Eliteuni-Forscher präsentieren KI, die sich Burger ausdenkt

Künstliche Intelligenz soll eigentlich helfen, lebenswichtige Medikamente zu entwickeln oder neue physikalische Erkenntnisse zu gewinnen. Daher überrascht es zunächst, warum Forscher der renommierten Stanford University jetzt ein System präsentieren, das Burger-Rezepte generiert und das als zukunftsweisende Innovation verkaufen.

Die KI wurde laut Studie mit rund 2.200 Rezepten trainiert und soll verschiedene, teils widersprüchliche Parameter berücksichtigen können. Dazu gehören etwa der Geschmack, Nährwert, Nachhaltigkeit und individuelle Ernährungsbedürfnisse. Die KI, die Digital Trends scherzhaft „BurgerAI“ nennt, soll aus diesen konkurrierenden Anforderungen ein möglichst optimales Rezept berechnen.

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2 von 5 waren gut

Die Forscher haben dann 5 Burger serviert, die sich die KI ausgedacht hat. Diese wurden von etwa 100 Testpersonen blindverkostet. 2 der KI-generierten Burger schnitten dabei ähnlich gut oder sogar ein bisschen besser ab als ein Standard-Big-Mac.

Forscher einer der bekanntesten Technik-Unis der Welt entwickeln also eine KI, die Burger-Rezepte optimiert. Weltbewegend ist das nicht, angesichts des immensen Energie- und Mitteleinsatzes für KI könnte man sogar argwöhnisch werden. Um die Burger geht es dabei aber im Grunde gar nicht.

Vielmehr ist es ein anschauliches Demonstrationsprojekt für ein bekanntes Problem aus der Optimierungsforschung. Der Burger dient als Testfall für ein KI-Framework, das grundsätzlich dafür gedacht ist, Entscheidungen unter mehreren Zielkonflikten zu treffen – etwa zwischen Nachhaltigkeit, Kosten und Geschmack.

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Konkurrierende Ziele systematisch angehen

Viele generative KI-Modelle sind zwar in der Lage, neue Kombinationen zu erzeugen, aber nicht speziell darauf ausgelegt, mehrere konkurrierende Ziele gleichzeitig systematisch zu optimieren. Genau hier setzt das neue System an: Es sucht gezielt nach Lösungen, die verschiedene Anforderungen möglichst gut ausbalancieren.

BurgerAI bzw. das Modell dahinter dient also in erster Linie als Test, wie gut das Modell mit solchen Kompromissentscheidungen umgehen kann. Danach wollen die Forscher solche Ansätze möglicherweise auch auf komplexere Probleme wie medizinische oder materialwissenschaftliche Fragestellungen übertragen.