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KI-basierte Prognose macht die intelligente Verwertung von Kunststoffabfällen möglich

Fast jedes Unternehmen hat sie: Kunststoffabfälle und als Rohstoff werden sie immer begehrter. Doch wie erzielen Unternehmen die bestmögliche Verwertung, ermöglichen eine Kreislaufwirtschaft und sparen Kosten? Das Forschungsprojekt PlastIQ entwickelt ein System auf Basis künstlicher Intelligenz (KI) zur Prognose von Menge, Qualität und Verfügbarkeit von Kunststoffabfällen in Unternehmen, um so eine optimale Verwertung dieser Abfälle zu erreichen.

Neues Forschungsprojekt PlastIQ von WeSort.AI und dem SKZ unterstützt Unternehmen bei der optimalen Verwertung

Unternehmen wissen oft nicht, welche Qualität, Zusammensetzung und Verfügbarkeit ihre Kunststoffabfälle haben und welche potenziellen Abnehmer und Verwertungsoptionen vorhanden sind. Das Ziel des Projekts PlastIQ ist daher die Entwicklung eines KI-basierten Systems, um diese Informationslücken zu füllen. Das Vorhaben wird vom Start-Up WeSort.AI mit Unterstützung durch das SKZ durchgeführt.

Intelligente Prognosen für eine nachhaltige Verwertung von Kunststoffen
Innovative KI-Verfahren sollen die simultane Prognose von Qualität, Zusammensetzung und Verfügbarkeit von Abfällen ermöglichen. Dadurch kann ein automatisierter Vergleich verschiedener Verwertungsoptionen hinsichtlich ökonomischer und ökologischer Kriterien vorgenommen werden. Das anschließende Matching mit potenziellen Abnehmern vereinfacht und beschleunigt den Ablauf der weiteren Verwertung. Unternehmen können so zukünftig ihre Kunststoffabfälle einfach und schnell bewerten, die optimale Verwertung identifizieren und mit geeigneten Partnern umsetzen. Dadurch werden die Abfälle nicht ungenutzt entsorgt, sondern als hochwertige Wertstoffe einer sinnvollen weiteren Nutzung zugeführt. Im Ergebnis steht eine Software-Lösung mit diesen Funktionalitäten zur Verfügung, die von Unternehmen direkt genutzt oder von Online-Handelsplattformen für Sekundärkunststoffe implementiert werden kann.

Zum Projekt PlastIQ
Das Projekt PlastIQ (Förderkennzeichen DIK0316/01) von WeSort.AI und SKZ wird im Rahmen des bayerischen Verbundforschungsprogramms des Freistaates Bayern in der Förderlinie „Digitalisierung“ gefördert. Die Laufzeit des Projekts beträgt drei Jahre und endet zum 31. Dezember 2024.

Hintergrund
Mittels werkstofflichen Recyclings von Kunststoffen lassen sich gegenüber der Herstellung von neuem Kunststoff bis zu 90 Prozent der CO2-Emissionen einsparen. Neben der Wiederverwertung von Rohstoffen ist dies einer der wichtigsten Gründe, warum recycelte Kunststoffe (Rezyklate) immer stärker eingesetzt werden. So betrug 2019 die Gesamtmenge an Recyclaten in Deutschland mehr als 1,9 Millionen Tonnen und hat sich im Vergleich zu 2017 bereits um ca. zehn Prozent erhöht. Jedoch sind die begrenzten und schwankenden Abfallmengen und -qualitäten eine große Hürde. Dies führt zu einer unsicheren Informationslage und Verfügbarkeit, wodurch viele Unternehmen keine optimale Verwertung für ihre Abfälle finden und so das große werkstoffliche Potenzial einer Kreislaufwirtschaft wird nicht ausgeschöpft.

Das Kunststoff-Zentrum SKZ
Als eines der größten Kunststoff-Institute in Europa bietet das SKZ seit 1961 praxisgerechte Lösungen für die Kunststoff-Industrie entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Das SKZ ist Mitglied der Zuse-Gemeinschaft. Diese ist ein Verbund unabhängiger, industrienaher Forschungseinrichtungen, die das Ziel verfolgen, die Leistungs- und Wettbewerbsfähigkeit der Industrie, insbesondere des Mittelstandes, durch Innovation und Vernetzung zu verbessern.

WeSort.AI
WeSort.AI ist ein Tech-StartUp aus Würzburg, spezialisiert auf die granulare Analyse und Sortierung von Abfallobjekten durch Künstliche Intelligenz. Besonderes Knowhow liegt in der Deep Learning Objekterkennung und Segmentierung vor. Damit leistet WeSort.AI einen wesentlichen Beitrag zum Ressourcenkreislauf. WeSort.AI konnte im Sommer 2021 mit dem renommierten Gründerstipendium „Flügge“ des bayrischen Wirtschaftsministeriums gestartet werden.

Link zur Originalnachricht>>>

© SKZ