Open Food Data Hackdays
- Hackathon
27–28 January 2018, 08:30 @ SwissTech Convention Center, EPFL, Route Louis-Favre 2, 1024 Ecublens
On 27 and 28 January 2018 the second Open Food Data Hackdays of food.opendata.ch took place at the EPFL SwissTech Convention Center in Lausanne, as part of the Applied Machine Learning Days. Students and seasoned experts – developers, nutrition scientists, app designers, blockchain and machine-learning specialists – spent 32 hours building prototypes for a smarter food system. New was the closer collaboration with business: nine challenges based on open datasets came from young and established companies such as Prognolite, Ambrosus, SwissDeCode, SNAQ and AGRIDEA, as well as from Impact Hub's Sustainable Living Lab and former FAO staff.
On Sunday afternoon nine teams presented their results, from an open database of local producers in the canton of Vaud and an analysis of the FAO's SHARP resilience tool to an app showing how much sugar sits in a shopping basket. Machine learning and blockchain had reached the point where one can «just try something» at a hackathon; Ambrosus opened its platform to the public for the first time that weekend.
A jury chose two projects that Opendata.ch went on to support with coaching and its network and sent straight to the final round of MassChallenge Switzerland: Prognolite, which helps restaurants cut food waste and plan staff with forecasts from Jucker Farm's sales data, and BeerChain, which detects counterfeit products with a QR code and the Ambrosus blockchain. The Hackdays were organised by Nikki Böhler, Hannes Gassert and Oleg Lavrovsky and made possible by Engagement Migros and EPFL; the next edition followed three weeks later in Basel.
Photos
Photo: Opendata.ch
Documentation and recordings
- Pressetext Opendata.ch, 31.01.2018: Wenn Blockchain, AI und offene Food Daten aufeinander treffen
- Folien der Eröffnung mit allen Challenges (27.01.2018)
- Folien der Schlusspräsentationen (28.01.2018)
- Alle Challenges und Projekte auf hack.opendata.ch
- Pitch-Folien Land2Door
- Pitch-Folien SHARPER>>
- Pitch-Folien Total Recall
- Pitch-Folien Swiss Nutriscore
- Pitch-Folien Food Theory
Projects
- Food Theory
Image recognition with a neural network (MobileNets) that assigns a photo of a dish to a food category and derives health information from it.
- Swiss Nutriscore
App that scans the barcodes of food in Switzerland and calculates the Nutri-Score with FoodRepo data; the carbon footprint and healthier alternatives were to follow.
Challenges
- Food Save Challenge – Sustainable Living Lab (Impact Hub Lausanne)
Ideen, um den Food Waste in der Region Lausanne bis 2030 zu halbieren.
Challenge description
Das Problem: Die Schweiz wirft jährlich 2,3 Millionen Tonnen Lebensmittel weg; die Entsorgung kostet 64,5 Millionen Franken. In der Region Lausanne sind es 86'000 Tonnen pro Jahr, 60 % davon bei Produktion und Konsum. Das UNO-Nachhaltigkeitsziel 12.3 will den Food Waste bis 2030 halbieren.
Die Daten: eine Karte der Lebensmittelflüsse – Produktion, Verteilung, Verarbeitung, Verwertung und Abfall – als Ausgangslage für alle Stufen der Lebensmittelkette.
Mögliche Lösung: Für jede Stufe gibt es Ansätze; am meisten bewirken jene, die bei Produktion und Haushaltskonsum ansetzen – von der systematischen Verwertung «hässlicher» Produkte über eine neue Vorratshaltung zuhause bis zur lokalen Umsetzung eines im Ausland bewährten Konzepts.
Anreiz: drei Monate CONNECT-Mitgliedschaft im Impact Hub (Wert CHF 405).
- The Link to Local Food Access – Land2Door
Eine offene Datenbank der lokalen Produzentinnen und Direktverkaufsstellen im Kanton Waadt.
Aurélie BarberisRémi Tognet BruchetEmmanuel MullerJean-David HarrouetLuca CorinziaRagavendra LingamaneniVeronica Estrada→ Result: Land2Door
Challenge description
Das Problem: Im Kanton Waadt gibt es rund 3600 Bauernhöfe, 23 % weniger als vor zehn Jahren. 20 % verkaufen direkt, aber nur 2 % des Gemüses gehen über diesen Kanal – Direktverkauf ist aufwendig für Bauern, die schon 70 Stunden pro Woche arbeiten. Konsumentinnen wünschen ihn, doch fehlende Information über die Produzenten in der Nähe ist das grösste Hindernis.
