KI-Chatbot enthüllt Lebensmittel‑CO₂‑Fußabdruck in Echtzeit

Ein neues KI‑System vereint modernste Lebenszyklusanalysen (LCA) mit öffentlich zugänglichen Datenbanken und fortschrittlichen, wissensgestützten KI‑Techniken. Ziel ist es, den CO₂‑Fußabdruck von Lebensmitteln von der Quelle bis zum Verkaufspunkt – also „cradle‑to‑gate“ – präzise zu schätzen.

Die Komplexität traditioneller LCA‑Methoden, die oft durch undurchsichtige, globale Lieferketten und fragmentierte Daten erschwert wird, wird durch die Kombination von Retrieval‑Augmented Generation und KI-gestützter Datenintegration überwunden. Das Ergebnis ist ein interaktiver Chatbot, der Nutzern erlaubt, den CO₂‑Impact von zusammengesetzten Mahlzeiten zu erkunden und die Ergebnisse in Bezug auf vertraute Alltagsaktivitäten zu setzen.

In einer Live‑Web‑Demonstration wurde das Konzept anhand beliebiger Lebensmittel demonstriert. Der Chatbot beantwortet nicht nur direkte Fragen, sondern ermöglicht auch Folgefragen, wodurch ein tieferes Verständnis der Emissionsquellen entsteht. Gleichzeitig werden die Grenzen des Ansatzes transparent gemacht: Unsicherheiten in den zugrunde liegenden Datenbanken und mögliche Fehlinterpretationen durch die KI werden offen diskutiert.

Dieses Projekt zeigt, wie KI und LCA zusammenwirken können, um Nachhaltigkeitsinformationen zugänglicher zu machen und gleichzeitig die Genauigkeit und Transparenz von Emissionsschätzungen zu erhöhen.