Lebensmittelinformatik (150L)

Das Fachgebiet der Lebensmittelinformatik operiert interdisziplinär an der Schnittstelle der Lebensmittelwissenschaft, Biotechnologie und Informatik. Forciert wird die Digitalisierung der Lebensmittelverarbeitung in einem ganzheitlichen Ansatz, der die Lebensmittel-Lieferkette, Händler/Distributoren und Konsumenten miteinschließt. Kooperativ werden mit Partnern aus der Industrie Methoden und Technologien aus den Bereichen der Künstlichen Intelligenz, prädiktiver Datenanalyse, Industrie 4.0, adaptiven Software-Systemen sowie Internet der Dinge in die Domäne Lebensmittelverarbeitung übertragen und optimiert.

Außerdem ist das Fachgebiet mit dem Computational Science Hub der Universität Hohenheim assoziert und Teil des Institut für Lebensmittelwissenschaft und Biotechnologie.

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Fachgebiet für Lebensmittelinformatik (150L)
Fruwirthstr. 21
Gebäude 01.39 | Zimmer 122
70599 Stuttgart

0711 459 23664
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Aktuelle Themen

Neue Publikation in Sensors [20.09.2023]

Marvin Anker und Christian Krupitzer vom Fachgebiet für Lebensmittelinformatik sind Co-Autoren der Publikation "Online Monitoring of Sourdough Fermentation Using a Gas Sensor Array with Multivariate Data Analysis" in Sensors (Impact Factor: 3.9 (2022)).mehr


Neue Publikation im Journal of Ornithology [20.09.2023]

Jan Dvorak vom Fachgebiet für Lebensmittelinformatik ist Co-Autor der Publikation "Seasonal variation in the diurnal activity pattern of Eurasian blackbirds (Turdus merula) in the forest" in Journal of Ornithology (Impact Factor: 1.3 (2022)).mehr


Neuer Beitrag auf dem "11th International Organic Computing Doctoral Dissertation Colloquium 2023" [25.07.2023]

Elia Henrichs und Christian Krupitzer haben am Organic Computing Doctoral Dissertation Colloquium (OC-DDC) 2023 an der Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover teilgenommen.mehr


Neuer Konferenzbeitrag auf der "The 2nd International Electronic Conference on Processes" (2023) [14.07.2023]

Marvin Anker, Christian Krupitzer und Christine Borsum vom Fachgebiet für Lebensmittelinformatik sind Co-Authoren des Peer Reviewed Konferenzbeitrags "Prediction of Aroma Partitioning Using Machine Learning" der The 2nd International Electronic Conference on Processes (2023)(CORE Rating: IT, Peer reviewed).mehr