Mögliche Lösung: eine gemeinsam gepflegte, offene Datenbank der lokalen Produzenten und Verkaufsstellen, und Dienste, die lokale Einkäufe über direkte Kanäle fördern.
Die Daten: eine erste Liste der Produzenten und Verkaufsstellen im Kanton Waadt aus dem Web-Scraping-Prototyp der Open Food Data Hackdays 2017, ein Erfassungsformular und ein Datenschema.
Eingebracht von Aurélie Barberis (Lebensmittelwissenschaftlerin) und Rémi Tognet Bruchet (Lebensmittelingenieur).
- Track the Food Chain – Ambrosus
Herkunft und Rückverfolgbarkeit einzelner Produkte auf der Blockchain des Ambrosus Network.
Samuel SiegfriedQuentin CavillierMarek KirejczykVijay Kandy→ Results: BeerChain, Total Recall
Challenge description
Das Problem: Labels wie «Fairtrade», «Bio», «IP-Suisse» oder «Knospe» verlieren an Vertrauen, weil Konsumentinnen kaum Daten dazu sehen.
Mögliche Lösung: Ambrosus öffnete für die Hackdays erstmals öffentlich sein Ambrosus Network, ein dezentrales, Blockchain-basiertes Ökosystem, um Herkunfts- und Rückverfolgbarkeitsdaten einzelner Produkte zu speichern und zu teilen – mit API (Konten, Assets, Events), Dashboard und Unterstützung vor Ort.
Anreiz: Das Gewinnerteam wird eingeladen, seine Lösung auszubauen – als Praktikum oder bezahltes Projekt, möglicherweise mit einer Kundin von Ambrosus, mit CHF 10'000 Finanzierung sowie Technologie, Fachwissen und Unterstützung.
- Digital Detection of Milk Fraud – SwissDeCode
Aus analogen DNA-Testresultaten digitale Integrität und Rückverfolgbarkeit für Milch machen.
→ Result: BeerChain
Challenge description
Das Problem: Milch wird gepanscht – mit Wasser, Weizenmehl oder Sojaproteinen (2017 im Rheintal: 94'200 Liter Wasser in Schweizer Milch). Das ist ein betriebliches und ein Gesundheitsrisiko, wie der Salmonellen-Rückruf von Lactalis-Babymilch im Dezember 2017 in 83 Ländern zeigte.
Die Daten: Mit dem DNA-Test DNAFoil MultiPlant weist SwissDeCode vor Ort in 30 Minuten nach, ob ein Produkt Kuhmilch, Weizen, Reis oder Soja enthält – über 300 Datenpunkte, aber analog. Dazu offene Bier-DNA-Daten mit dem Hackuarium (genome.beer/data).
Mögliche Lösung: ein App-Prototyp, der aus den Testresultaten digitale Integrität und Rückverfolgbarkeit macht – als erster Schritt auf dem Weg zu einem Gerät und einem Zertifikat.
- Help Restaurants to Save Resources – Prognolite, Jucker Farm
Mit den Verkaufsdaten der Jucker Farm die Nachfrage im Restaurant vorhersagen.
Arnaud MiribelVictor PongnianJacqueline StählinYu YamashitaArnaud RobertPasquale MusellaAugustin Lafanechère→ Result: Prognolite
Challenge description
Das Problem: Restaurants kennen die künftige Nachfrage nicht – das führt zu Food Waste, hohen Personalkosten und langen Wartezeiten.
Die Daten: jedes einzelne Glas Apfelsaft und jedes Stück Kürbiskuchen, das die Jucker Farm 2017 verkauft hat – rund 1,4 Millionen Artikel mit Zeit, Artikel, Preis, Menge und Laden, dazu eine Umfrage unter 2000 Gästen und Wetterdaten von meteoblue.
Mögliche Lösung: die Daten zu Zeitreihen verdichten und die fehlende Woche vorhersagen (Machine Learning oder Statistik; die Rohdaten dieser Woche wurden nach den Präsentationen offengelegt), Dashboards bauen oder ein Werkzeug, das der Jucker Farm Produktbündel vorschlägt.
Anreiz: Zugang zu den laufend aktualisierten Daten über die API, Daten für Abschlussarbeiten (etwa aus den Mensen der ETH) und offene Stellen im Team.
- Foster Local Sourcing – AGRIDEA
Ein Informationssystem über die lokale Lebensmittelproduktion in der Genferseeregion.
