In der heutigen Zeit ist das Recycling von Abfällen ein zentrales Thema, insbesondere im Hinblick auf die zunehmende Menge an großformatigen Abfällen wie Sperrmüll und Bauschutt. Der bisherige Prozess für das Recycling dieser Abfallarten ist oft langwierig und erfordert erheblichen manuellen und technischen Aufwand. Um diesem Problem entgegenzuwirken, hat ein Forschungsteam im Rahmen des Projektes SmartRecycling-Up eine wegweisende, KI-gestützte Lösung entwickelt, die eine automatisierte Sortierung solcher Abfälle ermöglicht. Diese bahnbrechende Initiative wird vom Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI) geleitet und kombiniert moderne Technologien aus den Bereichen Robotik, künstliche Intelligenz und intelligente Sensorik zu einem effektiven System.
Traditionell müssen große Abfälle vor der Sortierung zerkleinert werden. Dieser Prozess ist nicht nur ineffizient, sondern auch kostenintensiv und energieaufwendig. Im Projekt SmartRecycling-Up wurde das Ziel gesetzt, eine intelligente Sortierungslösung zu entwickeln, die es ermöglicht, große Abfälle ohne vorherige mechanische Zerkleinerung zu recyceln. Besonders der Fokus lag auf der automatisierten Rückgewinnung wertvoller Materialien wie Holz, Kunststoff und Metall, die bislang schwer aus Mischabfällen separiert werden konnten. Durch diese neue Technologie soll nicht nur die Effizienz des Recyclings gesteigert, sondern auch die Ressourcennutzung optimiert und die Recyclingquote erhöht werden.
Ein zentrales Element der Lösung ist ein innovativer technischer Ansatz, der KI-gestützte Sensorik und maschinelles Lernen mit automatisierten Steuerungssystemen vereint. Im Mittelpunkt steht ein hydraulischer Kran, der mithilfe einer KI-basierten Steuerung in der Lage ist, komplexe Aufgaben im Bereich der Abfallverarbeitung sowie den Sortierprozess selbstständig durchzuführen. Zu diesen Aufgaben gehören das Umlagern von Abfällen, das gezielte Befüllen eines Zerkleinerers, das Erkennen und Entfernen von Störstoffen sowie das separate Aussortieren von wertvollen Materialien.
Der Kern des Systems besteht aus einer hochentwickelten Sensorplattform, die multispektrale Kameras, Tiefensensoren und KI-gestützte Auswertungsverfahren nutzt. Diese Technologie ermöglicht eine präzise Klassifizierung und Lokalisierung der Materialien im dreidimensionalen Raum. Die erkannten Materialien werden in Echtzeit analysiert, und die Steuerung des Krans erhält automatisierte Entscheidungen über die Handhabung der Abfälle. Dadurch kann das System zwischen verwertbaren Stoffen und unerwünschten Materialien unterscheiden.
Ein weiterer wichtiger Bestandteil des Projekts ist das KI-basierte Steuerungsframework, das eine vollständige Automatisierung der Bewegungs- und Prozesssteuerung hydraulischer Maschinen ermöglicht. Dieses Framework umfasst verschiedene Module, die unterschiedliche Automatisierungsfunktionen bereitstellen. Der „SmartMotionController“ verwendet Deep Reinforcement Learning, um die Bewegungsabläufe der Maschinen zu erlernen und optimieren. Es analysiert kontinuierlich, wie die Maschine auf bestimmte Steuerbefehle reagiert, und passt die Bewegungsplanung entsprechend an. Das Modul „SmartStateEstimator“ verarbeitet die von externen Kameras und Lidar-Systemen gesammelten Daten, um die Ausrichtung der Maschine in Echtzeit zu schätzen.
Die entwickelten Technologien wurden zunächst im Labor des DFKI getestet, bevor sie in einer realen Müllsortieranlage der ASO GmbH in Osterholz-Scharmbeck erfolgreich angewendet wurden. Dort konnte der hydraulische Kran vorab definierte Wertstoffe zuverlässig erkennen und aussortieren. Die Tests bestätigten, dass die Kombination aus KI, Sensorik und Robotik auch in der Abfallverwertung effektiv funktioniert.
Das SmartRecycling-Up-Projekt wurde in Zusammenarbeit mit mehreren Partnern durchgeführt, darunter das Institut für Energie und Kreislaufwirtschaft an der Hochschule Bremen und die Baljer & Zembrod GmbH. Die Förderung erfolgte durch das Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz (BMUV). Mit dieser innovativen Initiative wird nicht nur die Effizienz bei der Abfallvorsortierung gesteigert, sondern auch die Arbeitsbelastung für Menschen verringert und die Qualität des Recyclingprozesses erheblich verbessert.
