KI schätzt Nährwert aus Text: Neue Methode liefert Food Compass Score 2.0

Eine neue KI‑Pipeline kann aus einfachen Textbeschreibungen den Nährwert von Lebensmitteln exakt vorhersagen. Die Forscher haben ein mehrköpfiges neuronales Netzwerk entwickelt, das semantische Text‑Embeddings, lexikalische Muster und Domänenheuristiken kombiniert und zusätzlich Daten aus der USDA‑FNDDS einbezieht.

Die Modelle schätzen die einzelnen Nährstoffe, die für den Food Compass Score 2.0 (FCS) benötigt werden, und erreichen einen Median‑R² von 0,81. Die vorhergesagten Scores korrelieren stark mit den veröffentlichten Werten (Pearson‑r = 0,77) und weisen einen durchschnittlichen Abweichungswert von 14,0 Punkten auf.

Obwohl die Genauigkeit bei mehrdeutigen oder stark verarbeiteten Lebensmitteln etwas geringer ausfällt, bietet die Methode eine skalierbare Möglichkeit, sprachbasierte Ernährungsinformationen zu extrahieren. Damit können Verbraucher‑Apps und Forschungsprojekte künftig schnell und zuverlässig die Gesundheitlichkeit von Speisen bewerten.