Neue Technologien zur Verbesserung der Weizenqualität

LAS VEGAS / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein israelisches Startup hat eine innovative Technologie entwickelt, die die Backqualität von Weizen präziser bewerten kann. Durch den Einsatz von Nahinfrarotspektroskopie und Künstlicher Intelligenz wird die Funktionalität von Mehl besser vorhergesagt, was zu Kosteneinsparungen und weniger Abfall in Bäckereien führen kann.

Die Bewertung der Backqualität von Weizen ist ein entscheidender Faktor in der Lebensmittelindustrie. Ein israelisches Startup, Equinom Ltd., hat eine neue Technologie entwickelt, die es ermöglicht, die Backeigenschaften von Weizen präziser zu bestimmen. Diese Technologie nutzt Nahinfrarotspektroskopie (NIR) und Künstliche Intelligenz, um die rheologischen Eigenschaften des Teigs und andere wichtige Parameter zu analysieren. Dies stellt einen bedeutenden Fortschritt dar, da die bisherige Praxis, den Proteingehalt als Indikator für die Mehlqualität zu verwenden, oft ungenau ist.

Equinom wurde vor 13 Jahren in Israel gegründet und hat sich auf die Züchtung pflanzlicher Proteine spezialisiert. Die neue Technologie stellt eine bedeutende Abkehr von ihrem ursprünglichen Fokus auf pflanzliche Proteine dar. Der CEO von Equinom, Gil Shalev, erklärt, dass die Technologie bereits von Stybel Flour Mills, Israels größtem Mühlenunternehmen, übernommen wurde und Pilotprojekte in Europa und den USA laufen. Diese Projekte zielen darauf ab, die Verbindung zwischen Abfall in Bäckereien und der Konsistenz der Mehlqualität besser zu verstehen.

Die Anwendung von Equinoms Technologie könnte erhebliche Auswirkungen auf die Weizenindustrie haben. Traditionell wird der Proteingehalt als Hauptindikator für die Mehlqualität verwendet, doch Shalev betont, dass es keine lineare Korrelation zwischen Protein und Funktionalität gibt. Die neue Technologie könnte es Mühlen ermöglichen, Kosten zu sparen, indem sie nicht mehr auf den höchsten Proteingehalt angewiesen sind, und Bäckereien könnten von einer genaueren Spezifikation und weniger Abfall profitieren.

Die Verwendung von NIR-Technologie zur Vorhersage der funktionalen Qualität von Weizen ist nicht neu, aber Equinom hat es geschafft, die Genauigkeit dieser Vorhersagen erheblich zu verbessern. Shalev schätzt die Vorhersagegenauigkeit der Technologie auf 70 bis 75 Prozent, mit Potenzial für weitere Verbesserungen. Diese Entwicklung könnte die Art und Weise, wie Mehlqualität bewertet wird, revolutionieren und sowohl Mühlen als auch Bäckereien erhebliche Vorteile bieten.

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