Künstliche Intelligenz könnte künftig nicht nur Speisekarten oder Rezepte formulieren, sondern auch neue Gerichte entwickeln. Ein Forschungsteam der Stanford University hat ein KI-Modell vorgestellt, das Burger-Rezepte nach Geschmack, Nachhaltigkeit und Nährwert optimiert und die Ergebnisse anschließend in einem Blindtest gegen einen Big Mac antreten ließ. Die Studie wurde in der Fachzeitschrift npj Science of Food veröffentlicht.
Für ihre Untersuchung trainierten die Wissenschaftler ein speziell entwickeltes KI-Modell mit 2.216 von Menschen entwickelten Burger-Rezepten, die insgesamt 146 Zutaten umfassen. Anschließend erzeugte das System eine Million neue Rezeptvarianten und bewertete diese nach mehreren Zielgrößen gleichzeitig. Nach Angaben der Autoren steht mit AI4Burgers zudem ein öffentlich zugängliches Online-Werkzeug zur Verfügung, das personalisierte Burger-Rezepte erstellen kann.
KI durchsucht Milliarden möglicher Zutatenkombinationen systematisch
Nach Angaben der Forscher liegt die Zahl möglicher Burger-Kombinationen bei rund 10 hoch 43 Rezeptvarianten. Das Modell solle diese kaum überschaubare Vielfalt systematisch erschließen und dabei Rezepte finden, die Geschmack, Umweltwirkung und Nährwert möglichst gut miteinander verbinden. Anders als große Sprachmodelle, die Kochrezepte als Text erzeugen, arbeite das entwickelte Modell direkt mit Zutaten und Mengen.
Blindtest vergleicht KI-Burger direkt mit einem Big Mac
Nach Angaben der Autoren gelang es dem Modell, den Big Mac anhand statistischer Zusammenhänge zu rekonstruieren, obwohl dessen Rezept nach Aussage der Forscher nicht Bestandteil der Trainingsdaten gewesen sei. Gleichzeitig entwickelte die KI zahlreiche neue Burger mit unterschiedlichen Schwerpunkten.
Für den Praxistest lieferte die KI ausschließlich Zutaten und Mengen. Die eigentlichen Zubereitungs- und Kochanweisungen wurden anschließend von einem Küchenchef entwickelt und standardisiert, bevor unabhängige Köche die Burger für den Test zubereiteten. Im anschließenden Blindtest mit 101 Teilnehmern in einem Restaurant in San Francisco wurden fünf KI-Burger und ein Big Mac bewertet. Zwei der KI-Varianten erzielten dabei nach Angaben der Studie bei Geschmack beziehungsweise Gesamtbewertung vergleichbare oder teilweise bessere Ergebnisse als der Referenzburger. Unterschiede bei der Textur seien statistisch nicht signifikant gewesen. Der Pilz-Burger übertraf das konventionelle Produkt in Bezug auf Nachhaltigkeit um mehr als das Zehnfache, der Bohnen-Burger in Bezug auf den Nährstoffwert immerhin noch um fast das Doppelte, schreibt das Forschungstrio.
Umwelt- und Nährwert lassen sich gezielt optimieren
Neben dem Geschmack untersuchte das Forschungsteam auch die ökologische Bilanz der entwickelten Rezepte. Dafür flossen Landnutzung, Treibhausgasemissionen, Wasserverbrauch und Eutrophierung in einen gemeinsamen Umweltwert ein.
Ein von der KI entwickelter Pilzburger erreichte laut Studie einen Umweltwert von 0,06 und lag damit mehr als eine Größenordnung unter dem Vergleichswert des Big Mac von 0,93. Ein weiterer Burger mit einer Kombination aus Rindfleisch und Pilzen erzielte nach Angaben der Forscher vergleichbare Bewertungen wie der Referenzburger.
Auch beim Nährwert identifizierte das Modell neue Rezeptvarianten. Ein Bohnenburger erreichte im verwendeten Healthy-Eating-Index einen Wert von 63,12 gegenüber 33,71 beim Big Mac. Gleichzeitig fiel dessen sensorische Bewertung niedriger aus als beim Vergleichsprodukt.
KI erstellt auch Rezepte für unterschiedliche Ernährungsbedürfnisse
Nach Angaben der Autoren kann das Modell Rezepte außerdem an individuelle Ernährungsanforderungen anpassen. Beispielhaft erzeugte die KI unterschiedliche Burger für einen körperlich aktiven 15-Jährigen sowie für eine 70-jährige Frau mit moderater Aktivität. Die Zutaten und Mengen wurden dabei an Alter, Körperdaten und Aktivitätsniveau angepasst.
Die Autoren sehen darin einen Ansatz, Lebensmittel künftig systematisch nach mehreren Kriterien gleichzeitig zu entwickeln. Zugleich weisen sie auf Einschränkungen ihrer Arbeit hin. Das Modell basiere ausschließlich auf vorhandenen Rezeptdaten, berücksichtige keine Kochprozesse und stütze Umwelt- sowie Nährwertbewertungen auf bestehende Datenbanken und Durchschnittswerte. Zudem sei die sensorische Untersuchung bislang auf eine begrenzte Zahl von Rezepten und Teilnehmern beschränkt.
Bei der Erstellung dieses Artikels kamen KI-gestützte Werkzeuge zum Einsatz. Die Inhalte wurden redaktionell überprüft. Feedback nehmen wir gerne unter news@tageskarte.io entgegen.
Gastronomie
