Am Magdeburger Elbufer, im Virtual Development and Training Center des Fraunhofer-Instituts für Fabrikbetrieb und -automatisierung (IFF), führt Udo Seiffert eine App vor, wie es sie so nirgendwo sonst gibt. Sie macht aus einem handelsüblichen Smartphone so etwas wie den Tricorder aus der Science-Fiction-Reihe Star Trek: ein Analysegerät, das die chemische Beschaffenheit von Objekten erkennt.

Der Tricorder von Seiffert ist auf Kaffee spezialisiert. Er erkennt nach einer sekundenschnellen Spektralanalyse, ob Seiffert Bohnen der Sorte Arabica oder Robusta vor sich liegen hat. Damit ist er kein universal einsetzbares Umweltanalysegerät, wie es Mister Spock und Schiffsarzt "Pille" McCoy auf fremden Planeten und an Bord des Raumschiffs Enterprise verwenden. Aber zu Demonstrationszwecken reicht es vorerst.

Was Abteilungsleiter Seiffert zeigt, ist einer von mehreren Prototypen der App. Sie heißt HawkSpex mobile und macht aus dem Smartphone eine Hyperspektralkamera, auch Lichtspektrometer genannt. Sie analysiert, wie ein Objekt verschiedenfarbiges Licht reflektiert und schließt aus dem "spektralen Fingerabdruck" auf die chemische Zusammensetzung des Objekts. Wenn die App Ende des Jahres auf den Markt kommt, so lautet Seifferts Plan, soll sie nicht nur Kaffeebohnen auseinanderhalten. Sie soll auch feststellen können, ob Äpfel oder Salatköpfe wirklich Bioprodukte sind oder Rückstände von Pestiziden aufweisen, wie frisch Fleisch von der Wursttheke ist, ob ein Pflanze krank ist, obwohl sie noch gesund aussieht, welches Pflegeprodukt die Haut des Smartphonebenutzers gerade nötig hätte und einiges mehr. Selbst ob ein Gebrauchtwagen noch überall den Originallack hat oder nach einem Unfall neu lackiert wurde, ohne dass der Verkäufer darauf hinweist, soll die App erkennen können.

KI lernt, Bioobst von anderem zu unterscheiden

Nutzer müssen ihr Smartphone dazu einfach nur für wenige Sekunden zwei bis drei Zentimeter über dem Produkt oder ihrer Haut halten und die App auslösen. Das käme einem Tricorder schon ziemlich nahe, auch wenn Mister Spock zugegebenermaßen nur selten in die Bioabteilung von Supermärkten gebeamt wurde.

Die auffälligste Besonderheit an HawkSpex mobile ist, dass die App für ihre Spektral- und auch Texturanalyse keine zusätzliche Hardware braucht. Kein hässliches, unpraktisches Aufsteckmodul und kein externes Gerät, wie es zum Beispiel die israelische Firma Consumer Physics mit dem 300 Dollar teuren SCiO vor einem Jahr auf dem Mobile World Congress in Barcelona vorgestellt hat.

Die Fraunhofer-Forscher hatten nämlich eine clevere Idee. Sie benutzen das Smartphonedisplay, um Objekte kurz mit wechselnden Farben zu beleuchten, und die Frontkamera, um die Reflexionen aufzunehmen. Das geht mit jedem Smartphone, dessen Firmware es zulässt, dass eine App die Frontkamera manuell einstellt und auf die Bilder im Rohformat zugreift – was in vielen modernen Geräten der Fall ist. Im Moment testen die Forscher nur auf Android-Geräten, die Technik würde aber auch auf iPhones funktionieren. Gesteuert werden Display und Kamera von der App, die anschließend die Messergebnisse mit denen in ihrer Datenbank vergleicht und angibt, was sie erkannt hat.

HawkSpex mobile beleuchtet Objekte mit grünem, blauem und rotem Licht und misst die Reflexionen. © Patrick Beuth / ZEIT ONLINE

"Das ist unser eigentliches Tagesgeschäft", sagt Seiffert. "Wir entwickeln hyperspektrale Messgeräte für Labors oder auch für Landwirte und Pflanzenzüchter, für die Qualitätskontrolle in der Lebensmittelproduktion." Solche High-End-Geräte kosten allerdings mitunter so viel wie eine Doppelhaushälfte, weshalb er immer wieder gefragt werde, ob das IFF "das nicht preiswerter machen" könne. Das Ergebnis ist das Konzept für die App, die natürlich nicht annähernd so präzise sein wird wie ein Labormessgerät, aber präzise genug für die Supermarktanwendungen oder für Schnelltests als Vorstufe für gegebenenfalls nötige genauere Untersuchungen.

Wie sich zum Beispiel ein gespritzter Apfel von einem Bioapfel unterscheidet, und eine Robusta- von einer Arabica-Bohne, bringen die Forscher ihrer App durch maschinelles Lernen, also künstliche Intelligenz (KI), im Institut bei. Das ist Seifferts anderes Spezialgebiet, er lehrt dazu auch als Honorarprofessor an der Universität Magdeburg. Die KI wird darauf trainiert, anhand von bisherigen Messwerten zu lernen, wie sich die Signalmuster von Äpfeln und anderen Objekten unterscheiden.

Je mehr Messwerte, desto besser, weshalb Seiffert auf die Unterstützung der Nutzer setzt. Die sollen ihre Messwerte freiwillig zur Verfügung stellen können, natürlich anonymisiert, damit die KI möglichst viele verschiedene Äpfel und Kaffeebohnen kennenlernt. Der Prototyp jedenfalls zeigt im Test einen Konfidenzwert von 0,74 an. Ein Wert von 1 wäre perfekt, weshalb das Ergebnis schon gut ist, aber Verbraucher werden sich vermutlich noch eindeutigere Ergebnisse wünschen.

HawkSpex mobile funktioniert auch ohne Internetverbindung. Nur für die Updates der Datenbanken und für Erweiterungen muss das Smartphone online sein.