Open Food Data Hackdays
- Hackathon
27–28 janvier 2018, 08:30 @ SwissTech Convention Center, EPFL, Route Louis-Favre 2, 1024 Ecublens
Les 27 et 28 janvier 2018, les deuxièmes Open Food Data Hackdays de food.opendata.ch se sont tenus au SwissTech Convention Center de l’EPFL à Lausanne, dans le cadre des Applied Machine Learning Days. Étudiantes et experts chevronnés – développeuses, nutritionnistes, designers d’applications, spécialistes de la blockchain et du machine learning – ont travaillé 32 heures sur des prototypes pour un système alimentaire plus intelligent. Nouveauté : une collaboration plus étroite avec l’économie – neuf défis fondés sur des données ouvertes ont été posés par de jeunes et moins jeunes entreprises comme Prognolite, Ambrosus, SwissDeCode, SNAQ et AGRIDEA, ainsi que par le Sustainable Living Lab de l’Impact Hub et d’anciens collaborateurs de la FAO.
Le dimanche après-midi, neuf équipes ont présenté leurs résultats, d’une base de données ouverte des producteurs locaux du canton de Vaud et d’une analyse de l’outil de résilience SHARP de la FAO jusqu’à une application qui montre combien de sucre contient le panier d’achat. Le machine learning et la blockchain avaient atteint le stade où l’on peut « simplement essayer » lors d’un hackathon ; Ambrosus a ouvert sa plateforme au public pour la première fois ce week-end-là.
Un jury a retenu deux projets qu’Opendata.ch a ensuite accompagnés par du coaching et son réseau et envoyés directement au dernier tour de MassChallenge Switzerland : Prognolite, qui aide les restaurants à réduire le gaspillage et à planifier le personnel grâce à des prévisions tirées des données de vente de Jucker Farm, et BeerChain, qui détecte les produits contrefaits avec un code QR et la blockchain d’Ambrosus. Les Hackdays ont été organisés par Nikki Böhler, Hannes Gassert et Oleg Lavrovsky, grâce au soutien d’Engagement Migros et de l’EPFL ; l’édition suivante a eu lieu trois semaines plus tard à Bâle.
Photos
Photo: Opendata.ch
Documentation et enregistrements
- 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
Projets
- 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.
Défis
- Food Save Challenge – Sustainable Living Lab (Impact Hub Lausanne)
Ideen, um den Food Waste in der Region Lausanne bis 2030 zu halbieren.
Description du défi
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→ Résultat: Land2Door
Description du défi
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→ Résultats: BeerChain, Total Recall
Description du défi
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.
→ Résultat: BeerChain
Description du défi
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→ Résultat: Prognolite
Description du défi
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.
Description du défi
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→ Résultat: Meal-Good
Description du défi
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→ Résultat: SHARPER>>
Description du défi
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.
→ Résultat: Snaq on Eschernode
Description du défi
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→ Résultat: TooSweet
Description du défi
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.
Description du défi
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.
Description du défi
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.
Description du défi
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
Samedi 27 janvier
- 08:30–09:30
Accueil et petit-déjeuner
- 09:30–09:40
- 09:40–10:20
Let’s get challenged ! Présentation des défis
Quatre minutes chacun : 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 avec l’accès direct pour les équipes lauréates.
- 10:20–10:35
Open mic
Ajoutés spontanément : « TooSweet » – combien de sucre contiennent les achats de la semaine ? – et « A Yummy Game », un jeu avec de vraies données alimentaires en parallèle au Global Game Jam.
- 10:35–10:45
- 10:45–11:10
Questions aux porteurs de défis et formation des équipes
- 11:10
Début du hacking
Les équipes travaillent jusqu’au dimanche 15 h ; la halle reste ouverte la nuit.
- 12:00–14:00
Déjeuner
- 19:00–20:00
Dîner
Dimanche 28 janvier
- 08:00–09:00
Petit-déjeuner
- 12:00–14:00
Déjeuner
- 15:00
Remise des prototypes
Prototype documenté sur hack.opendata.ch, présentation envoyée à food@opendata.ch.
- 15:30–16:20
- 16:20–16:30
Lire l’annonce d’origine
Tu es ce que tu manges, ce que tu mesures : l’alimentation aussi génère de plus en plus de données ; la production, la distribution et la consommation produisent en continu des flux de données qui recèlent un potentiel de grands progrès. Quel aliment est exactement le bon pour moi, maintenant ? Ce qui se trouve dans mon assiette est-il respectueux du climat, casher, végane, équitable, compatible avec mon allergie ?
Les préparatifs du deuxième grand événement de food.opendata.ch battent déjà leur plein. Les « Open Food Data Hackdays » réuniront les 27 et 28 janvier 2018 à Lausanne et les 16 et 17 février 2018 à Bâle des spécialistes du big data et des expert·e·s en alimentation, des développeuses et développeurs de logiciels, des agriculteurs, des cuisiniers et des designers d’applications, des étudiant·e·s, des entrepreneuses et bien d’autres encore. Pendant deux jours, ils se consacreront au prototypage rapide (rapid prototyping) autour des données alimentaires. Diverses sources de données sont actuellement en préparation, notamment via la plateforme foodrepo.org du partenaire de projet, l’École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL).
Plus d’informations sur http://food.opendata.ch et sur Twitter via @OpendataCH.
À propos d’Opendata.ch : Opendata.ch fait partie de l’Open Knowledge Foundation et donc d’un mouvement mondial qui, par l’ouverture des données, fait progresser la transparence et l’innovation, l’efficacité et la participation. Les données ouvertes offrent de nouvelles possibilités à de nouveaux acteurs et sont de plus en plus utilisées par les entreprises comme catalyseur de processus d’innovation ouverte. Opendata.ch est dirigée par son président André Golliez, avec un comité issu des médias, de la technologie et de la science.
À propos d’Engagement Migros : Le fonds de soutien Engagement Migros rend possibles des projets pionniers de transformation sociétale qui explorent de nouvelles voies et testent des solutions tournées vers l’avenir. Dans le domaine de l’économie, Engagement Migros soutient de nombreux programmes d’innovation et plateformes de collaboration comme le Kickstart Accelerator, l’Impact Hub Zürich ou le programme de coworking bâlois Fluxdock. Son approche de soutien axée sur l’impact combine un soutien financier et des prestations de type coaching au sein du Pionierlab. Engagement Migros est financé par les entreprises du groupe Migros à hauteur d’environ dix millions de francs par an et complète depuis 2012 le Pour-cent culturel Migros.
Équipe d’organisation
Oleg LavrovskyOpendata.ch – hack.opendata.ch, Datenpakete, Technik- Sylvain BernardEPFL, Koordination Applied Machine Learning Days
