MÜNCHEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein Münchner Startup hat eine innovative Lösung entwickelt, um das leidige Problem matschiger Avocados zu lösen. Durch den Einsatz von Magnetresonanztomografie und Künstlicher Intelligenz kann der Reifegrad der Avocados bestimmt werden, ohne sie zu öffnen. Diese Technologie könnte die Lebensmittelindustrie revolutionieren und auch in der Medizin Anwendung finden.

Münchner Startup revolutioniert Avocado-Qualitätskontrolle mit KI
Münchner Startup revolutioniert Avocado-Qualitätskontrolle mit KI (Foto: IT BOLTWISE)
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Ein Münchner Startup namens Orbem hat eine bahnbrechende Technologie entwickelt, die das Problem matschiger Avocados lösen könnte. Durch den Einsatz von Magnetresonanztomografie (MRT) und Künstlicher Intelligenz (KI) ist es möglich, den Reifegrad von Avocados zu bestimmen, ohne sie zu öffnen. Diese Methode, die ursprünglich in der Medizin verwendet wurde, könnte die Art und Weise, wie wir Lebensmittelqualität kontrollieren, grundlegend verändern.

Orbem hat sich bereits einen Namen gemacht, indem es Hühnerembryonen in Eiern scannt, um deren Geschlecht zu bestimmen, ohne die Eierschale zu beschädigen. Nun wird diese Technologie auf Obst und Gemüse ausgeweitet, wobei die Avocado im Fokus steht. Der Mitgründer Pedro Gómez betont, dass eine Avocado in ihrer Struktur einem Ei ähnelt, was die Anwendung der Technologie erleichtert.

Der Markt für Avocados ist riesig, und die Vorhersagbarkeit des inneren Zustands der Frucht ist sowohl für Händler als auch für Verbraucher von großem Interesse. Orbem hat kürzlich 55,5 Millionen Euro an Investitionen erhalten, um die Technologie weiterzuentwickeln und international zu skalieren, insbesondere in den USA, einem der größten Agrarmärkte der Welt.

Langfristig plant Orbem, die gesammelten Daten und Erkenntnisse aus der Lebensmittelindustrie auch in der Medizin zu nutzen. Die Idee ist, MRT-Analysen schneller und effizienter zu machen, was potenziell enorme Auswirkungen auf die Gesundheitsbranche haben könnte. Derzeit liegt der Fokus jedoch auf der Skalierung der Technologie im Lebensmittelbereich, um die Qualitätssicherung zu verbessern und Verluste durch verdorbene Produkte zu minimieren.


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