Challenge description
Das Problem: Viele Detailhändler, Restaurants und Private in der Genferseeregion möchten mehr lokale Lebensmittel kaufen. Rohstoffe und verarbeitete Produkte reisen aber durch die Region, hinein und hinaus, und die Information über die lokale Herkunft geht über die Verarbeitungsschritte verloren.
Die Daten: Studien und Karten lokaler Lebensmittel von AGRIDEA; zu Produzentengenossenschaften, Sammelstellen und Verarbeitungsbetrieben gibt es keine öffentlichen Daten.
Mögliche Lösung: ein Datensystem zur lokalen Produktion, das Herkunft und Warenflüsse nachvollziehbar macht und so lokale Produktion und lokalen Konsum fördert.
Anreiz: Finanzierung eines Pilotprojekts aus dem PHR-Projekt «Economy», unterstützt vom SECO und den Kantonen Waadt, Genf und Freiburg.
- Meal Good, Feel Good – Meal-Good
Portionierte Kochboxen aus lokalen Überschüssen für die Region Lausanne.
Sinan NumanSarah NumanMarisol GiacomelliFrancesca ConselvanRosa Castillo→ Result: Meal-Good
Challenge description
Die Idee: Meal-Good will Food Waste bei Produzenten und Konsumentinnen senken – mit persönlich portionierten Kochboxen aus lokaler Überschussproduktion, in wiederverwendbaren Behältern per Velo und E-Bike ausgeliefert, mit Rezepten, Herkunftsangaben und Nährwerten. So werden lokale Bauern direkt mit Kundinnen im Grossraum Lausanne verbunden.
Stand: Finalist im Sustainable Living Lab des Impact Hub Lausanne; in Arbeit sind Marktstudie und Geschäftsmodell, eine Rezeptdatenbank rund um die lokale Produktion und ein Prototyp.
Gesucht: Leute, die mitgestalten wollen, wie wir ethisch, gesund und nachhaltig essen.
- Strengthen Farmers’ Resilience – FAO (SHARP), Ricolab
Die Daten des FAO-Werkzeugs SHARP auswerten, um zu verstehen, was Kleinbauern widerstandsfähiger macht.
Florian BienefeltVincent LeeLorena Edejer→ Result: SHARPER>>
Challenge description
Das Problem: Der Klimawandel trifft Kleinbäuerinnen in Entwicklungsländern hart; in Subsahara-Afrika arbeiten über 60 % der Bevölkerung in der Landwirtschaft. Um sie zu stärken, muss man herausfinden, was sie widerstandsfähiger macht.
Die Daten: SHARP (Self-evaluation and Holistic Assessment of climate Resilience of farmers and Pastoralists) ist ein partizipatives Umfragewerkzeug der FAO für Android-Tablets; es erzeugt CSV-Dateien, die mit Excel-Makros ausgewertet werden. Öffentliche Daten der FAO sowie Daten aus Uganda und Ruanda.
Mögliche Lösung: eine bessere, automatisierte Auswertung der Resilienzwerte und ihrer Zusammenhänge, damit Entwicklungsfachleute sehen, welche Massnahmen wirken – mittelfristig ein schlankeres Werkzeug mit weniger Fragen.
Eingebracht von den ehemaligen FAO-Mitarbeitenden John Choptiany und Benjamin Gräub (Ricolab).
- Plate Size Matters – SNAQ
Tellertypen auf Fotos erkennen, um die Portionsgrösse zu schätzen.
→ Result: Snaq on Eschernode
Challenge description
Das Problem: Um die Portionsgrösse auf einem Foto zu schätzen, spielen Vorhandensein, Art und Form des Tellers eine wichtige Rolle.
Die Daten: SNAQ stellte ein Werkzeug bereit, um Bilder zu sammeln; am Anlass lagen je rund 700 Bilder von Suppentellern, flachen Tellern und Schalen vor.
Mögliche Lösung: ein Klassifikator auf Basis von Machine Learning oder klassischer Bildverarbeitung – als Prototyp: ein Foto eines echten Tellers, mit und ohne Essen, richtig einordnen.
Anreiz: eine offene Stelle als Machine Learning Engineer in Zürich ab dem zweiten Quartal 2018.
- TooSweet
Spontan am Open Mic vorgestellt: wie viel Zucker steckt in dem, was ich in einer Woche einkaufe?
Michael HochstrasserGabriel HochstrasserCharlotte Soland→ Result: TooSweet
Challenge description
Am Open Mic vorgestellte Challenge: Nährwerte aus der offenen Lebensmitteldatenbank holen und beim Einkauf zeigen, wie viel Zucker man über die Woche zu sich nimmt.
