Das FFG-COMET-K1-Forschungszentrum Pro²Future (finanziert von BMK und BMAW) aus dem „UAR Innovation Network“ mit Hauptsitz an der Johannes Kepler Universität Linz (JKU) und Nebenstandort an der TU Graz leitet das Projekt und arbeitet dabei mit zwei Instituten der JKU zusammen: mit dem Institut für Pervasive Computing unter der Leitung von Univ.-Prof. Dr. Alois Ferscha und mit dem Institut für Machine Learning von Univ.-Prof. Dr. Sepp Hochreiter (beide auch in Pro²Future tätig).
Mit Streaming AI soll der Einsatz von KI selbst ressourcenschonender gemacht werden. Herkömmliche KI-Systeme werden bisher mit großen Mengen an Trainingsdaten „gefüttert“ und auf leistungsstarken Servern vortrainiert, bevor sie in der Praxis zum Einsatz kommen. So sind die Systeme auf große Datenmengen angewiesen, benötigen viel Rechenleistung und Speicher und verursachen so auch einen beachtlichen Anteil an CO2-Emissionen.
Ziel des Projekts ist, dass die KI „on the job“ lernt. Durch die Verlagerung des Lernens und der Datenverarbeitung direkt auf die Geräte, die täglich im Einsatz sind, könnten zukünftige Anwendungen von KI weitaus effizienter, autonomer und umweltfreundlicher gestaltet werden.
Effizientes AbfallRecycling erfordert immer eine Vorsortierung, um eine maximale Reinheit des gesammelten Materials und damit ein hochwertiges Rezyklat zu ermöglichen. Trotz automatisierter Sortierung ist die manuelle Sortierung durch den Menschen nach wie vor fester Bestandteil der Sortierung.
Das Projekt recAIcle, umgesetzt von Pro²Future in Zusammenarbeit mit Siemens und dem Lehrstuhl für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft an der Montanuniversität Leoben (MUL-AVAW) zielt auf eine Interaktion von menschlicher und maschineller Intelligenz ab, um einerseits maschinelle Lernverfahren (rein durch Beobachtung des Menschen) kontinuierlich zu verbessern und andererseits Menschen (mittels automatisierter Klassifizierung) bei der manuellen Sortierung zu unterstützen.
Das Projekt widmet sich zwei konkreten Anwendungsfällen: der Sortierung von Kunststoffverpackungen und der Aussortierung von Batterien. Sie werden im „Smart Waste Characterization Lab“ des Projektpartners MUL umgesetzt, um die entwickelten Methoden genau zu testen und zu bewerten. Das Ziel von recAIcle ist, den Output an recycelbarem Plastikmüll von Sortieranlagen um 25 Prozent zu steigern, ohne die Zahl der Sortierarbeiter zu erhöhen. Dies wird maßgeblich dazu beitragen, die Nachhaltigkeit der Abfallwirtschaft zu erhöhen und darüber hinaus Österreichs führende Position im Recycling und als wettbewerbsfähiger und innovativer Technologieanbieter in Europa hinsichtlich Nachhaltigkeitszielen weiter zu stärken.
Info
www.pro2future.at, www.linkedin.com/company/pro2future/
