Forscher nutzen KI, um die Herkunft von nativem Olivenöl extra zu bestimmen

Eine Gruppe von Forschern in Italien hat eine neue Methode zur Bestimmung der Echtheit von nativem Olivenöl extra entwickelt.

Ihre in der Fachzeitschrift „Food Chemistry“ veröffentlichte Studie beschreibt eine Methode, bei der künstliche Intelligenz darauf trainiert wird, die Herkunft eines nativen Olivenöls extra anhand seiner Phenolverbindungen und Sterole zu identifizieren.

Die Forscher verwendeten natives Olivenöl extra der Sorte Taggiasca Ligure aus Ligurien im Nordwesten Italiens.

„Dennoch könnte die von uns angewandte Methodik auf jedes andere native Olivenöl extra, auf jede Sorte und in jeder Region angewendet werden“, erklärte Luigi Lucini, Forscher am Fachbereich für nachhaltige Lebensmittelprozesse der Università Cattolica del Sacro Cuore und Mitautor der Studie, gegenüber Olive Oil Times.

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Der Hauptgrund für die Entwicklung war die Verbreitung der in der Region heimischen Taggiasca-Olive in andere Länder. Daher hielten es die Forscher für wichtig, sortenreine Taggiasca-Öle aus Ligurien identifizieren und kennzeichnen zu können.

„Ich habe gehört, dass die Sorte Taggiasca im Ausland, beispielsweise in Griechenland, angebaut wird“, sagte Lucini. „Wenn wir über Wein sprechen, sind wir an das Konzept des Terroirs gewöhnt. Doch die Verbindung zwischen nativem Olivenöl extra und dem Herkunftsgebiet ist real und impliziert spezifische Qualitätsmerkmale.“

In der Studie gaben die Forscher an, dass sie lokal produzierte Taggiasca-Ligure-Olivenöle in 100 Prozent der Fälle korrekt identifizieren konnten.

„Wir haben vier Jahre lang an dem Projekt gearbeitet, und das letzte Jahr haben wir ausschließlich damit verbracht, das System zu trainieren und die Effizienz der Methode zu überprüfen“, sagte Lucini.

Das Forschungsteam verglich die neue Methode mit dem FaceID-Authentifizierungstool, das von Smartphone-Herstellern weit verbreitet eingesetzt wird.

„Dieses System lernt, verschiedene Blickwinkel eines bestimmten Gesichts zu erkennen, um den Zugriff auf das Gerät zu autorisieren“, sagte Lucini. „Unsere Methode funktioniert genauso; statt somatischer Parameter erkennt sie chemische Parameter, wodurch sie die Herkunft des Produkts authentifizieren kann.“

Die Forscher begannen das Projekt mit dem Aufbau eines robusten Datensatzes aus 408 Proben von nativem Olivenöl extra der Sorte Taggiasca Ligure, die aus drei Erntejahren stammten. In Zusammenarbeit mit lokalen Erzeugerverbänden versahen sie jede Probe mit Koordinaten.

Mithilfe der Metabolomik, dem chemischen Fingerabdruck eines bestimmten zellulären Prozesses, konnten die Forscher zudem Tausende verschiedener Verbindungen identifizieren, von denen Dutzende nur im lokal produzierten Taggiasca Ligure-Olivenöl vorkommen.

„Cholesterinderivate und Phenole (Tyrosole, Oleuropeine, Stilbene, Lignane, Phenolsäuren und Flavonoide) waren statistisch gesehen die besten Marker“, schrieben die Forscher. „Unsere Ergebnisse untermauern das Konzept des ‚Terroirs‘ für natives Olivenöl extra und deuten darauf hin, dass die Profilierung von Sterolen und Phenolen die Integrität von nativem Olivenöl extra unterstützen kann, wenn angemessene Datenverarbeitungsverfahren angewendet werden.“