- A Yummy Game
Ein Spiel mit echten Lebensmitteldaten – parallel zum Global Game Jam 2018.
Challenge description
Am selben Wochenende fand der Global Game Jam 2018 statt, mit vier Schweizer Standorten. Die Challenge: sich von Game-Jam-Projekten inspirieren lassen, mit Open Food Data ein Spiel mit echten Daten bauen und es an beiden Anlässen veröffentlichen.
- Healthy Track
Eine Scan-App, die sagt, wie gesund ein Produkt für mich ist.
Challenge description
Es gibt viele Informationen darüber, was gesund ist, aber keine Antwort, die man beim Einkauf in Echtzeit nutzen kann. Ernährungsempfehlungen und offene Daten (etwa zu Allergenen) sollen mit der persönlichen Verfassung und dem Erkennen von Nährwerttabellen verbunden werden.
- Smart Redistribution Against Foodwaste
Überschüsse von Läden in der Stadt systematisch dorthin bringen, wo sie gebraucht werden.
Challenge description
Supermärkte werfen viele Lebensmittel weg, während gemeinnützige Organisationen, Schulen und Private sie brauchen könnten. Ansatz: bessere Daten über bald ablaufende Ware, eine Plattform, auf der Abnehmer ihren Bedarf erfassen, und ein Abgleich von Angebot und Nachfrage.
Programme
Saturday, 27 January
- 08:30–09:30
Check-in and breakfast
- 09:30–09:40
- 09:40–10:20
Let’s get challenged! The challenges
Four minutes each: Sustainable Living Lab (Food Save Challenge), Land2Door (The Link to Local Food Access), Ambrosus (Track the Food Chain), SwissDeCode (Digital Detection of Milk Fraud), Prognolite (Help Restaurants to Save Resources), AGRIDEA (Foster Local Sourcing), Meal-Good (Meal Good, Feel Good), SHARP (Strengthen Farmers’ Resilience), SNAQ (Plate Size Matters) – plus MassChallenge Switzerland with the fast track for the winning teams.
- 10:20–10:35
Open mic
Added spontaneously: «TooSweet» – how much sugar is in the weekly shopping? – and «A Yummy Game», a game with real food data alongside the Global Game Jam.
- 10:35–10:45
- 10:45–11:10
Questions to the challenge owners and team building
- 11:10
Start hacking
The teams work until 3 pm on Sunday; the hall stays open overnight.
- 12:00–14:00
Lunch
- 19:00–20:00
Dinner
Sunday, 28 January
- 08:00–09:00
Breakfast
- 12:00–14:00
Lunch
- 15:00
Project deadline
Prototype documented on hack.opendata.ch, presentation sent to food@opendata.ch.
- 15:30–16:20
- 16:20–16:30
Read the original announcement
You are what you eat, what you measure: nutrition, too, is generating more and more data; production, distribution and consumption continuously produce data streams in which there is potential for great progress. Which food is exactly right for me right now? Is what’s on my plate climate-friendly, kosher, vegan, fair, compatible with my allergy?
Preparations for the second major event of food.opendata.ch are already in full swing. On 27 and 28 January 2018 in Lausanne and on 16 and 17 February 2018 in Basel, the «Open Food Data Hackdays» will bring together big data specialists and food experts, software developers, farmers, chefs and app designers, students, entrepreneurs and many others. For two days, they will devote themselves to so-called rapid prototyping around food data. Various data sources are currently being prepared, not least via the foodrepo.org platform of the project partner École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL).
More information at http://food.opendata.ch and on Twitter at @OpendataCH.
About Opendata.ch: Opendata.ch is part of the Open Knowledge Foundation and thus of a global movement that advances transparency and innovation, efficiency and participation by opening up data. Open data gives new actors new opportunities and is increasingly used by companies as a catalyst for open innovation processes. Opendata.ch is led by its president André Golliez, together with a board drawn from the media, technology and science.
About Engagement Migros: The Engagement Migros development fund enables pioneering projects in social change that break new ground and test forward-looking solutions. In the field of business, Engagement Migros supports numerous innovation programmes and collaboration platforms such as the Kickstart Accelerator, Impact Hub Zürich or the Basel coworking programme Fluxdock. Its impact-oriented funding approach combines financial support with coaching-style services in the Pionierlab. Engagement Migros is made possible by the companies of the Migros Group with around ten million francs a year and has complemented the Migros Culture Percentage since 2012.
Organising team
Oleg LavrovskyOpendata.ch – hack.opendata.ch, Datenpakete, Technik- Sylvain BernardEPFL, Koordination Applied Machine Learning Days
