Mit Maschinenbau-Methoden zu besserem Fleischersatz
Wie bringt man leidenschaftliche Fleischesser dazu, auf Fleisch zu verzichten? Am besten, indem sie gar nicht merken, dass sie ein Ersatzprodukt essen. Genau daran arbeiten Forschende in Stanford und nutzen dabei Methoden aus dem Maschinenbau.
Ist es möglich, die Texturlücke zwischen pflanzlichem und tierischem Fleisch zu schließen? Ellen Kuhl und ihr Labor versuchen es. Von links: Skyler St. Pierre, Marc Levenston, Ellen Kuhl, Reese Dunne, Ethan Darwin, Valerie Perez Medina und Divya Adil posieren mit dem Fleisch und dem pflanzlichen Fleisch, das sie analysiert haben.
Foto: Kurt Hickman/Stanford University
Fleischalternativen gewinnen zunehmend an Bedeutung, doch ihre Akzeptanz hängt stark von Geschmack und Textur ab. Ingenieurinnen und Ingenieure der Stanford University entwickeln eine Methode, um die Textur pflanzlicher Produkte mit maschinenbaulichen Tests und maschinellem Lernen präzise zu analysieren. Ihre Forschung zeigt, dass pflanzliche Produkte tierisches Fleisch erstaunlich gut imitieren können. Diese Erkenntnisse könnten die Entwicklung neuer, überzeugender Fleischalternativen beschleunigen und dabei helfen, Fleischliebhaberinnen und Fleischliebhaber für pflanzliche Optionen zu begeistern.
Inhaltsverzeichnis
Pflanzliches Fleisch als Schlüssel zur Nachhaltigkeit
Die industrielle Tierhaltung belastet die Umwelt erheblich. Sie trägt zu Klimawandel, Lebensraumverlust, Umweltverschmutzung und Antibiotikaresistenzen bei. Der Umstieg auf pflanzliche Proteine könnte diese Belastungen reduzieren. Studien zeigen, dass pflanzliches Fleisch durchschnittlich nur halb so umweltschädlich ist wie tierisches Fleisch.
Trotz dieser Vorteile bleibt die Akzeptanz ein Hindernis. Viele Menschen lieben Fleisch – nicht nur wegen seines Geschmacks, sondern auch wegen der Textur. „Die Menschen lieben Fleisch“, erklärt Skyler St. Pierre, Doktorand und Hauptautor einer Studie der Stanford University. „Je besser wir tierisches Fleisch imitieren können, desto wahrscheinlicher sind Menschen bereit, Alternativen auszuprobieren.“
Maschinenbau trifft Lebensmitteltechnik
Um die Textur von Fleischalternativen präzise zu analysieren, setzten die Forschenden maschinenbauliche Methoden ein. Sie simulierten Kauvorgänge und testeten acht Produkte: tierische und pflanzliche Hotdogs, Würstchen, Truthahn sowie Tofu in verschiedenen Konsistenzen. Mit einer speziellen Maschine setzten sie die Proben drei Belastungsarten aus: Zug-, Druck- und Scherkräften. Diese Belastungen simulieren, was während des Kauens geschieht.
„Diese Tests erlauben es uns, die mechanischen Eigenschaften der Produkte detailliert zu untersuchen“, erläutert Ellen Kuhl, Professorin für Maschinenbau und leitende Autorin der Studie. Die Ergebnisse waren vielversprechend: Pflanzliche Hotdogs und Würstchen zeigten ähnliche Steifigkeiten wie ihre tierischen Pendants. Pflanzlicher Truthahn erwies sich als deutlich steifer, während Tofu weicher war als alle getesteten Fleischprodukte.
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Maschinelles Lernen liefert präzise Daten
Die mechanischen Tests allein reichten den Forschenden jedoch nicht aus. Um die Daten zu analysieren, entwickelten sie ein speziell angepasstes neuronales Netzwerk. Dieses verarbeitete die Rohdaten aus den Tests und erstellte mathematische Gleichungen, die die Textur der Produkte beschreiben.
Um diese Ergebnisse zu validieren, führten sie eine Umfrage mit menschlichen Testpersonen durch. Diese bewerteten die Textur der getesteten Produkte anhand von Kategorien wie „weich“, „faserig“ oder „fleischähnlich“. Die Resultate waren beeindruckend: Die maschinellen Analysen stimmten fast vollständig mit den menschlichen Bewertungen überein. „Das zeigt, dass unsere Methode reproduzierbare und verlässliche Ergebnisse liefert“, so Kuhl.
So klappt das mit dem perfekten Steak-Imitat
Eine der größten Herausforderungen bei der Entwicklung pflanzlicher Fleischalternativen ist der Mangel an standardisierten Tests und der begrenzte Zugang zu Daten. „Herkömmliche Prüfverfahren werden selten öffentlich zugänglich gemacht, was die Zusammenarbeit erschwert“, erklärt St. Pierre.
Das Stanford-Team setzt hier einen neuen Standard. Es stellt alle gesammelten Daten online zur Verfügung, um die Forschung zu beschleunigen. „Ohne den Austausch von Informationen – wie sollen wir dann gemeinsam ein Steak-Imitat entwickeln?“, fragt St. Pierre. Dieses offene Konzept soll nicht nur die Forschung fördern, sondern auch Unternehmen dazu motivieren, transparentere Methoden zu verwenden.
Generative KI: Die Zukunft der Rezeptentwicklung
Die Kombination aus mechanischen Tests und maschinellem Lernen eröffnet neue Möglichkeiten. „Statt die Textur von Fleischalternativen durch Versuch und Irrtum zu optimieren, könnten wir uns vorstellen, mithilfe generativer KI Rezepte zu entwickeln“, schreiben die Forschenden in ihrer Studie. Solche KI-Modelle könnten präzise Eigenschaften wie Steifigkeit oder Elastizität simulieren und so die Entwicklung neuer Produkte erheblich beschleunigen.
Um dies zu realisieren, sind jedoch umfangreiche Datensätze notwendig. Das Stanford-Team testet daher kontinuierlich neue Produkte und baut eine öffentliche Datenbank auf. Dazu gehören nicht nur pflanzliche Fleischalternativen, sondern auch innovative Ansätze wie künstlich hergestellte Pilze.
Fleischalternativen für die Zukunft
Die Forschenden wollen ihre Arbeit ausweiten und neue Produkte testen. „Wenn jemand ein künstliches oder pflanzliches Fleisch hat, das er testen möchte, sind wir bereit, es zu bewerten“, so Kuhl. Ihr Ziel ist es, nicht nur die Textur, sondern auch den Geschmack und die Nachhaltigkeit der Produkte weiter zu verbessern.
Besonders pflanzliche Hotdogs und Würstchen zeigen bereits, wie nah die Textur an die tierischen Vorbilder heranreicht. Diese Fortschritte könnten der Schlüssel sein, um Fleischliebhaber*innen von pflanzlichen Alternativen zu überzeugen.
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