„Die Inhaltsstoffe von nativem Olivenöl extra variieren von Saison zu Saison“, fügte Lucini hinzu. „Besonders in Ligurien, wo man Olivenbäume findet, die auf Meereshöhe wachsen, und andere, die nur wenige Kilometer entfernt in Hunderten von Metern Höhe gedeihen.“

„Unterschiede können auch durch das Wetter oder die Anbaumethoden bedingt sein“, sagte er. „Deshalb haben wir Daten in verschiedenen Jahreszeiten gesammelt, um die genauen Marker zu bestimmen, die wir benötigten.“

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Nachdem der Datensatz erstellt war, wurden künstliche neuronale Netze darauf trainiert, natives Olivenöl extra der Sorte Taggiasca Ligure zu identifizieren, und eingesetzt, um die Echtheit von Ölen zu bestimmen, die als solche gekennzeichnet sind.

Die Forscher erklärten, der Datensatz sei flexibel genug, um festzustellen, ob lokal hergestellte Mischungen, einschließlich solcher, die angeblich Taggiasca-Oliven enthalten, dies tatsächlich tun.

„Genau wie das FaceID-Tool, das mich auch dann erkennt, wenn ich eine Brille trage, funktioniert unsere Methode genauso, und sie ist auch bei Olivenölmischungen nicht unbrauchbar“, sagte Lucini. „Bei FaceID ist das so, weil das Tragen einer Brille kein entscheidender Parameter ist. Das Gleiche gilt für unsere Methode.“

Um das System zu testen, untersuchten die Forscher gemischte Olivenölproben, bei denen Nicht-Taggiasca-Öle zwischen 5 und 60 Prozent der Mischung ausmachten. Frantoio war eines der verschiedenen Olivenöle, die in den Mischungen verwendet wurden.

„Der Grund, warum wir die Sorte Frantoio gewählt haben, liegt in der großen genetischen Ähnlichkeit mit der Sorte Taggiasca, die vom selben Olivenbaum stammt wie Frantoio“, sagte Lucini. „Das liegt daran, dass Mönche die Olivenbäume im Mittelalter übernommen haben und sich die Sorten von dort aus weiterentwickelt haben.“

„Beide Sorten haben einen gemeinsamen Vorfahren, und wenn man gängige genetische Analysen anwendet, sind die beiden Sorten praktisch nicht zu unterscheiden“, fügte er hinzu.

Die Forscher kamen jedoch zu dem Schluss, dass ihre künstliche Intelligenz bereit ist, natives Olivenöl extra der Sorte Taggiasca Ligure auch außerhalb von Laborbedingungen zu identifizieren. Nun werden sich die nächsten Schritte des Forschungsteams auf Wein konzentrieren.

„Der Grund dafür ist, dass wir versuchen, an Produkten mit hoher Wertschöpfung zu arbeiten, die einen solchen Arbeitsaufwand rechtfertigen“, sagte Lucini.

Aus diesem Grund ist die neue Methode hauptsächlich Produkten vorbehalten, die über eine Zertifizierung als geschützte geografische Angabe (g.g.A.) oder geschützte Ursprungsbezeichnung (g.U.) der Europäischen Union verfügen.

Italien verfügt über 49 native Olivenöle extra mit einer g.U.- oder g.g.A.-Zertifizierung, wobei in den kommenden Jahren mehrere weitere Kandidaten mit eigenen geografischen Angaben hinzukommen werden.

„Natives Olivenöl extra ist eines der Lebensmittel, die am stärksten von Betrug betroffen sind“, sagte Marco Trevisan, Forschungskoordinator und Professor für Lebensmittelchemie an der Università Cattolica del Sacro Cuore.

„Und das gilt umso mehr für geschützte Produkte wie Taggiasca Ligure, für die Verbraucher bereit sind, mehr Geld auszugeben“, schloss er. „Unsere Arbeit … ist ein wichtiger Schritt zum Schutz von g.U.“

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