Recycling-Roboter: Mit künstlicher Intelligenz zur smarten Abfallwirtschaft

Intelligente Sortierroboter und Objekterkennungstechnik modernisieren das Recycling, indem sie helfen, Abfälle zu identifizieren und richtig zu trennen.

Hochmoderne Recyclinganlagen sind ein Labyrinth aus Hochgeschwindigkeitsförderbändern. Auf diesen werden enorme Mengen an Abfall transportiert wird. Kunststoff, Papier und Aluminium werden mit Hilfe von intelligenten Sensoren voneinander getrennt. Diese Technik erleichtert den Sortiervorgang zwar auf den ersten Blick. Allerdings ist sie nicht intelligent und flexibel genug, um den Prozess von Anfang bis zum Ende zu optimieren.

Denn hinter den Kulissen sortieren Mitarbeiter den Müll zusätzlich von Hand, um sicherzustellen, dass Cornflakesschachteln nicht mit Getränkedosen gemischt werden. Da es sich dabei nicht nur um eine unschöne, sondern auch ziemlich langweilige Arbeit handelt, gibt es beispielsweise in den USA laut dem Bureau of Labor Statistics in Recyclinganlagen eine sehr hohe Fluktuation von Arbeitskräften.

effizienteres recycling dank KI

Intelligente Lösungen ermöglichen zunehmen, diese unangenehmen Aufgaben maschinell zu erledigen. Spinnenähnliche Roboterarme, die durch Kameras und künstliche Intelligenz (KI) gesteuert werden – eine Art Gesichtserkennung für Abfall – unterstützen kommunale Recyclinganlagen bei der Steigerung der Arbeitseffizienz. „Meiner Meinung liegt die Zukunft der Abfallverwertung darin, neue und innovative Methoden zur Materialverwertung zu entwickeln“, so Thomas Brooks, Director of Technology bei Bulk Handling Systems, die den Max-AI Sortierroboter herstellen. „Auf diese Weise steigern wir das Interesse und recyceln größere Abfallmengen.“

Die Sortierroboter verwenden ein visuelles, auf Deep Learning basierendes System, um unterschiedliche Stoffe zu erkennen. Anhand von künstlicher Intelligenz wird das Gesehene anschließend verarbeitet und ein Roboterarm dazu angewiesen, bestimmte Objekte aufzuheben. Laut Brooks ist diese Technik ein wichtiger Meilenstein auf dem Weg, Recycling-Systeme rentabler zu machen.

Materialverschwendung minimieren

Abfall ist ein massives Problem: Laut der Weltbankgruppe werden jedes Jahr weltweit 1,3 Milliarden Tonnen Siedlungsabfälle erzeugt. Bis 2025 soll diese Zahl auf 2,2 Milliarden Tonnen ansteigen. Die schlechte Nachricht ist, dass sich viele Recyclingbemühungen weit weniger auszahlen als erhofft. Beispielsweise werden nur 14 Prozent des Plastikmülls weltweit recycelt. In den USA wird laut der US-amerikanischen Umweltschutzbehörde EPA nur etwa ein Drittel des Abfalls recycelt. Diese Zahl hat sich auch in den letzten zehn Jahren nicht verändert.

Laut Brooks haben herkömmliche Sortiertechnologien das Recyclingverfahren verbessert. Sie identifizieren die Abfallzusammensetzung mittels Infrarotkameras mit optischen Sensoren. Anschließend trennen mechanische Sortiermaschinen, etwa Gebläse, den Abfall. Das reicht jedoch meist nicht aus. In vielen Recyclinganlagen sind zusätzlich menschliche Mitarbeiter für die Feinsortierung erforderlich.

plastik ist nicht gleich plastik

Nach dem Trennen und Bündeln der einzelnen Wertstoffe werden diese häufig an Zwischenhändler oder Produktionsanlagen verkauft. Dafür müssen die Materialien häufig spezifische Anforderungen erfüllen, um überhaupt abgenommen zu werden. Beispielsweise ist eine Salat-Box aus dem gleichen Material hergestellt wie eine Kunststoff-Wasserflasche. Aufgrund der unterschiedlichen Verunreinigung durch Lebensmittel können sie jedoch nicht immer an den gleichen Zwischenhändler verkauft werden.

