Künstliche Intelligenz und der Einsatz von Robotern in der Sortierung könnten zukünftig einen wesentlichen Beitrag liefern, im Sinne einer Kreislaufwirtschaft aus Abfällen hochwertige Sekundärrohstoffe zu gewinnen. Im Rahmen einer vom EIT Climate KIC finanzierten Pilotstudie wurde eine solche KI-Lösung von einem europäischen Forschungskonsortium unter Leitung von Ferrovial Services unter Beteiligung von NTU und dem Wuppertal Institut getestet und evaluiert. Der Roboter wurde in der Nähe von Barcelona in einer bestehenden Hausmüllsortieranlage installiert, an realen Hausmüllabfällen getestet und die Ergebnisse hinsichtlich Sortierqualität und Reinheit der relevanten Stoffströme evaluiert, ebenso wurden erste Abschätzungen aus sozioökonomischer Perspektive vorgenommen. Die Ergebnisse erlauben erste Rückschlüsse sowohl auf Chancen als auch Risiken der digitalisierten Abfallwirtschaft: So heterogene Abfallströme wie Hausmüll stellen für Robotiksysteme noch erhebliche Herausforderungen dar, gleichzeitig zeigen sich beeindruckende Lernkurven für die Entwicklung der Sortierqualität während der Testphase. Insgesamt wird deutlich, dass technologische Lösungen allein den Sprung zur Kreislaufwirtschaft nicht bewerkstelligen können – sie werden jedoch zunehmend wichtiger Bestandteil einer Transformation der gesamten Wertschöpfungskette vom Produktdesign bis zur Entsorgung.
Artificial intelligence and the use of robots in sorting could in future make a significant contribution to the production of high-quality secondary raw materials from waste, in the sense of a recycling economy. Within the framework of a pilot study financed by the EIT Climate KIC, a European research consortium led by Ferrovial Services, NTU and the Wuppertal Institute tested and evaluated such an AI solution. The robot was installed near Barcelona in an existing domestic waste sorting plant, tested on real domestic waste and the results have been evaluated with regard to sorting quality and purity of the relevant material flows, as well as initial estimates from a socio-economic perspective. The results allow first conclusions to be drawn on both opportunities and risks of digital waste management: Heterogeneous waste streams such as household waste still pose considerable challenges for robotic systems, but at the same time impressive learning curves for the development of sorting quality during the test phase. Overall, it is clear that technological solutions alone cannot make the leap to recycling management – but they are becoming an increasingly important part of a transformation of the entire value chain from product design to disposal.
DOI: | https://doi.org/10.37307/j.1863-9763.2020.02.03 |
Lizenz: | ESV-Lizenz |
ISSN: | 1863-9763 |
Ausgabe / Jahr: | 2 / 2020 |
Veröffentlicht: | 2020-02-11 |
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