Wie Daten Kaffee besser machen sollen
Sensoren und maschinelles Lernen sollen nicht nur für besseren Kaffee sorgen. Sie könnten auch die Produktionsbedingungen für den Wachmacher aufmischen.
Mit einem tragbaren Sensor und einer App können Kaffee-Bauern laut Demetria die Qualität noch ungerösteter Bohnen messen.
(Bild: Demetria)
Das kolumbianisch-israelische Start-up Demetria hat sich einiges vorgenommen. Es will mit einem eigens entwickelten Sensor und zugehöriger App das Aroma eines Kaffees aus noch nicht gerösteten, grünen Kaffeebohnen vorhersagen. Der Sensor liefert einen "spektralen Fingerabdruck" der grünen Bohnen. Die Software wiederum wurde mit Beispieldaten darauf trainiert, zu lernen, welches Geschmacksprofil diesem Spektrum entspricht.
Die Entwicklung könnte eine kleine Revolution im Kaffee-Business auslösen. Denn seit sich in den 1980er-Jahren ausgehend von Kalifornien die "dritte Welle" kleiner Kaffeeröster weltweit ausbreitet, ist Kaffee – zumindest in einer hippen, urbanen Szene – vom bitteren schwarzen Wachmacher zu einem komplexen Genussmittel wie Whisky oder Wein aufgestiegen. Inklusive der entsprechenden Preise: Das Kilo Spezialitätenkaffee geht gerne mal für 30 bis 40 Euro über den Ladentisch. Doch die eigentlichen Erzeuger sehen nur wenig von diesem Geld – auch weil sie oft nicht wissen, welche Qualität ihre Ware hat.
Allem hippen Flair zum Trotz funktioniert Kaffeehandel "noch immer wie vor 200 Jahren", klagt Felipe Ayerbe, Mitbegründer und CEO von Demetria. Start-ups wie Demetria wollen das nun ändern und den Kaffee "digitalisieren". "Wir machen genau das Gleiche, was bei der Ausbildung eines Cuppers gemacht wird", erklärt Ayerbe die Technologie. "Cupper" sind zertifizierte Fachleute, die Kaffee verkosten. "Nur dass der Sensor jetzt die Zunge des Cuppers ersetzt. Wir korrelieren das Spektrum mit einem Geschmacksprofil von einem erfahrenen Cupper und machen sehr viele Cupping-Tests. Nach einer Weile versteht das System, wie der Kaffee schmecken wird, dessen spektralen Fingerabdruck wir sehen".
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