. Demetria, ein kolumbisches Unternehmen, möchte den Kaffeeanbau mithilfe von künstlicher Intelligenz revolutionieren.

Künstliche Intelligenz zum Bewerten von Kaffee

Um die Bewertung des Geschmacks zu standardisieren, soll in Zukunft künstliche Intelligenz ins Spiel kommen. Derzeit werden die Bohnen von sogenannten menschlichen „Cuppern“, also Verkostern, bewertet. Diese vergeben ihre Bewertung nach dem Röstvorgang – bewerten also das Endprodukt. Das Verfahren ist streng definiert und dadurch auch sehr zeitaufwändig.

Mithilfe von Nahinfrarot-Sensoren sollen die noch grünen Kaffeebohnen in Zukunft gescannt und analysiert werden. Da die Bestandteile der Kaffeebohne unterschiedlich auf das Licht reagieren, kann so ein individueller Fingerabdruck der Bohne erstellt werden.

Als Grundlage für den Algorithmus sind Daten von Cuppern verwendet worden, die mit weiteren Parametern kombiniert wurden. Da das menschliche Verkosten enorm zeitaufwändig ist, könnte bei richtiger Umsetzung eine enorme Zeitersparnis das Ergebnis sein. Ebenso soll es mithilfe des Algorithmus möglich sein, das Profil nach dem Scannen direkt auf dem Standard-Kaffeegeschmacksrad darzustellen.

Mithilfe der Sensoren und der Kamera eines Smartphones, welche den Feuchtigkeitsgehalt der Bohne feststellen kann, soll dann an Ort und Stelle ein sicheres Qualitätsergebnis über die Bohne getroffen werden können.

Mögliche Probleme des Algorithmus

Das Anlernen eines Algorithmus ist auch immer mit Risiken verbunden. Wenn die Daten, die das Programm zum Lernen verwendet unvollständig oder falsch sind, werden auf ganzer Linie falsche Entscheidungen aufgrund der fehlerhaften Anfangsdaten geliefert. Das könnte zu unfairen Bewertungen gegenüber den Kaffeefarmern führen oder umgekehrt auch zu einer zu guten Bewertung.

Zusätzlich ist die Datengrundlage, Informationen der Verkoster, kritisch zu betrachten. Menschen sind immer in gewisser Weise subjektiv, hat der Verkoster also am Vorabend schlecht geschlafen, kann das schon einen Einfluss auf die Wahrnehmung des Geschmacks haben. Algorithmen lernen mit großen Datenmengen, die bereitgestellt werden müssen. Demetria hat die Information, wie viele Cupper an diesem Verfahren mitgewirkt haben, leider nicht öffentlich geteilt.

Auch wenn künstliche Intelligenz in Zukunft eine immer größere Rolle spielen wird, ist der baldige Einsatz beim Kaffeeanbau fraglich – bis eben mehr Daten zur Verfügung stehen.