Die visuellen PC-Systeme, sozusagen das Gehirn hinter den neuen Sortierrobotern, unterscheiden ähnliche Materialien mit Leichtigkeit, so Matanya Horowitz, Gründer und CEO von AMP Robotics. Horowitz studierte Deep Learning-Technik am California Institute of Technology. Während seines Studiums wurde Horowitz klar, dass Recyclingsortieranlagen ein spannendes Anwendungsfeld für Deep Learning-Methoden sind. „Sie brauchen ein visuelles PC-System, das einen Karton erkennt, auch wenn er vollkommen mit Schmutz überzogen oder zerrissen oder sogar teilweise von anderem Müll bedeckt ist“, sagte Horowitz.

datenbasierte sortierung

Sein Start-up hat nun die Recyclinganlage „Alpine Waste & Recycling“ in Denver, Colorado mit einem Sortierroboter aufgerüstet. Die moderne Maschine bedient sich der gleichen visuellen Computersysteme, die von Unternehmen für hochautomatisierte Fertigungsverfahren, beispielsweise bei der Herstellung von Computerchips, verwendet werden. Allerdings kann sich die Trennung von Papier und Plastik durchaus als schwieriger gestalten. Die Identifikation funktioniert am besten bei sorgfältig geordneten und absehbaren Materialien.

Der Abfall in einer Recyclinganlage ist jedoch selbst nach der mechanischen Sortierung noch immer sehr heterogen. Einen fettigen Pizzakarton von einer zerbeulten Dose zu unterscheiden, von denen keiner zweimal die gleiche Ausrichtung und Position auf dem Förderband hat, erfordert die Erstellung eines umfangreichen, charakteristischen Datensatzes. Tausende Bilder von Abfall in unterschiedlichen Positionen unterstützen den Lernvorgang des neuralen Netzwerks, wodurch es letztendlich eigenständig lernt, so McVeigh.

Die Zukunft der abfallverwertung

Obwohl KI eine relativ neue Technologie im Bereich der Abfallsortierung ist, glauben Fachleute, dass sie neben der Qualitätskontrolle noch weitere Bereiche optimieren kann. Die gleichen visuellen PC-Kameras, die bei den Sortierrobotern eingesetzt werden, ließen sich beispielsweise zur Konfiguration des Förderbandlayouts verwenden. So wird die Sortieranlagenmatrix in Echtzeit optimiert, um sich den geförderten Materialien anzupassen. Wenn die Menge an Plastikmüll steigt, könnten so automatisch mehr Kapazitäten für deren Verarbeitung geschaffen werden.

Recycling-Sortierroboter
Ein Sortierroboter nutzt KI, um Kartons zu erkennen und sie von anderen Materialien zu trennen. Foto: AMP Robotik.

„Letztendlich ist diese smarte Automatisierung das Ziel, auf das sich Recycling und Abfallwirtschaft zubewegt“, so Bryan Staley, CEO der Forschungseinrichtung Environmental Research & Education Foundation. Er betont allerdings, dass sich diese Roboter zuerst betrieblich und finanziell bewähren müssen, bevor sie sich für Recyclingbetriebe wirklich ilohnen. „Ich bin überaus zuversichtlich“, so Brent Hildebrand, Vizepräsident der Recyclinganlage Alpine Waste & Recycling. „In Hinblick auf die Fortschritte, die AMP Robotics im vergangenen Jahr gemacht hat, denke ich, dass es sich um etwas handelt, das Anlagen im ganzen Land nutzen können.“

Die Abfallwirtschaft scheint auf den ersten Blick nicht wirklich eine geeignete Branche für die Implementierung von künstlicher Intelligenz zu sein – und es ist tatsächlich noch zu früh, um vorherzusagen, inwiefern sie integriert wird – allerdings ist das robotergesteuerte Sortieren eine vielversprechende und anspruchsvolle Aufrüstoption für Maschinen, die ältere Sortieranlagen niemals erreichen. Eines Tages wird sie Gemeinden vielleicht helfen, ihre Recyclinganlagen noch effizienter und rentabler zu betreiben. Und das ist kein dahergeredeter Müll.

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