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Künstliche Intelligenz für Umwelt und Klima

Müll smart sortieren

Forschende der HAW Hamburg entwickeln Recycling-Konzepte, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz aus Sperrmüll Wertstoffe machen.

Recyceltes Holz stellt eine wichtige Ressource u.a. für Brennstoffe dar.

Recyceltes Holz stellt eine wichtige Ressource u.a. für Brennstoffe dar. Hier bei der Firma Nehlsen AG, einem Projektpartner von "Smart Recycling".

Das Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz (BMUV) hat die Förderinitiative „Künstliche Intelligenz für Umwelt und Klima“ aufgesetzt. Das Ziel: Künstliche Intelligenz soll gezielt für den Umwelt- und Klimaschutz eingesetzt werden. Zwei Verbundprojekte von der HAW Hamburg, das Bewerbungsprojekt SmartRecycling und das Folgeprojekt SmartRecycling-UP, haben es nun in die Endrunde geschafft und werden mit über 680.000 Euro vom BMUV gefördert.

Beide Projekte sind am Forschungs- und Transferzentrum (FTZ) Smart Systems der Fakultät Technik und Informatik der HAW Hamburg angesiedelt und werden unter anderem mit dem Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) in Bremen durchgeführt. Auf Seiten der HAW Hamburg ist Prof. Dr. Tim Tiedemann, Professor für Intelligente Sensorik am Department Informatik der Verantwortliche. Zusammen mit den Verbundpartner*innen hatte er das Konzept zu Künstlicher Intelligenz (KI) und nachhaltiger Mülltrennung bei der Förderlinie eingereicht.

Mit SmartRecycling große Abfallstücke sortieren und weiterverwenden
In Deutschland werden pro Jahr rund 412 Millionen Tonnen Abfälle produziert. Mehr als die Hälfte davon sind Bau- und Abbruchabfälle. Diese und andere große Abfälle wie zum Beispiel Sperrmüll zu recyceln, ist oft schwierig und erfordert nach wie vor teure Handarbeit. „Ein geübter Baggerfahrer kann zum Beispiel Matratzen im Abfallcontainer erkennen und bergen. Schwieriger wird es bei großen Blech- oder Plastiktonnen, Feuerlöschern oder Gasflaschen, die im Sperrmüll landen. Bei unsachgemäßer Bergung, oder wenn der Fahrer das Sperrgut gar übersieht, kann das schon einmal einen ganzen Betrieb für Stunden lahmlegen und die Arbeiter*innen gefährden“, erklärt Prof. Tim Tiedemann.

Hinzu kommt, dass es mühsam ist, Einzelstücke zum Beispiel aus Stein, Holz, Plastik, Stahl oder anderen Metallen als solche im Entsorgungsgut zu erkennen und zu sortieren. „Das kann auch ein geschultes Auge kaum auf Dauer und bei hoher Geschwindigkeit leisten“, so Prof. Tiedemann. Eine herkömmliche Entsorgungsstrategie ist daher das Schreddern von großstückigen Abfällen. Das geschredderte Schottergut wird dann wiederum in Biogasanlagen oder Müllverbrennungsanlagen verwertet oder im Straßenbau eingesetzt. So kommt es vor, dass zum Beispiel Batterien und andere giftige Stoffe die Umwelt belasten. Hier setzen die beiden Verbundprojekte SmartRecycling und SmartRecycling-UP an.

