Klimavenlig kost, ernæringsrigtige diæter og personaliseret spise. Der er et voksende fokus på den mad, der bliver indtaget, og forbrugerne stiller stadigt større krav til det, de putter i munden. For nogle handler det om en nøje udvalgt livsstil. For andre er det et spørgsmål om at spise netop de fødevarer, kroppen kan tåle og har behov for.
Uanset hvilken interesse man har i at kende sin mad nøje, kan madscanneren fra canadiske Tellspec måske blive en hjælp på vejen. Den håndholdte scanner analyserer madens indhold af forskellige næringsstoffer og sender efter få sekunder den færdige analyse direkte til en smartphone, så man med det samme kan se, om ens brød indeholder gluten, eller hvor fed ens salat er.
Teknologien giver på den vis forbrugere og virksomheder mulighed for hurtig og let indsigt i sammensætningen af fødevarer, og for den bedrift har Tellspec netop vundet én af tre Water Air Food Awards (WAFA). Prisen er dansk funderet og uddeles den 26. januar 2017 til virksomheder, som bidrager med konstruktive projekter for bæredygtigt og rent vand, luft og mad. Her har Tellspec modtaget prisen med følgende begrundelse:
»Tellspec har et stort potentiale, da teknologien er skalérbar, så almindelige mennesker kan få råd til at bruge den, og dermed giver forbrugeren mulighed for at få indflydelse på fødevaresikkerhed,« fortæller Tina Lindgren, grundlægger af WAFA.
WAFA’s udvælgelseskomité har lagt vægt på det faktum, at fødevarer i fremtiden vil være en knap ressource. Med scannerens mulighed for at opdage fordærv eller mangel på samme kan man spare på ressourcerne ved at reducere madspil, da teknologien kan være med til at vurdere kvaliteten af mad uafhængigt af datomærkning. Et kvalitetstjek kan også være med til at lægge pres på fødevareindustrien, så forbrugerne er sikret gode fødevarer.
I forbindelse med opstart af en afdeling i Aarhus har direktør og grundlægger af Tellspec Isabell Hoffman været i Danmark og forklare for Ingeniøren, hvordan teknologien består af tre komponenter:
»Den første komponent er scanneren. Det er et spektrometer, der måler i det nærinfrarøde spektrum i spændet mellem 900 og 1.700 nanometer. Den anden er en sky, hvor beregningerne sker. I skyen har vi adskillige servere, der kører algoritmer, der baserer sig på såvel regressionsanalyser som machine learning-algoritmer til at analysere indholdet af fødevarerne.«
Isabel Hoffmann forklarer, hvordan deres netværk af 242 parallelle algoritmer sikrer, at data kan blive analyseret og valideret. Ved at have lagret spektre fra op mod 3,9 millioner scanninger af fødevaremolekyler og med machine learning løbende at kunne tilføje flere kan teknologien bruges til at detektere særlige ønskede eller uønskede stoffer i fødevaren.
»Den tredje komponent er selve appen, som i korte træk er det, som brugeren ser,« siger Isabell Hoffmann om applikationen, hvor den færdiganalyserede data bliver præsenteret, så det eksempelvis illustrerer den procentvise sammensætning af fedt, kulhydrat og protein i fødevaren.
Med denne dataindsamling kan brugerne på meget simpel vis føre regnskab med det daglige fødevareindtag ved blot at gemme scanningsdata i appen. Og det kan være en stor fordel for eksempelvis diabetikere, der har brug for at holde nøje øje med deres kost.
Tellspec-grundlæggeren forklarer samtidig, hvordan teknologien kan hjælpe allergikere til at opdage skjulte rester af eksempelvis nødder, æg og mælk i færdigproducerede fødevarer, men også spore kemikalierester på eksempelvis frugt og grønt eller fortælle alderen på kød.
»Med teknologien har vi givet forbrugerne en mulighed for at træffe det rette valg, når de skal vælge fødevarer,« forklarer Isabell Hoffmann, der dog indvender, at der endnu er lang vej, til alle fødevarer er kortlagt, men at teknologien giver mulighed for det.
Isabell Hoffmann forklarer, at Tellspec-appen i virkeligheden henvender sig til tre typer af brugere og derfor kan ses som en tre-i-en-applikation: til private, virksomheder og forskere. Blandt dem er de private forbruger de næste og sidste i køen til at få adgang til scanner og app, mens eksempelvis supermarkeder allerede bruger det til kvalitetstjek, mens producenter bruge den til at holde øje med sammensætningen af deres fødevarer.
For universiteter giver scanneren gode muligheder for feltarbejde, mens det tredje led i applikationen kan designes særligt til den specifikke forskning:
»Den tredje app er en research-app, som henvender sig til forskere og universiteter. Videnskabsfolk kan bruge scanneren til at indsamle spektre i et format, der gør det muligt at regne på dem efter forskernes egne kalibreringer,« siger Isabel Hoffmann.
Allerede nu bruger forskere fra otte-ni universiteter scanneren i forskningsøjemed, hvor de blandt andet har specialiseret appen til deres brug. Eksempelvis benytter et hold forskere Tellspec til bestemmelse af væskebalancen i planter, hvilket siger noget om det rette tidspunkt til høst.
Men ikke kun forskerne selv kan indsamle data, der kan bruges til videnskabelige undersøgelser. Med data indsamlet af forbruger via Tellspec vil forskere også have mulighed for at undersøge eksempelvis korrelationer mellem cancer og indtag af specifikke fødevarer i bestemte geografiske områder. Med en dansk lancering i nærmere fremtid vil det også gælde danske undersøgelser.
Læs også: NMR-spektroskopi afslører fupfødevarer
Med løbende dataindsamling fra forbrugerne selv mener Isabell Hoffmann også, at man vil kunne påvirke fødevaresundhed og -sikkerhed i fremtiden:
»Vi kommer til at have meget større indflydelse på fødevareproducenternes forståelse af sundhed, ikke kun fra nationale regeringer, men også fra forbrugerne. For trods Verdenssundhedsorganisationens anbefalinger til sukker- og fedtindhold i færdige produkter, er det svært at vide, om producenterne reelt overholder anbefalinger,« siger Tellspec-direktøren.
Hun ser for sig, hvordan forbrugerne på baggrund af analyser fra Tellspec kan opdage, når sukker bliver erstattet af majssirup i føde- og drikkevarer, og på baggrund af den viden kan lægge pres på producenterne til at sikre bedre kvalitet.
Se mere om Tellspec i følgende video:
