{"id":150514,"date":"2024-09-17T07:26:00","date_gmt":"2024-09-17T05:26:00","guid":{"rendered":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/?p=150514"},"modified":"2024-09-12T15:04:15","modified_gmt":"2024-09-12T13:04:15","slug":"ki-in-der-sortierung-das-ist-erst-der-anfang","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/ki-in-der-sortierung-das-ist-erst-der-anfang\/","title":{"rendered":"KI in der Sortierung \u2013 das ist erst der Anfang"},"content":{"rendered":"\n\n\n

Schon jetzt hat K\u00fcnstliche Intelligenz \u2013 KI \u2013 der Sortierung von Kunststoffabf\u00e4llen ganz neue M\u00f6glichkeiten er\u00f6ffnet. Doch das ist erst der Anfang. Im Interview mit der K-ZEITUNG erkl\u00e4rt Dr. Volker Rehrmann, KI-Experte der ersten Stunde und heute Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer der Tomra Sorting GmbH und Leiter von Tomra Recycling, wie KI arbeitet, was heute schon m\u00f6glich ist und welche noch vor wenigen Jahren unvorstellbaren L\u00f6sungen kurz vor der Serienreife stehen.<\/p>\n\n\n

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\"Dank
Dank KI k\u00f6nnen Sortieranlagen heute Lebensmittelverpackungen von anderen Verpackungen unterscheiden. \u00a9 Tomra<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

Herr Dr. Rehrmann, Tomra hat auf der letzten Ifat ein KI-basiertes System vorgestellt, das Lebensmittelverpackungen erkennen und sortieren kann. Wie erkennt eine KI-Software, ob es sich bei einer Verpackung um eine Lebensmittelverpackung handelt oder nicht?<\/h3>\n\n\n\n

Dr. Volker Rehrmann: Ein Mensch kann auf Basis seiner langj\u00e4hrigen Erfahrungen und seines Wissens eine Lebensmittelverpackung erkennen. Er sieht die Verpackung und wei\u00df, wof\u00fcr sie benutzt worden ist. Zum Beispiel an der Form oder den Labels auf der Verpackung. Dieses Wissen hat der Mensch im Laufe seines Lebens auf Basis seiner Erfahrungen gelernt.<\/p>\n\n\n\n

Die KI macht das im Prinzip genauso. Dazu werden neuronale Netze, die ja dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind, auf das Erkennen dieser Lebensmittelverpackungen trainiert. Den Systemen werden dazu Hundertausende, manchmal Millionen von Verpackungen von Lebensmitteln und anderen Produkten vorgelegt. Dabei lernt das neuronale Netz mittels Deep Learning, die Verpackungen am Aussehen zu unterscheiden<\/a> \u2013 genauso wie ein Mensch dies lernen w\u00fcrde.<\/h3>\n\n\n\n

Rehrmann: Da kann ich Ihnen nur zustimmen. Ich komme zwar aus der Wissenschaft und habe vor der Gr\u00fcndung meines damaligen Start-Ups Real Vision Systems, das sp\u00e4ter in Tomra aufgegangen ist, an der Universit\u00e4t Vorlesungen \u00fcber neuronale Netze gehalten. Das ist jetzt etwa 30 Jahre her. Aber was heute m\u00f6glich ist, h\u00e4tte damals niemand geglaubt. Man wusste zwar, was man mit neuronalen Netzen machen kann, man kannte aber auch die Grenzen. Noch vor zehn Jahren h\u00e4tte es kein Experte f\u00fcr m\u00f6glich gehalten, dass neuronale Netze einen derartigen Durchbruch schaffen, wie wir ihn heute erleben.<\/p>\n\n\n\n

<\/a>Das Interessante dabei ist, dass sich die grundlegenden theoretischen Konzepte seit damals nicht wesentlich ver\u00e4ndert haben. Die Fortschritte wurden erst machbar, weil die heutigen neuronalen Netze viel m\u00e4chtiger sind als fr\u00fcher und \u00fcber wesentlich mehr Ebenen und Knoten verf\u00fcgen. Und dies wiederum ist nur m\u00f6glich, weil die Rechengeschwindigkeit heute weitaus h\u00f6her ist als fr\u00fcher. Dazu tragen auch die speziell f\u00fcr KI entwickelte Chips bei, die so gro\u00dfe Netze verarbeiten k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

Der zweite Grund f\u00fcr den rasanten Fortschritt: Die heutigen Netze k\u00f6nnen f\u00fcr das Training mit irrwitzigen Datenmengen gef\u00fcttert werden und diese Daten sind auch noch einfach und schnell verf\u00fcgbar. Diese Trainingsphase ist allerdings sehr aufwendig und ben\u00f6tigt riesige Rechenleistungen.<\/p>\n\n\n\n

Aufgrund dieser Fortschritte kann man heute aber mit Fug und Recht behaupten, dass die Objekterkennung wissenschaftlich gel\u00f6st ist.  Fr\u00fcher war dies f\u00fcr die Computer ein echtes Problem. Denn Computer konnten schon immer problemlos zwei hundertstellige Zahlen miteinander multiplizieren, aber wirklich sehen konnten Computer nicht.<\/p>\n\n\n

