Maschinen, die riechen können

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Digitale Innovationen sind kein Selbstzweck, sondern ermöglichen die Übertragung von Wissen und Techniken auf unterschiedlichste Szenarien. Ihr Einsatz macht Unternehmen zukunftsfähig und sichert ihnen vorteilhafte Marktpositionen. Ein Beispiel: Die ‚AI Nose‘ bei NTT Data Business Solutions, eine Weiterentwicklung eines IoT-Projekts von Benjamin Cabé. Diese intelligente, künstliche Nase vereint mehrere Sensoren zur Geruchsidentifikation in einem. Einsatzmöglichkeiten für die Entwicklung ergeben sich in unterschiedlichen Bereichen, etwa im Qualitätsmanagement in der Logistik und Produktion oder in der Bestandsanamnese in der Gärtnerei bis hin zur Sicherheitsüberwachung in Chemielaboren. Besonders in der Konsumgüterindustrie ist eine zuverlässige und sorgfältige Qualitätskontrolle relevant, denn fehlerhafte Rohstoffe oder Produkte können gesundheitliche Risiken verursachen. ‚AI Nose‘ unterstützt diese Prozesse.

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Sensorsystem erkennt Gerüche

Die ‚AI Nose‘ funktioniert auf Basis eines Sensorsystems, das unterschiedliche Gaswerte misst, etwa flüchtige organische Verbindungen (zusammengefasst als VOC bzw. Volatile Organic Compounds), Kohlenstoffmonoxid (CO), Stickstoffdioxid (NO2) oder Ethanol (C2H5OH) in ppm (parts per million). Diese Werte werden erfasst und in ihrer Kombination zu einem digitalen Fingerabdruck verdichtet. Dieser bildet einen Duft ab – beispielsweise den von Kaffee. Eine künstliche Intelligenz identifiziert den Geruch und gleicht ihn mit dem zuvor definierten Fingerabdruck ab. Für komplexe Aromen können die Sensoren außerdem angepasst und in ihrer Anzahl erhöht werden.

Alles, was die künstliche Nase misst und analysiert, wird auf einem Dashboard angezeigt. Dieses gewährt Echtzeit-Einblicke in die olfaktorische Beschaffenheit von Produkten. Die KI-Engine kann außerdem ganz einfach per App gesteuert werden und stellt sich damit als besonders nutzerfreundlich heraus.

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Vielfältige Anwendungsfelder

Die maschinelle Erfassung von Gerüchen bietet sich vor allem für Prozesse des Qualitätsmanagements an. So kann die AI Nose automatisiert Fehler und Unzulänglichkeiten, z.B. bei Lebensmitteln, erkennen. Damit wird das Erfordernis von aufwendigen Routinearbeiten in der Qualitätskontrolle reduziert – Labortests ergänzen die automatisierten Prozesse jedoch weiterhin. Auch für die Logistik, den Einkauf und die Produktion bergen KI-Anwendungen wie die AI Nose Potenziale, denn insbesondere bei großen Liefermengen entfällt viel Zeit auf die Sortierung von Zutaten.

Sind Gerüche erkannt und interpretiert, kann die AI Nose ohne manuelle Steuerung entsprechende Aktionen veranlassen, z.B. die Weiterleitung der Informationen an relevante Stellen, die Aussortierung von unzureichenden Produkten oder die sofortige Anpassung von Verarbeitungsprozessen.

Riechender Roboter

Auf dem ‚Sick Hackathon‘ im Oktober 2022 experimentierten 120 Teilnehmende mit der AI Nose und entwickelten unterschiedliche KI- und Robotiklösungen. Die Ergebnisse reichten von der automatisierten Überprüfung von Hühnerfleischqualität bis zu einem mobilen und riechenden Roboter, der bei der Erkennung bestimmter Düfte Alarm schlägt und damit auch in der Krisenprävention zum Einsatz kommen könnte.

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