Die letzten Wochen haben wir uns bereits mit der Abfallindustrie und dem Energiesektor beschäftigt. Ein weiterer Bereich unseres Lebens, der erheblich zur nachhaltigen Entwicklung beitragen kann, ist die Ernährung.
Die Hauptgründe für Lebensmittelverschwendung liegen in Entwicklungsländern in ineffizienten Lieferketten; in Industrienationen in den Verbrauchern, die teils wesentlich mehr kaufen als sie schlussendlich konsumieren. Lebensmittelverschwendung ist also ein globales Problem. Eine Studie der UN hat gezeigt, dass etwa 30% der Lebensmittel verschwendet werden. Die Abfallwirtschaft der Lebensmittelindustrie kostet die Weltwirtschaft jährlich ca. eine Billion US-Dollar. Auf der Gegenseite leben mehr als 10% der Bevölkerung in Hungersnot.
Gleichzeitig sind Lebensmittelabfälle für ca. 8% der CO2-Emissionen zuständig. Die landwirtschaftlichen Abläufe in der Produktion sind derzeit für ca. 25% der weltweiten Emissionen verantwortlich. Die gesamten Lebensmittelabfälle machen ca. 44% des weltweiten Feststoffabfalls aus.
Daneben schlägt sich die Ernährung auch auf die Gesundheit nieder und erhöhen somit auch die Kosten im Gesundheitssektor. Pestizide, antimikrobielle Resistenz, Luft- und Wasserverschmutzung; um nur mal ein paar Faktoren zu nennen.
Innovative Unternehmen wie China Everbright International, Too Good To Go oder Winnow arbeiten daran, Abfälle sinnvoll zu nutzen oder zu reduzieren. Mit neuen technologischen Entwicklungen treiben kleine wie große Unternehmen die Effizienz von Lieferketten voran. Dennoch liegt es auch an uns Verbrauchern die Verschwendung zu reduzieren. Mit jedem kleinen Beitrag kommen wir unseren Sustainable Development Goals ein bisschen näher.
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[…] Wir haben bereits gesehen, dass Lebensmittelverschwendung sowohl viele Kosten als auch Emissionen ve… Künstliche Intelligenz kann Landwirten helfen, teure und zeitraubende Feldversuche zu vermeiden, indem sie die leistungsfähigsten regenerativen Landwirtschaftsmethoden ermittelt. CiBO Technologies verwendet zum Beispiel Daten der Analytik und statistischen Modellierung zur Simulation von Feldversuchen und landwirtschaftlichen Ökosystemen unter verschiedenen Bedingungen. Globale Interessenvertreter könnten lernen, Rentabilität und Nachhaltigkeit zu verbessern, indem sie mögliche Ergebnisse praktisch ohne das Risiko von Umweltschäden oder Ertragseinbußen untersuchen. Auch im weiteren Verlauf der Lieferkette kann KI eingesetzt werden, um beispielsweise eine genauere Ertragsprognose zu ermitteln oder Lager- und Kühlmöglichkeiten effizienter auszuschöpfen. […]
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