Künstliche Intelligenz in der Brennerei

Der Algorithmus macht den Whisky

In Auktionen haben Whisky-Sammler schon hohe Summen für eine einzige Flasche der edlen Spirituose gezahlt. Dabei spielen vor allem das Alter, aber auch Geschmack und Aromen eine Rolle. Die richtige Rezeptur zu finden, kann Jahre dauern. Die schwedische Brennerei Mackmyra setzt dafür nun auf künstliche Intelligenz.

Maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) sind in vielen Branchen auf dem Vormarsch: von der Automatisierung alltäglicher Betriebsprozesse bis hin zur Unterstützung bei strategischen Entscheidungen. Doch KI-Anwendungen, die Wein-Sommeliere oder Master Blender bei der Konzeption von Spirituosen unterstützen sind selten. Einer dieser seltenen Fälle ist der Whisky AI:01 Intelligens der schwedischen Brennerei Mackmyra.

Seit mehr als 1.000 Jahren

Vor mehr als 1.000 Jahren führte es Wandermönche vom europäischen Festland nach Schottland und Irland, wo sie ihr Wissen um die Destillation verbreiteten. Wegen mangelnder Weinberge und Trauben begannen sie, eine Mischung aus Wasser, Getreide und Hefe zu fermentieren: Die Geburtsstunde des Whiskys. Heute erstreckt sich die Whisky-Herstellung über die ganze Welt. Es gibt zahlreiche Whisky-Mischungen und Liebhaber des Getränks zelebrieren den Verzehr. Sie riechen, schmecken, fühlen, und halten ihre Eindrücke schriftlich fest. Für die Besitzer der teuersten Whisky-Sorten steht neben dem Genuss auch das Alter an oberster Stelle. Denn je länger ein Whisky in Holzfässern seinen Geschmack entfalten konnte, desto begehrter wird er als Sammler- bzw. Anlageobjekt. Sich in diesem Geschäft von der Konkurrenz abzuheben ist keine leichte Aufgabe: Brennmeister können Jahrzehnte damit verbringen, die bestmöglichen Aromen zu kreieren. Genau hier setzt Mackmyra mit maschinellem Lernen an. Gemeinsam mit Thoughtworks wurde der nach Firmenangaben weltweit erste Whisky auf den Markt gebracht, der auf maschinellem Lernen basiert.

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KI in Fertigungsbranche vorn

Die neunte Ausgabe von Rockwell Automations „State of Smart Manufacturing“ Report liefert Einblicke in Trends und Herausforderungen für Hersteller. Dazu wurden über 1.500 Fertigungsunternehmen befragt, knapp 100 der befragten Unternehmen kommen aus Deutschland. ‣ weiterlesen

Unterstützung für die Master Blenderin

Das eingesetzte KI-System soll die Master Blenderin nicht ersetzen, sondern den Schaffungsprozess beschleunigen. So wurde dem KI-Modell, das auf den Cognitive Services von Microsoft Azure basiert, anhand von früheren Rezeptdaten und ihren Bewertungen, Verkostungsnotizen, Experten- und Kundenrezensionen sowie Fassinformationen (wie beispielsweise verwendete Fasstypen) und vielen weiteren Informationen beigebracht, was Whisky ausmacht und wie er seinen Geschmack erhält. Auf dieser Grundlage schlug das KI-Modell neue Rezepte vor, von denen aus der Nummer 36 der AI:01 Intelligens destilliert wurde. Der Algorithmus übernahm also das Kreieren und Zusammensetzen der Mischung. Die Bewertung und Auswahl der Rezepte erfolgt weiter durch die Master Blenderin des Whisky-Herstellers. Die KI soll helfen, die Bandbreite an Möglichkeiten zu erkunden. Der Use Case zeigt, dass KI einen erweiterten Gestaltungsspielraum für den Menschen schaffen kann. Sie schlägt Ideen und Kombinationen in einer Vielzahl vor, die allein von Menschenhand in dieser Kürze der Zeit nicht möglich wären. Das beschleunigt den Innovationsprozess und senkt Kosten.

Wo starten?

Möchten Unternehmen KI-Anwendungen erfolgreich umsetzen, gilt es zuallererst die geplante KI ausreichend zu operationalisieren. Es bedarf eines Governance-Prozesses, der die Aspekte Erklärbarkeit, Ethik und Fairness berücksichtigt. Außerdem müssen Unternehmen bereit sein, KI- und ML-Lösungen schnell zu adaptieren, wofür wiederum Veränderungen in der Unternehmensausrichtung erforderlich ist. Künstliche Intelligenz lernt nie aus. Modelle müssen häufiger neu trainiert werden, vor allem bei dynamischen Daten. Online-Techniken des maschinellen Lernens ermöglichen es, KI-Systeme kontinuierlich weiter zu verbessern. Vor allem bei der dynamischen Preisgestaltung oder Personalisierungen von Produkten werden sich wiederholende Lerntechniken immer relevanter.

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Innovationstreiber Thin[gk]athon: Kollaborative Intelligenz trifft auf Industrie-Expertise

Der Thin[gk]athon, veranstaltet vom Smart Systems Hub, vereint kollaborative Intelligenz und Industrie-Expertise, um in einem dreitägigen Hackathon innovative Lösungsansätze für komplexe Fragestellungen zu generieren. ‣ weiterlesen

Ausblick

KI wird sicher zukünftig auch in anderen Bereichen Rezepte und Designs kreieren, etwa für Süßigkeiten, Parfüms, Getränke und Schuhe. Vieles davon ist bereits erprobt, aber noch nicht im großen Maßstab verfügbar. Technologieunternehmen versuchen auf Basis von KI neue Produkte wie etwa Medikamente zu entwickeln. Aber auch Simulationen zur Planung komplexer Szenarien werden mit KI möglich.

KI mit Geruchssinn

Eine Forschungsgruppe der Technischen Hochschule Lübeck hat kürzlich eine KI vorgestellt, die wie eine künstliche Nase verschiedene Gerüche erkennen kann, darunter auch verschiedene Whisky-oder Kaffee-Sorten. An der Apparatur sind vier Sensoren angebracht, mit denen u.a. die Kohlenmonoxid-Konzentration in der Luft gemessen werden kann. Dieser Anwendungsfall könnte beispielsweise auch dazu dienen, ungesunde Schadstoff-Konzentrationen an einem Industrie-Arbeitsplatz zu erkennen, noch bevor die menschliche Nase diese erfassen kann. Welche weiteren KI-Anwendungen sich in der Fertigung durchsetzen werden, wird sich zeigen. Was allerdings heute schon deutlich wird ist, dass Kreativität und Offenheit im Umgang mit KI und ML wichtig und der menschliche Faktor dabei unabdingbar ist.