Entwicklung eines Mülltrennunssystems auf KI-Basis

Veröffentlicht von Julian Pollinger am

Kaum ein Thema hat in der letzten Zeit so viele Mitbürger bewegt wie der Schutz unserer Umwelt und des Klimas. Von der Protestbewegung „Fridays for Future“ über verschiedenste Initiativen von Autoherstellern, um alternative Antriebskonzepte zu erforschen bis hin zum Klimapaket der Bundesregierung: Selten gab es so viel gemeinsamen, öffentlichen Diskurs zu diesem wichtigen Thema. Und den gibt es völlig zurecht, denn schließlich braucht es gerade diese offene Diskussionskultur und innovative Ideen, um eine nachhaltige Lösung für eines der größten Probleme unserer Zeit zu finden. Natürlich gibt es hierbei auch viele Schwierigkeiten, die über den reinen Ausstoß von Kohlenstoffdioxid hinausgehen, wie zum Beispiel die zunehmenden Mengen an Müll in unseren Haushalten und die damit einhergehende Ressourcenverschwendung. In der Theorie lautet hier die Devise „weniger Müll produzieren und unnötige Verpackungen vermeiden“, doch in der Praxis passiert solch eine Umstellung sicherlich nicht von einem Tag auf den anderen. Deshalb braucht es Zwischenlösungen, wie zum Beispiel die Wiederverwertung von bereits vorhandenem Müll das sogenannte Stoffrecycling .Stoffrecycling bringt eine ganze Reihe an Vorteilen mit sich: Werden Rohstoffe wiederverwendet, so müssen sie nicht erneut abgebaut oder gefördert werden, wodurch wichtige Rohstoffe wie das für die Plastikproduktion benötigte Erdöl oder Bäume bei der Papierherstellung nicht unnötig verloren gehen. Aber auch unser Klima wird positiv durch Recycling beeinflusst, denn oftmals ist dieses wesentlich energieeffizienter als die Herstellung eines komplett neuen Produktes. Doch auch Recycling hat seinen Preis: Beispielsweise ist eine der Voraussetzungen das genaue Vorsortieren von Müll bereits in den Haushalten, was allerdings leider nicht von allen Bürgern ernst genommen wird. Lauteiner Forsa-Umfrage trennen nur 37% aller Befragten ihren Müll sorgfältig, während die verbleibenden 63% nur sporadisch oder gar nicht trennen. Häufige Gründe sind dabei der entstehende Aufwand, fehlendes Wissen über die verschiedenen Müllarten oder Zweifel daran, dass der sortierte Müll tatsächlich entsorgt wird. An genau diesem Punkt soll dieses Projekt angreifen. Ziel ist es, herauszufinden, ob die Trennung mithilfe künstlicher neuronaler Netzwerke bereits in den Haushalten automatisiert werden kann, um Recycling in größerem Maße zu vereinfachen. Als zusätzliche Bedingung soll dabei nur auf die Bilddaten einer regulären Kamera zurückgegriffen werden, um nicht von teuren Sensoren wie Infrarot-Spektrometern abhängig zu sein, die zwar häufig in großen Sortieranlagen genutzt werden, für das private Umfeld allerdings sicherlich zu teuer und komplex sind. Zusätzlich zu den Software-Prototypen wurde auch ein kleiner Hardware-Prototyp gebaut. Er nutzt einen Raspberry Pi und eine Kamera, um Müll zu klassifizieren und anschließend korrekt zu entsorgen. Dazu wird der Müll auf einer Fläche abgelegt, die anschließend mit einem Servomotor gedreht wird, um Bilder aus verschiedenen Perspektiven zu machen. Steht das Ergebnis des neuronalen Netzwerks fest, dreht sich die Plattform in Richtung desrichtigen Mülleimers, und kippt den Müll dort mithilfe von zwei 3D-gedruckten Linearmotoren ab. Der Mülleimer besitzt außerdem einen Anlern-Modus, bei dem über eine einfache Spracherkennung auf Basis eines weiteren CNNs durch den Nutzer entschieden wird, in welchen Eimer ein Müllstück geworfen werden soll. Zusätzlich werden die so gewonnenen Trainingsdaten im Hintergrund an den Server übermittelt, um die Vorhersagen in der Zukunft zu verbessern. Das Projekt hat zusammenfassend zu der Erkenntnis geführt, dass künstliche neuronale Netzwerke auch mit nur wenig Trainingsdaten eine erstaunliche Genauigkeit bei der Sortierung von Müll erreichen können. Damit stellen sie eine interessante Alternative zur manuellen Müllsortierung bei Mitbürgern dar, die ihren Müll nicht sortieren möchten oder nicht wissen wie sie es richtig tun. Mit Sicherheit sind nicht alle Vorhersagen des Netzwerks korrekt, aber selbst ein korrekt sortierter Anteil von 80 bis 90 Prozent des Mülls ist vorausgesetzt, die schwereinzuordnenden Objekte landen im Restmüll statt im falschen Recyclingcontainer –wesentlich besser als gar keine Mülltrennung.

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