Künstliche Intelligenz in der Abfallwirtschaft – Ein Überblick aktueller Anwendungen und zukünftiger Trends

Zusammenfassung Angesichts stetig steigender Abfallmengen und Materialvielfalt bei Produkten sowie zunehmender Recyclingvorgaben stoßen bestehende Sammel‑, Sortier- und Verwertungsstrukturen oftmals an ihre Grenzen. So ist die derzeit noch immer eingesetzte manuelle Sortierung kosten-, personal- und zeitintensiv und angesichts des geringen wirtschaftlichen Werts vieler Abfallströme häufig nicht wirtschaftlich. Für viele Sensortechnologien gibt es technische Limits (u. a. Feuchtigkeit oder schwarze Objekte bei NIR) oder ihr Einsatz ist mit sehr hohen Kosten und geringen Durchsätzen verbunden (z. B. Metallsortierung mittels XRF oder LIBS). Auf Anlagenebene sind einzelne Aufbereitungs- und Sortieraggregate zumeist Insellösungen und individuelle, kurzfristige Optimierungen und Abstimmung zwischen den Aggregaten für den jeweiligen Abfallstrom kaum möglich. Der Lehrstuhl für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der Montanuniversität Leoben nutzt das hohe Potenzial der Künstlichen Intelligenz, um aktuellen Herausforderungen in der Branche bestmöglich zu begegnen und greift dabei auf innovatives, individuell adaptierbares und einzigartiges Forschungsequipment zurück. Im vorliegenden Beitrag werden laufende Projekte in den Anwendungsfeldern von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen in der Abfallwirtschaft vorgestellt. Des Weiteren erfolgt die Darstellung eines praxisnahen Ablaufs zur Implementierung eines KI-basierten Sortiermodells sowie der dazugehörigen Ausstattung. Zudem wird die Wichtigkeit repräsentativer Datensätze für eine effiziente, generalisierende und robuste KI in der Abfallwirtschaft gezeigt.