16.02.2021
Digitalisierung und Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) können einen großen Beitrag leisten, um die Abfallverwertung zu verbessern. Im Forschungsprojekt „KI-Waste“ soll der Recyclinganteil durch innovative Ansätze um mindestens 10 % erhöht werden. Methoden der Bilderkennung und Maschinendatenanalyse werden kombiniert, um den Gesamtprozess der Abfallaufbereitung zu optimieren. Das Projekt unter Leitung des Know-Centers, wird in Zusammenarbeit mit dem Institut für Maschinelles Sehen und Darstellen der Technischen Universität Graz, der JOANNEUM Research Forschungsgesellschaft und der Komptech GmbH umgesetzt.
Die Müll- bzw. Plastikberge wachsen weltweit kontinuierlich an. Etwa 4,4 Millionen Tonnen Siedlungsabfälle aus privaten Haushalten oder ähnlichen Einrichtungen fallen in Österreich pro Jahr an. Dabei handelt es sich vor allem um gemischte Abfälle, die hauptsächlich aus Kunst- und Verbundstoffen sowie organischen Anteilen wie Papier und Kartonagen bestehen. Für die Abfallaufbereitung ist die unterschiedliche Zusammensetzung herausfordernd, weil sich diese saisonal und regional stark unterscheidet. Bestehende Abfallaufbereitungsanlagen haben keine flächendeckend genutzte bzw. geeignete Technologie, um die Qualität der Zwischenschritte innerhalb einer Anlage automatisch zu erkennen. Dadurch kann es zum Beispiel geschehen, dass der Anteil an Kunststoffflaschen gut getrennt wird, während die restlichen Abfallbestandteile wie Kartonagen nur unzureichend abgeschieden werden.
„Unser Ziel ist, die Art und Zusammensetzung des Abfalls im laufenden Prozess zu beschreiben, was einen technologischen Meilenstein darstellt. Wir kombinieren dafür erstmals Bilddaten mit Maschinendaten. Die Daten werden unter realistischen und anwendungsnahen Bedingungen erhoben“, sagt Dr. Robert Ginthör vom Know-Center und erklärt die Vorgangsweise folgendermaßen: „Um die unterschiedlichen Eigenschaften des Abfalls bestmöglich zu erfassen, setzen wir in der Bildverarbeitung 2D und 3D Methoden ein. Die Bildanalyse-Software wird mithilfe von Deep Learning Algorithmen trainiert, um den Abfall zu erkennen und zu unterscheiden.“ Aus Bild- und Zeitreihendaten der Anlage leiten die Forscher schließlich Modelle ab, um die Anlage zu optimieren.
„Die Digitalisierung bietet gerade in unserem Tätigkeitsbereich noch ungenutztes Potential. Ständige Innovation ist das einzig wirksame Mittel, um langfristig als Unternehmen erfolgreich zu sein“, betont Dr. Christian Oberwinkler, CTO der Komptech GmbH, die das Projekt als Technologiepartner im Bereich Behandlung gemischter Abfälle unterstützt.
KI-Waste wird im Rahmen des Zukunftsfonds Steiermark und des Klimafonds Graz gefördert. Wirtschafts- und Forschungslandesrätin, MMag.a Barbara Eibinger-Miedl: „Der Klima- und Umweltschutz haben in der Steiermark einen hohen Stellenwert. Ein wesentlicher Baustein, um steirische Ziele in diesem Bereich zu erreichen, sind moderne Prozesse in einer innovativen Kreislaufwirtschaft. Das Forschungsprojekt KI-Waste wird hierbei einen wertvollen Beitrag leisten und zugleich die internationale Sichtbarkeit der Steiermark und Österreichs als Technologie-Standort stärken.“
Das Ergebnis von KI-Waste wird eine Handlungsempfehlung sein, wie KI in der Prozessoptimierung für die Abfall- und Kreislaufwirtschaft eingesetzt werden kann. Abfallwirtschafts-Unternehmen profitieren von einer Effizienzsteigerung, einer erhöhten Recyclingrate und einem verringerten Energieverbrauch, was sich in weiterer Folge positiv auf die Umwelt auswirkt.
Gestartet wurde das Projekt zu Jahresbeginn 2021 und ist für einen Zeitraum von zwei Jahren geplant. Die Ergebnisse sollen auch Vorarbeiten für andere Industriebereiche liefern, wie zum Beispiel die Pharma- oder Stahlindustrie, in denen ebenfalls Bilddaten gemeinsam mit Zeitreihendaten analysiert werden müssen. Es trägt auch dazu bei, Bilderkennung allgemein im Hinblick auf die Messgenauigkeit und Messposition zu optimieren.
31.01.2021
“Als A1 Telekom Austria Group setzen wir auf Innovation als strategischen Eckpfeiler und legen vielfältige Schwerpunkte im Bereich Forschung und Entwicklung. Unsere Zusammenarbeit mit dem steirischen Start-up Invenium ist ein gutes Beispiel für den Einsatz innovativer Technologien aus Österreich und den erfolgreichen Ausbau eines umfangreichen digitalen Ökosystems gemeinsam mit unseren Partnern aus Wirtschaft und Wissenschaft. Das daraus resultierende Produkt „A1 Mobility Insights“ hat sich bereits bei der Corona-Krisenbewältigung als hilfreich erwiesen und kann sich nun auch durch den Beitritt zum HERE Marketplace im Wettbewerb mit den weltweit größten Anbietern behaupten. Damit ist diese Kooperation auch ein Erfolgsbeispiel für den wichtigen Aufbau einer europäischen Datenökonomie“, so A1 Group CEO, Mag. Thomas Arnoldner.
Invenium ist ein Start Up, das aus einem Spin-off der TU Graz und des Grazer Know-Centers hervorgegangen ist. Seit 2017 ist Invenium Member des „A1 Start Up Campus“, der junge Unternehmen bei der Realisierung von Innovationen durch die Bereitstellung von Know-how und Infrastruktur unterstützt. Durch die nun erfolgte Übernahme der Mehrheit an Invenium baut A1 den Bereich der Bewegungsdaten-Analysen aus und bietet mit A1 Mobility Insights ein kommerzielles Produkt auf Basis der TÜV-geprüften und datenschutzkonformen Plattform an.
Invenium war das erste Spin-off des Know-Centers an der TU Graz, das mit den Einnahmen, die sich aus diesem Exit ergeben, Forschungskosten ersetzt und zugleich neue Forschungsarbeiten finanziert.
„Die steirischen Kompetenzzentren, wie insbesondere das Know-Center, sind Motoren für die Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Wirtschaft. Sie schaffen ein optimales Umfeld, damit zukunftsweisende Unternehmen wie Invenium entstehen können“, so Wirtschafts- und Forschungslandesrätin, MMag.a Barbara Eibinger-Miedl, die hierbei die zentrale Bedeutung dieses steirischen Start Ups unterstreicht: „Die Digitalisierung bietet neue Chancen, die wir nützen müssen, um die aktuelle Krise zu meistern und wieder auf den Erfolgsweg zu kommen. Genau hier setzt Invenium an und liefert wichtige Erkenntnisse, die etwa für Touristikerinnen und Touristiker, Unternehmen sowie Regionen und Gemeinden höchst relevant sind.“