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EOS Core

Der EOS Core ist das Berechnungssystem, das alle Eaternity-Produkte antreibt. Es wandelt unvollständige Lebensmitteldaten durch ein ausgefeiltes System von Gap Filling Modules (GFMs) in umfassende Umweltauswirkungsbewertungen um.

Was ist EOS Core?

EOS Core ist ein graphbasiertes Berechnungsframework, das entwickelt wurde, um:

  • Datenlücken zu füllen in Lebensmittelproduktinformationen mittels wissenschaftlicher Modelle
  • Umweltauswirkungen zu berechnen über mehrere Dimensionen hinweg (Klima, Wasser, Biodiversität)
  • Bewertungen und Scores zu generieren, die Auswirkungen an Verbraucher kommunizieren
  • Effizient zu skalieren von einzelnen Produkten bis zu Millionen von Artikeln

Kernfähigkeiten

Umweltauswirkungsbewertung

Die Engine berechnet Auswirkungen über mehrere Umweltdimensionen:

DimensionEinheitBeschreibung
Klimakg CO₂eTreibhausgasemissionen
WasserLiterBlauwasser-Fußabdruck
BiodiversitätPunkteLandnutzungsauswirkung auf Ökosysteme
TierwohlBewertungBewertung der Haltungsbedingungen
RegenwaldEntwaldungsrisiko

Datenlückenfüllung

Reale Lebensmitteldaten sind oft unvollständig. Die Engine füllt Lücken automatisch mit:

  • Standardwerten aus wissenschaftlichen Datenbanken
  • Proxy-Berechnungen basierend auf ähnlichen Produkten
  • KI-gestütztem Matching zur Zutatenidentifikation
  • Regelbasierter Ableitung aus verfügbaren Attributen

Skalierbare Architektur

Die Engine verarbeitet Daten auf mehreren Ebenen:

Einzelprodukt → Rezeptanalyse → Menübewertung → Portfoliobewertung
↓ ↓ ↓ ↓
1 Artikel 10-50 Artikel 100e Artikel 1000e Artikel

Funktionsweise

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  1. Eingabedaten - Rohe Produktinformationen (Name, Zutaten, Herkunft usw.)
  2. Graph-Erstellung - Berechnungsgraph mit Knoten für Produkte, Zutaten und Prozesse erstellen
  3. GFM-Planung - Orchestrator bestimmt, welche Module auf welchen Knoten laufen sollen
  4. Modul-Ausführung - GFMs füllen Lücken und berechnen Auswirkungen in Abhängigkeitsreihenfolge
  5. Auswirkungs-Berechnung - Aggregation der Umweltfußabdrücke über Lebenszyklusphasen
  6. Bewertungs-Generierung - Umwandlung von Auswirkungen in benutzerfreundliche Scores
  7. Ausgabe - Strukturierte Ergebnisse zur Anzeige oder Integration bereit

Systemarchitektur

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Kernkomponenten

Berechnungsgraph (CalcGraph)

Die zentrale Datenstruktur, die Berechnungen als gerichteten Graphen verwaltet:

  • Knoten repräsentieren Entitäten (Produkte, Zutaten, Prozesse, Emissionen)
  • Eigenschaften speichern unveränderliche Daten auf Knoten
  • Mutationen ermöglichen transparente, nachvollziehbare Graphänderungen
  • Observer lösen GFM-Ausführung aus, wenn Knoten hinzugefügt werden

Gap Filling Modules (GFMs)

Die Modularität der Engine stammt aus ihren über 50 spezialisierten GFMs:

KategorieBeispiele
Matchingmatch_product_name_gfm, KI-gestütztes Zutaten-Matching
Standortorigin_gfm, location_gfm, geografische Verarbeitung
Lebenszyklusgreenhouse_gfm, transportation_gfm, processing_gfm
Umweltimpact_assessment_gfm, water_scarcity_gfm, rainforest_gfm
Aggregationaggregation_gfm, Zusammenführung von Ergebnissen über Zutaten

Mehr über GFMs erfahren →

Orchestrator

Der Orchestrator koordiniert die GFM-Ausführung:

  • Erzeugt Worker für jeden Knoten über Factory-Muster
  • Prüft should_be_scheduled() zur Bestimmung der Relevanz
  • Verifiziert can_run_now() für Abhängigkeitserfüllung
  • Führt Module asynchron mit Prioritätsverwaltung aus
  • Behandelt Fehler und erfasst Leistungsstatistiken

Mehr über Orchestrierung erfahren →

Methodologische Grundlage

Alle Berechnungen basieren auf peer-reviewter wissenschaftlicher Methodik:

  • Life Cycle Assessment (LCA) Prinzipien
  • Datenbankpartnerschaften (ecoinvent, WFLDB)
  • Transparente Annahmedokumentation
  • Regelmäßige wissenschaftliche Überprüfung

Mehr über Methodik erfahren →

Integrationsoptionen

EOS Core kann über folgende Wege aufgerufen werden:

IntegrationAnwendungsfallBeschreibung
Eaternity API v2Vollausgestattete APIModerne REST-API mit Batch-Verarbeitung
Eaternity API v1Legacy-KompatibilitätAbwärtskompatible Endpunkte
GFM SDK (in Kürze)Eigene ModuleEntwicklung und Bereitstellung eigener GFMs

Nächste Schritte