SmartRecycling

KI und Robotik für eine nachhaltige Kreislaufwirtschaft

In SmartRecycling werden Konzepte entwickelt wie KI und Robotik konkret zur Verbesserung der Recyclingquote bei großstückigen Abfällen eingesetzt werden können. Dabei werden sowohl technische als auch ökonomische Herausforderungen berücksichtigt. Die im Vorhaben erarbeiteten Lösungen sind primär für die Kreislaufwirtschaft gedacht, sollen aber auch in andere Anwendungsbereiche von hoher gesellschaftlicher Relevanz übertragen werden können. Beispiele sind der Katastrophenschutz, Naturschutz durch automatisierte Abfallsammlung, eine nachhaltige Landwirtschaft, ökologisch verträglicher Bergbau sowie die Wartung und Pflege von Infrastrukturen und die Industrie 4.0. Darüber hinaus unterstützt das Projekt SmartRecycling mit seiner effizienten Kl- und robotik-basierten Lösung das Sustainable Development Goal „Nachhaltiger Konsum und Produktion“ sowie die im Deutschen Ressourceneffizienzprogramm festgelegten Ziele zur Steigerung der Recyclingrate bei Siedlungsabfällen auf über 65 Prozent, des Recyclinganteils von Kunststoffabfällen und des Einsatzes von Recycling-Baustoffen.

Laufzeit: 15.07.2020 bis 14.02.2021
Zuwendungsempfänger: Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH
Fördergeber: Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz
Förderkennzeichen: Dieses Projekt erfolgt mit Förderung durch das BMU, Förderkennzeichen 67KI1013A
Partner: Institut für Energie und Kreislaufwirtschaft an der Hochschule Bremen GmbH
Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg
Nehlsen Stoffstrom GmbH & Co. KG
Anwendungsfelder: Logistik, Produktion und Consumer
Verwandte Projekte: ROBDEKON
Robotersystem für die Dekontamination in menschenfeindlichen Umgebungen (06.2018- 06.2022)
ROSA
Robotergestützte Sortierung von großstückigem Abfall (06.2009- 02.2011)
Verwandte Robotersysteme: ARTER
Autonomous Rough Terrain Excavator Robot
ARTER
Autonomous Rough Terrain Excavator Robot

Projektdetails

Hydraulischer Kran bestückt Tiefbunker (Foto: Thomas Vögele, DFKI)
Bagger bei Vorsortierung von Sperrmüll (Foto: Thomas Vögele, DFKI)
Objektidentifikation mit Multispektralkamera (Foto: Tiedemann, HAW)

Die Ausgangssituation: Was ist die ökologische Herausforderung?
Bei der Kreislaufwirtschaft geht es darum, Produkte und Rohstoffe möglichst lange zu nutzen. Wenn das nicht mehr möglich ist, werden Rohstoffe in ihre Ausgangsstoffe zerlegt und wiederverwertet. Eine automatisierte Trennung dieser Stoffe ist besonders effizient und damit umweltschonend. Allerdings ist diese Trennung derzeit nur bei kleinstückigen oder bereits geschredderten Abfällen, sogenannten Flakes, möglich. Abfälle die großstückig sind, wie etwa Bauschutt oder Sperrabfall, müssen für die automatisierte Sortierung zunächst zerkleinert werden. Dies erfolgt meist manuell oder mit manuell bedienter Technik und ist daher langsam und kostenintensiv. Entsprechend gering ist die Recyclingquote, sodass viele wertvolle Rohstoffe zusammen mit Restabfällen entsorgt oder bestenfalls geringwertig verwertet werden. Ein Beispiel sind gut erhaltene und wertvolle Ziegelsteine, die im Recyclingprozess zu Schotter „degradiert“ werden. Die Zerkleinerung der Abfälle macht es zudem schwieriger, Schadstoffe zu erkennen und auszusortieren.

Die Idee: Einsatz von KI und Robotik für die Verbesserung des Recyclingprozesses

Vom effizienteren Recycling großstückiger Abfälle, vor allem im Bereich der Bauwirtschaft, wird ein signifikanter ökologischer Nutzen erwartet: Von den rund 412 Millionen Tonnen Abfall in Deutschland sind 220 Millionen Tonnen Bau- und Abbruchabfälle (Daten aus 2017, statistisches Bundesamt). Dabei spielt die Sortierung der Abfälle für die Erhöhung der Ressourceneffizienz eine entscheidende Rolle. Hier setzt das Vorhaben SmartRecycling an. Durch den Einsatz moderner Sensorik, Kl-Methoden und Robotik soll die Sortierung von Abfällen verbessert und damit die Ressourceneffizienz erhöht werden.
In der Konzeptionsphase des Vorhabens wurde der Einsatz der genannten Techniken eruiert und entsprechende Ansätze zur Steigerung der Effizienz erarbeitet. In der sich anschließenden Umsetzungsphase sollen diese Konzepte umgesetzt und erprobt werden.

In der Konzeptionsphase von SmartRecycling wurden Konzepte entwickelt wie KI und Robotik konkret zur Verbesserung der Recyclingquote bei großstückigen Abfällen eingesetzt werden können. Dabei werden sowohl technische als auch ökonomische Herausforderungen berücksichtigt.
Die in der Umsetzungsphase des Vorhabens erarbeiteten Lösungen sind primär für die Kreislaufwirtschaft gedacht, sollen aber auch in andere Anwendungsbereiche von hoher gesellschaftlicher Relevanz übertragen werden können. Beispiele sind der Katastrophenschutz, Naturschutz durch automatisierte Abfallsammlung, eine nachhaltige Landwirtschaft, ökologisch verträglicher Bergbau sowie die Wartung und Pflege von Infrastrukturen und die Industrie 4.0.
Darüber hinaus unterstützt das Projekt SmartRecycling mit seiner effizienten Kl- und Robotik-basierten Lösung das UN Sustainable Development Goal „Nachhaltiger Konsum und Produktion“ sowie die im Deutschen Ressourceneffizienzprogramm festgelegten Ziele zur Steigerung der Recyclingrat bei Siedlungsabfällen auf über 65 Prozent, des Recyclinganteils von Kunststoffabfällen und des Einsatzes von Recycling-Baustoffen.

Videos

Smart Recycling - KI und Robotik für eine nachhaltige Kreislaufwirtschaft

Im Projekt SmartRecycling, an dem der Forschungsbereich Robotics Innovation Center des Forschungszentrums für Künstliche Intelligenz (DFKI) gemeinsam mit dem Institut für Energie und Kreislaufwirtschaft (IEKrW) und der Hochschule für angewandte Wissenschaften (HAW), sowie das Bremer Entsorgungsunternehmen Nehlsen GmbH & Co. KG beteiligt war, wurde ein Konzept zur automatisierten Sortierung von großstückigen Wertstoffen in der Recyclingindustrie entwickelt. Das SmartRecycling Konzept sieht vor, modernste Technologien aus Robotik, Sensorik und Künstlicher Intelligenz in den Einsatz zu bringen, um eine Vollautomatisierung der Vorsortierung von großstückigen Abfällen zu ermöglichen und dadurch die Recyclingquote zu erhöhen.

Publikationen

2021

Concept of a Robotic System for Autonomous Coarse Waste Recycling
Tim Tiedemann, Matthis Keppner, Tom Becker, Thomas Vögele, Martin Wittmaier, Sebastian Wolff
In Proceedings of the 18th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics - ICINCO, (ICINCO-2021), 06.7.-08.7.2021, Virtual, SciTePress, pages 493-500, Jul/2021. ISBN: 978-989-758-522-7.

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zuletzt geändert am 04.01.2024
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