KI-gestützte Geruchserkennung: Aryballes Technologie revolutioniert Business & Lieferketten

Heutige Computer haben das Äquivalent menschlicher Augen, Ohren, Münder und Gliedmaßen. Warum nicht auch Nasen?

Wenn es Information ist, kann es digitalisiert werden. Und Geruch ist keine Ausnahme. Aryballe ist ein französisches Softwareunternehmen, das auf künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen basiert, um den menschlichen Geruchssinn nachzuahmen. Die Implikationen für Business im Allgemeinen und die Lieferkette im Speziellen sind überzeugend.

Aryballes Technologie ist ein Aspekt der Biomimikry, die Systeme nachbildet, wie der menschliche Körper funktioniert. Im Fall der Geruchsanalyse nutzt die Software 64 Biosensoren bestehend aus Peptiden – kurzen Aminosäureketten –, die die in Aromen vorhandenen Gase detektieren und klassifizieren.

Jeder Geruch hat eine einzigartige Signatur, obwohl bestimmte Klassen, wie Gras und Bäume, eng verwandt sind. Aryballes Applikation muss nicht immer so sensitiv sein – sie ist darauf ausgelegt, die Gerüche zu detektieren, die von Kunden ausgewählt werden, die aus Branchen wie Food & Beverage, Aromen, Duftstoffe und Automotive stammen. (In dieser letzten Kategorie arbeiten Autohersteller daran, Gerüche zu kreieren, die einzigartig für ihre Marke sind, die wiederum auf die Präferenzen bestimmter Märkte und Regionen der Welt abgestimmt sind.)

Digitale Olfaktionstechnologie entstand aus einem Labor in Grenoble, Frankreich, wo staatlich geförderte Forscher Expertise in Biochemie und Halbleitern kombinierten, um den menschlichen Geruchssinn nachzuahmen, laut Terri Jordan, Executive Vice President of Global Business Development bei Aryballe. Initial waren Bemühungen auf die Aroma- und Duftstoffindustrie gezielt, erweiterten sich aber bald auf eine Reihe von Unternehmen, für die Geruch ein wichtiger Faktor ist.

Die Technologie kann selbst keine Urteile über „gute“ und „schlechte“ Gerüche fällen; sie kann sie nur gemäß den von Kunden festgelegten Kriterien identifizieren. Gleichzeitig ist sie darauf ausgelegt, über menschliche Präferenzen zu lernen – sowohl um angenehme Gerüche zu detektieren als auch solche, die die meisten Menschen zurückschrecken lassen, sagt Jordan.

Während der Kunden-„Geschmack“ bei Gerüchen der offensichtliche Treiber hinter der Technologie ist, findet sie tiefere Anwendungen in der B2B-Welt, besonders in der Lieferkette. Jordan nennt das Beispiel von Vanille-Lieferanten, für die Aryballe zwischen Arten von Rohmaterialien unterscheiden kann, einschließlich natürlicher und synthetischer Produkte. (Wenn es um Vanille geht, kann jeder Mensch, der das erstere gerochen hat, den Unterschied bestätigen.) Dabei kann es Produzenten helfen, festzustellen, welche akzeptable Substitutionen sind, wenn übliche Lieferlinien unterbrochen sind.

Traditionelle Qualitätskontrollmaßnahmen für Vanille umfassten den Einsatz von UV-Spektrophotometrie und Gaschromatographie. Aber Aryballe sagt, diese Methoden involvieren Equipment, das teuer, sperrig und unzureichend sensitiv ist. Sie sind nicht immer in der Lage, kleinere Variationen zu detektieren, die zwischen Chargen von Vanillin, dem Extrakt der Vanilleschote, auftreten können.

Geruchserkennung am Regal im Einzelhandel ist ebenso wichtig. Eine europäische Supermarktkette nutzt die Technologie, um Produktfrische zu bewerten – eine Fähigkeit, die heute besonders wertvoll ist, wenn die Coronavirus-Pandemie die Anzahl menschlicher Mitarbeiter, die diese Aufgabe ausführen können, drastisch reduziert hat.

Das automatisierte System kann überraschend sensitiv sein; es kann Unterschiede zwischen Genotypen von Melonen detektieren, die noch an der Rebe hängen, sagt Jordan. Doch es ist kein Match für die menschliche Nase, besonders die von trainierten Experten in Bereichen wie Landwirtschaft, Wein und Spirituosen. „Die menschliche Nase hat hunderte dieser Sensoren“, sagt Jordan. „Wir haben zig.“

Die Technologie ist jedoch gut genug, um die Bedürfnisse vieler Lieferketten zu erfüllen, für die Geruch – sowohl gut als auch schlecht – ein kritisches Anliegen ist. Und sie wird mit der Zeit wahrscheinlich effektiver werden. Jordan sagt, Aryballe sei noch im Startup-Modus, mit Plänen, die erste breit angelegte, cloud-basierte Implementierung im Januar zu installieren. „Wir werden unseren Headcount über Engineering- und Produktpositionen verdoppeln, aber wir kommen gerade mit unserem Solid-State-Produkt auf den Markt.“

Jordan erwartet, dass das Unternehmen „kontinuierliche Fortschritte“ in der Wissenschaft durch eine Kombination proprietärer Peptide und Fortschritte im maschinellen Lernen machen wird. Sie sieht zukünftige Chancen im Gesundheitswesen, mit der Fähigkeit, Krankheiten basierend auf einer Probe menschlichen Atems zu diagnostizieren.

Heute gibt es solide Anwendungen in Kernindustrien, sagt Jordan, aber wir sind erst am Anfang, die Kraft der Technologie zu sehen.