Forschung

TealHelix beschäftigt sich mit der Weiterentwicklung der Kennzeichnung von Nachhaltigkeit bei Lebensmitteln, indem es einen gezielteren Ansatz vorschlägt: Befähigung durch Personalisierung und Inklusion. Basierend auf der Logik des Motivationsabgleichs entwickelt das Projekt eine Reihe neuer Kennzeichnungsansätze und digitaler sozialer Innovationen, um die Entscheidungsfindung der Verbraucher:innen zielgerichtet zu unterstützen. Ein solcher Ansatz wird es auch ermöglichen, Widerstände gegen Nachhaltigkeitsideen zu überwinden und Interventionen auf die heterogenen individuellen Bedürfnisse gefährdeter Verbraucher zuzuschneiden. Durch die Integration von Top-Down- und Bottom-Up-Methoden, Erkenntnissen aus der Analyse des Lebenszyklus, des sozialen und wirtschaftlichen Umfelds, sowie relevanter Theorien und Operationalisierungen für Verbraucherverhalten wird das Projekt ein neues Instrument entwickeln, um zu bewerten, wie individuelle und planetarische Präferenzen für verschiedene Nachhaltigkeitsdimensionen in Einklang gebracht werden können, um Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Im Anschluss wird unter Anwendung von Citizen Science und unter Einbeziehung von Marketingagenturen sowie Lebensmittelhandel eine Reihe von Kommunikationsmethoden getestet: traditionelle Etikettierungsansätze, digitale und stationäre Einzelhandelsetikettierungsansätze und intelligente Etikettierungsansätze (KI-basierte mobile Apps, Einkaufsassistenten, Einzelhandelsunterhaltung, intelligente elektronische Regaletiketten). In Zusammenarbeit mit führenden europäischen Verbänden neue Leitfäden/Standards für die Bereitstellung von Nachhaltigkeitsinformationen für die Industrie entwickeln.

Beim Bau des Future Circular Collider durch das CERN fallen große Massen an Aushub an. Dieser Aushub (zum größten Teil Molasse) soll soweit umgewandelt werden, dass er für Acker- und Forstböden genutzt werden kann. Das Projekt beschäftigt sich damit, inwieweit dies (1) unbedenklich und (2) ökologisch sowie ökonomisch nachhaltig erreicht werden kann. (1) Nach der technischen Behandlung durch zwei Projektpartner sind Anbauversuche auf Flächen des CERN geplant. Experimente mit umfassenden Messungen (insb. Luft, Pflanzen, Boden) sollen geplant und durchgeführt werden, um die Unbedenklichkeit untersuchen zu können. (2) Es ist denkbar, dass die Konvertierungstechnologie auch bei anderen Bauprojekten mit Erdaushub im alpinen Raum angewandt (z.B. Tunnelbohrungen, U-Bahn-Bau) werden kann. Durch Marktforschung und Ökobilanzierung soll eine erste Potenzialabschätzung der Technologie gegeben werden.

Nach Angaben der Food and Agricultural Organization der Vereinten Nationen sind in den letzten 30 Jahren weltweit rund 420 Millionen Hektar Wald durch Abholzung verloren gegangen, was deren wichtige Funktionen (z.B. Kohlenstoffbindung zur Verlangsamung des Klimawandels, Erhalt der Biodiversität, Bereitstellung von Holz als nachwachsender Rohstoff) erheblich beeinträchtigt. Schätzungen zufolge ist die Expansion der Landwirtschaft für fast 90 % der weltweiten Entwaldung verantwortlich. Ein Großteil der in landwirtschaftliche Nutzflächen umgewandelten Tropenwälder wird für die Herstellung von weltweit gehandelten Waren (insb. Palmöl, Soja, Kakao, Kaffee und Naturkautschuk) verwendet. Der Verbrauch dieser Waren in der EU ist für etwa 10 % der weltweiten Entwaldung verantwortlich. Die Europäische Kommission hat diese Tatsachen und die damit verbundene Verantwortung anerkannt und daher eine Verordnung vorgeschlagen, um der Entwaldung ein Ende zu setzen. Dafür ist eine objektive Rückverfolgbarkeit von der Produktion des Ausgangsmaterials bis hin zum Kunden erforderlich. Daher ist die Rückverfolgbarkeit die erste Technologiekomponente, die in DeFREE zum Einsatz kommt: Ein auf einem QR-Code basierender Produktanhänger ermöglicht es, das Produkt bis zu seinem Ursprung zurückzuverfolgen. In einem zweiten Schritt bewertet die Fernerkundungskomponente, ob im Produktionsgebiet und seiner Umgebung seit 2020 eine Entwaldung stattgefunden hat. In Zweifelsfällen sind detailliertere in-situ Daten erforderlich. Solche Bodendaten sind - insbesondere in tropischen und subtropischen Ländern - nicht immer leicht zu erhalten. Daher wird in DeFREE Crowdsourcing als dritte Komponente eingesetzt: Crowdsourcing. In unserem Projekt sind Crowdsourcing-Daten eine wertvolle Datenquelle, um das System zu trainieren und zuverlässige Ergebnisse zu gewährleisten.