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\"Das
Das System Gainnext verbessert die Sortierleistung der Autosort-Systeme von Tomra weiter, sodass diese jetzt Objekte identifizieren k\u00f6nnen, die mit herk\u00f6mmlichen optischen Abfallsensoren nur schwer und in einigen F\u00e4llen \u00fcberhaupt nicht zu klassifizieren sind. \u00a9 Tomra<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

Wenn das Erkennen von Objekten so gro\u00dfe Rechenleistungen ben\u00f6tigt, sind die industriellen Systeme dann nicht sehr aufwendig und teuer?<\/h3>\n\n\n\n

Rehrmann: Nein. Die riesigen Rechenleistungen werden nur ben\u00f6tigt, um das neuronale Netz mit seinen vielen Knoten und Ebenen zu trainieren. Im praktischen Einsatz sind die Rechenleistungen immer noch erheblich, liegen aber in einem Bereich, der mit den heutigen Systemen gut beherrschbar ist. Wir brauchen immer noch leistungsf\u00e4higere Rechner als viele andere Anwendungen, aber solche Rechner sind heute verf\u00fcgbar. <\/p>\n\n\n\n

Gibt es denn bei Tomra abseits der Lebensmittelverpackungen noch weitere Neuerungen, die auf dem Einsatz von KI basieren?<\/h3>\n\n\n\n

Rehrmann: Wir arbeiten derzeit an vielen Anwendungsbereichen im Bereich der Sortierung. So haben wir uns am Start-Up PolyPerception<\/a> beteiligt, das sich mit der vollst\u00e4ndigen Objekterkennung besch\u00e4ftigt. Eine denkbare Anwendung davon ist es, mehr Transparenz in eine Sortieranlagen zu bringen.<\/p>\n\n\n\n

Das hei\u00dft?<\/h3>\n\n\n\n

Rehrmann: Ein gro\u00dfes Problem der Abfallsortierung ist es, dass man gar nicht wei\u00df, was in den angelieferten Ballen alles drin ist. Mit unseren bisherigen Systemen erreichen wir mit den Nahinfrarot-Sensoren nur eine Transparenz auf Materialebene, k\u00f6nnen also erkennen, welche Materialien im Abfall sind. Unser Ziel ist es jetzt aber, Transparenz auf Objektebene zu erreichen, und zwar nicht nur innerhalb unserer Sortiersysteme, sondern in der gesamten Anlage Dabei ist jetzt auch keine Frage mehr, ob wir das erreichen, sondern nur noch wann.<\/p>\n\n\n\n

Dann k\u00f6nnen wir eine vollst\u00e4ndige Analyse bieten, welche Objekte angeliefert wurden \u2013 bis hinunter zum Brand-owner, also zum Beispiel wie viele Flaschen von Marke A und von Marke B in die Anlage gelangt sind. Diese vollst\u00e4ndige Transparenz l\u00e4sst sich f\u00fcr verschiedenste Dinge nutzen.<\/p>\n\n\n\n

Und die w\u00e4ren?<\/h3>\n\n\n\n

Rehrmann: Ein erster Schritt ist die Optimierung der gesamten Sortieranlage. Heutige Sortieranlagen sind statisch optimiert. Hei\u00dft: Sie werden einmal mit dem Material optimiert, das gerade vorliegt. Dann kann man nur hoffen, dass die Anlage trotz st\u00e4ndig wechselnder Materialzusammensetzungen mit diesen Parametern gut zurechtkommt.<\/p>\n\n\n\n

Wir wollen jetzt aber erreichen, dass wir mit den vorhandenen Informationen die Gesamtanlage so optimieren k\u00f6nnen, dass sie auch mit st\u00e4ndig wechselnden Materialzusammensetzungen klarkommt und mit jedem Input immer das optimale Ergebnis erzielt. <\/p>\n\n\n\n

Hier ist noch ein gro\u00dfes Wertsch\u00f6pfungspotenzial vorhanden, weil heute noch keine Anlage auf dieser Welt am Optimum arbeitet. Selbst bei sehr gut eingestellten Anlagen ist immer noch etwas Luft nach oben. Hier werden wir mit neuen KI-L\u00f6sungen einen gro\u00dfen Schritt in die Zukunft gehen. Noch ist es nicht so weit, aber wir arbeiten dran.<\/p>\n\n\n\n

Haben all diese rechenaufw\u00e4ndigen Aktionen eigentlich einen Einfluss auf den Output? Oder anders gefragt: Arbeiten die Anlagen auch bei immer aufw\u00e4ndigeren Berechnungen mit den gleichen Bandgeschwindigkeiten?<\/h3>\n\n\n\n

Rehrmann: Wir arbeiten bei Tomra <\/a>auch mit den neuen KI-L\u00f6sungen mit den ganz normalen Bandgeschwindigkeiten, also mit etwa drei bis maximal f\u00fcnf Meter pro Sekunde. Der limitierende Faktor ist dabei nicht die KI oder die Rechenleistung, sondern die Physik. Denn bei noch h\u00f6heren Geschwindigkeiten bewegen sich die Teile auf dem Band und lassen sich nicht mehr pr\u00e4zise erfassen und sortieren.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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