Kreislaufwirtschaft KI-Assistenzsystem klassifiziert ausgediente Elektrogeräte

Anbieter zum Thema

Fraunhofer-Gesellschaft z.För. d. angewandten Forschung e.V.

Lenord, Bauer & Co. GmbH

Novotechnik Messwertaufnehmer OHG

invenio AG

Im Projekt Kikerp entwickeln Forschende des Fraunhofer IPK gemeinsam mit Partnern ein KI-Assistenzsystem, das ausgediente Kühlschränke, Waschmaschinen und Co. für die Wiederaufbereitung bewertet.

Haushaltsgeräte müssen am Ende ihrer Lebensdauer aufbereitet oder recycelt werden. Das Projekt Kikerp (Kurz für: KI-basierte Erkennung und Klassifizierung von Elektro(-alt)geräten zur robotischen Prozessautomatisierung in kreislaufwirtschaftsorientierten digitalen Managementökosystemen) zielt darauf ab, durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz Informationen über alte Geräte zu sammeln und Parameter wie Modell und Zustand zu bestimmen, um so entscheiden zu können, ob ein Gerät wiederaufbereitet oder recycelt werden soll.

KI wird dialogbasiert mit Informationen versorgt

Um den nachhaltigen Umgang mit alten Elektrogeräten im Sinne einer echten Kreislaufwirtschaft zu unterstützen und Abfall zu reduzieren, entwickeln Forschende des Fraunhofer IPK in Zusammenarbeit mit der YES Ecosystems Technology GmbH und der Hakigo GmbH ein multimodales, in eine cloudbasierte Architektur eingebettetes KI-Assistenzsystem. Über eine dialogbasierte Anwendung wird die KI mit Daten gefüttert, bis dem Anwender eine Klassifizierung für die fachgerechte Aufbereitung, Wiederverwendung und Verwertung des untersuchten Elektrogeräts vorliegt.

Visuelle Bewertung der Geräte

Das dialogbasierte Frontend läuft auf mobilen Geräten wie Smartphones und Tablets. Die Anwendung fokussiert die bildunterstützte Erkennung von Produkten und verwendet vortrainierte KI-Modelle, um visuelle Merkmale und Details zu extrahieren.

• Zunächst erfasst der Anwender mithilfe der mobilen App dialogbasiert Informationen wie etwa Marke, Produkttyp, Farbe, Artikelnummer und fotografiert das Haushaltsgerät anschließend aus verschiedenen Winkeln und Perspektiven, um auch eventuelle Defekte wie Kratzer zu erfassen.

• Auf dieser Basis bewertet die KI die Qualität der Ware visuell auf einer Skala von eins (schlecht) bis fünf (sehr gut), woraus sich zum einen weitere Maßnahmen ableiten lassen, zum anderen aber auch Parameter wie Preis, Zustand, etc. ermittelt werden können.

Für die Entwicklung der KI nutzen die Forschenden Herstellerdaten, erzeugen aber auch künstliche Trainingsdaten. Dabei erforschen sie zudem, ob sich mit synthetischen Daten eine optische Inspektion anlernen lässt. Ziel ist es, bis zum Projektende mehr als 5000 Haushaltsgeräte mithilfe von KI zu testen und zu qualifizieren und dabei eine Erkennungsrate von über 97 Prozent zu erreichen.

Neben der KI-Assistenz entwickeln die Forschenden des Fraunhofer IPK ein Datenmanagementsystem, das die im Prozess gewonnenen Datenmengen mit einer KI-basierten Bewertungsmethodik sorgfältig sortiert und für zukünftige Trainingsprozesse auswählt. Aufbauend auf dem Datenmanagementsystem soll abgeleitet werden, wann und mit welchen Daten die KI nachtrainiert werden muss, um eine möglichst signifikante Verbesserung zu erzielen.

Robotische Prozessautomatisierung

Die entwickelten KI-Technologien sollen durch Robotic Process Automation (RPA) und Software-Bots, die repetitive, manuelle, zeitintensive oder fehleranfällige Tätigkeiten erlernen und in der Folge automatisiert durchführen, in die Architektur integriert werden.

Im Ergebnis soll das Projekt dazu beitragen, den CO₂-Fußabdruck der Herstellung und Nutzung von Haushaltsgeräten in Deutschland, Europa und anderen Märkten zu verbessern. Außerdem soll eine wissenschaftliche Offenheit und eine einfache Übernahme von KI-Technologien durch die Industrie gefördert werden.

(ID:50469529)