Markt News

iStock.com/vm

Recycling: KI optimiert Müllsortieranlagen

Ein entsprechendes System entwickelten die Technische Hochschule Köln und der Fördertechnikhersteller Westeria im Rahmen des Gemeinschaftsprojekts Disc Spreader. In Recyclinganlagen werde der Abfall aus Platzgründen auf schmalen Förderbändern mit rund 80 Zentimetern Breite transportiert und dann auf bis zu drei Meter breite Sortierbänder überführt, teilte die TH Köln am Donnerstag mit. „Fällt der Abfall von einem schmalen Band auf ein breites, liegt das Material dort meistens angehäuft in der Mitte des Bandes. Die Sortierstationen erzielen aber das beste Ergebnis, wenn der Müll möglichst gleichmäßig verteilt ist und die Objekte auf dem Förderband nur nebeneinander und nicht aufeinanderliegen. Dies gilt für alle Müllarten“, so Bernhard Westbrock, Geschäftsführer des Fördertechnikherstellers.

In den Anlagen des Unternehmens sei deshalb bislang eine starr montierte, rotierende Scheibe zum Einsatz gekommen, die dort angebracht sei, wo der Müll vom Zuführband herunterfällt und die dann für eine gleichmäßigere Verteilung auf dem Sortierband sorgt. „Eine fest eingestellte Scheibe kann nur für eine bestimmte Zusammensetzung des Mülls ein optimales Ergebnis liefern. Ändert sich diese, muss manuell nachjustiert werden. Diesen Prozess haben wir durch eine selbst lernende Künstliche Intelligenz ersetzt“, sagte Prof. Dr. Patrick Tichelmann, der am Institut für Allgemeinen Maschinenbau das Labor für Angewandte Künstliche Intelligenz leitet.


Bewegliche Scheibe optimiert Verteilung
In seiner Bachelorarbeit im Studiengang Maschinenbau habe Mario Hobsch nachgewiesen, dass die Müllverteilung deutlich optimiert werden könne, wenn die Positionierung der Scheibe anhand von sechs Parametern verändert wird. Darauf aufbauend entwickelten die Projektpartner demnach ein mechanisches System, welches diese Parameter im laufenden Betrieb anpassen könne. Dabei sei von besonderer Bedeutung gewesen, dass das System kompakt gebaut, wartungsarm und robust gegenüber den unvermeidlichen Verschmutzungen sei, hieß es.

Zudem installierten die Forscher den Angaben zufolge ein kameragestütztes System über dem Sortierband. „Unsere Technik prüft permanent die Verteilung des Mülls auf dem Band und gibt der KI eine Rückmeldung. Diese regelt dann die Position des Disc Spreaders. Ändert sich die Müllzusammensetzung stark, wird dies erkannt und die Künstliche Intelligenz beginnt eine sogenannte Lernphase. Dadurch lernt das Programm den neuen Müll optimal zu verteilen, was die universelle Einsatzfähigkeit des Systems ermöglicht. Verwendet wurde ein Deep-q-learning Ansatz aus dem Bereich des Maschinellen Lernens“, erläuterte Tichelmann.

Westbrock und sein Team hätten diverse Testreihen mit verschiedenen Müllzusammensetzungen durchgeführt, hieß es weiter. „Die neue Verteilscheibe und die Künstliche Intelligenz laufen inzwischen stabil und schaffen es, die Müllverteilung auf dem Band bei Abweichungen sehr schnell wieder in den Toleranzbereich zu bringen. Im Idealfall können die Sortieranlagen so eine bis zu 30 Prozent höhere Ausbeute erbringen“, resümierte Westbrock. (ud)
 

Stichworte

Anzeige

Lexikoneinträge