Kameras liefern die Daten für die KI
Die Verbundpartner hatten sich zunächst mit dem Vorprojekt SmartRecycling bei der Förderinitiative beworben. Darin wurden Konzepte zur automatischen Sortierung großstückiger Abfälle angedacht. Diese werden jetzt im Folgeprojekt SmartRecycling-UP weiterentwickelt und eingesetzt. Dabei kommen modernste Technologien aus Robotik, Sensorik und KI zum Einsatz. „Wir installieren in den Hallen und an den Baggern diverse intelligente Kameras. Diese werden vorher von uns durch KI auf das Erkennen einzelner Gegenstände im Sperrmüll gezielt trainiert. Wir füttern die KI mit unzähligen Bildern von Dingen im Sperrmüll wie zum Beispiel Fahrradrahmen, Gasflaschen oder Matratzen. Dafür durften wir bereits in kooperierenden Unternehmen wie der Nehlsen AG oder dem aktuellen Verbundpartner ASO  mit unseren Kameras Daten sammeln“, erklärt Prof. Tiedemann.

Ein Zwischenziel kann es sein, diese smarten Kameras fest in Entsorgungsbetrieben zu installieren und die Mitarbeitenden damit dauerhaft bei der Arbeit des Sortierens zu unterstützen. „Neben der Verbesserung der Recyclingquote geht es uns auch um den Schutz der Arbeiter*innen vor Unfällen oder des Unternehmens vor Betriebsausfällen“, so Tiedemann. Teil ihrer Demonstration in der geplanten Abschlusspräsentation ist aber auch ein Bagger. Dieser soll, basierend auf den Ergebnissen des Sensorsystems der Forschenden der HAW Hamburg, die Sortierung autonom vornehmen. Die Ansteuerung des Baggers wird von dem Projektkoordinator DFKI entwickelt.

In dem Verbundprojekt SmartRecycling-UP stehen vor allem die großstückigen Abfälle aus der Baubranche oder dem Sperrmüll im Fokus. Um die einzelnen Bestandteile des Abfalls auf seinen Ursprung hin zu definieren, setzt das Team von Prof. Tiedemann unter anderem Infrarotlicht ein. Dafür werden die Kameras mit Sensoren ausgestattet, die Infrarotlicht erkennen können. „Die Kameras sehen damit ein anderes Spektrum als das menschliche Auge. Sie sehen nicht nur Farben wie rot, grün, blau, sondern auch noch 14 andere Spektralbereiche. Jedes Objekt hat dabei sein individuelles Spektrum, das durch KI von der Kamera erkannt wird, so unser Plan“, sagt Prof. Tim Tiedemann. So soll die Kamera beispielsweise Holz von Kunststoff unterscheiden können, das vom menschlichen Auge nicht mehr unterschieden werden kann. „Holz und Kunststoff richtig sortiert, können eine wichtige Ressource und als Brenn- oder Recycling-Stoffe von hohem Wert sein. Durch diese intelligente Sortierung gelangen sie wieder zurück in die Wertschöpfungskette und CO2-Emissionen können so nachhaltig gesenkt werden.“

Holz und Kunststoff richtig sortiert, können eine wichtige Ressource und als Brenn- oder Recycling-Stoffe von hohem Wert sein. Durch diese intelligente Sortierung gelangen sie wieder zurück in die Wertschöpfungskette und CO2-Emissionen können so nachhaltig gesenkt werden.

Dr. Tim Tiedemann, projektverantwortlicher Professor für Intelligente Sensorik am Department Informatik.

Derzeit untersuchen die Forschenden den Einsatz von intelligenten und lernenden Sensoren mit kooperativen Robotern in der Kreislaufwirtschaft. Aber es kommen auch andere Bereiche wie zum Beispiel die Agrarwirtschaft in Frage. „Unsere KI kann womöglich auch zu einer nachhaltigeren Landwirtschaft beitragen, indem Reifegrade oder Gesundheitszustände von Feldfrüchten erkannt und entsprechend berücksichtigt werden. Auch das untersuchen wir gerade in einem weiteren Forschungsprojekt“, sagt Prof. Tim Tiedemann.

Text: Katharina Jeorgakopulos
 

Kontakt

Fakultät Technik und Informatik
Department Informatik
Professor für Intelligente Sensorik 
Prof. Dr. Tim Tiedemann
T +49 40 428 75-8155
tim.tiedemann (@) haw-hamburg.de
 

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