Schneller und besser mit KI

Üblicherweise wird der Inhalt aus den Säcken für Leichtverpackungen, nachdem er maschinell grob nach Größe vorsortiert und magnetische Weißblechgebinde abgetrennt wurden, auf den Förderbändern noch von Hand von Batterien und anderen Fehlwürfen befreit. Dann erfasst meist ein Nahinfrarot (NIR)-Scanner den Abfallstrom. Anhand des reflektierten Lichts erkennt der Sensor unterschiedliche Kunststoffarten wie etwa Polypropylen, Polyethylen oder Polyethylenterephthalat und ermöglicht dadurch deren Sortierung.

In der Praxis treten dabei jedoch immer wieder Probleme auf. So lassen sich beispielsweise mit der NIR-Technologie schwarze Kunststoffe nicht erkennen. Auch Verpackungen mit anliegenden bunt bedruckten Stretchfolien beziehungsweise PE-Sleeves sind schwierig. Ebenso wie diese werden Joghurtbecher mit Papierbanderolen möglicherweise falsch zugeordnet, in diesem Fall als Papierabfall statt als Polystyrol-Verpackung. Dazu kommen Verpackungen, die nicht vollständig getrennt wurden – zum Beispiel Margarinebecher mit Resten des Alu-Deckels – oder stark zerdrückte Produkte. Die Folge: Sie werden falsch sortiert und landen letztendlich auf Deponien oder in der Verbrennung. Nicht selten setzen die Abfallunternehmen deshalb doch wieder auf eine manuelle Nachsortierung. Eine für das Personal sehr ermüdende Arbeit, für das Unternehmen eine deutliche Verteuerung und Verlangsamung des Prozesses. Ansonsten gehen eigentlich zum Re- oder zumindest zum Downcycling nutzbare Altkunststoffe verloren.

Bei WeSort.AI steht dagegen eine KI-Sensoreinheit aus optischen Systemen wie NIR-Spektroskopie und Digitalkameras im Mittelpunkt. Das kompakte, kastenartige Modul wird in der Regel in einem Abstand von circa einem Meter über dem Förderband mit dem Verpackungsmüll angebracht: Dort nimmt das System ein fortlaufendes Video des Abfallstroms auf. Die Bilderinformationen werden in Echtzeit mit künstlicher Intelligenz ausgewertet. Um bestimmen zu können, um was für eine Abfallart es sich handelt, wurde und wird die KI mit Millionen von Daten und Bildern marktüblicher Lebensmittel- und Non-Food-Verpackungen trainiert. Möglich wird die rechenintensive Aufgabe dadurch, dass WeSort.AI dazu Microsoft-Rechenzentren nutzen kann.

Durch den Abgleich der aufgenommenen Sensordaten mit den gesammelten Informationen werden die Verpackungen als Ganzes erkannt, etwa als Dose, Becher oder Tüte. Mehr noch, sie lassen sich auch als Lebensmittelverpackung oder anderes identifizieren. Sogar die Zuordnung zu konkreten Markenprodukten ist nach Angaben des 2021 gegründeten Unternehmens möglich. Relevant ist dieser Punkt insofern, dass nur ursprünglich für Lebensmittelverpackungen verwendeter Altkunststoff auch künftig wieder zu einer Lebensmittelverpackung recycelt werden darf.

In der angeschlossenen Sortierkammer sind direkt an den Förderbändern Düsen angebracht, die daraufhin jedes einzelne Müllstück per Luftdruck in den dafür richtigen Stoffkanal blasen. Größe und Gewicht der Stücke spielen dabei keine Rolle. Reinforcement-Learning soll die Sortierreinheit weiter verbessern. Daher befinden sich in den Stoffkanälen Kontrollkameras, die durch ihr Feedbacksignal den KI-Objekt-Erkennungs-Algorithmus beständig optimieren. So wird bereits jetzt eine Sortierreinheit von über 90 Prozent erreicht, hebt WeSort.AI hervor.

Nutzer des Systems können über die Sensoreinheit als zentraler Schnittstelle durch eine graphische Darstellung des Prozesses auf einem Dashboard alle Abfallströme im Live-Monitoring im Blick behalten. Sollten doch Risken oder Störungen auftreten, informieren Warnmeldungen umgehend darüber.

Wie Nathanael Laier, der das Unternehmen zusammen mit seinem Bruder Johannes Laier gegründet hat, erklärt, kommt das innovative System meist zur Nachsortierung zum Einsatz. Möglich sei aber auch der Einsatz bei der Vorsortierung, beispielsweise, um Gefahrstoffe wie Batterien und Metallschrott auszusortieren. Genauso könnte das System im Altpapierbereich genutzt werden, um Karton und Papier mit und ohne Druckfarben zu unterscheiden.

Dabei bietet WeSort.AI je nach Bedarf sowohl komplette Anlagen aus Sensormodul, Sortiereinheit und KI-Technologie an als auch einzelne Module. Interessenten sind gern eingeladen, die Technologie in Aktion zu sehen. Gelegenheit dazu gibt es auf diversen Events oder aber im Würzburger Technikum der Firma, wo mittlerweile zwölf Mitarbeiter beschäftigt sind.

WeSort.AI GmbH
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