KI-Mülltrennung und Recycling

'Diese Technik kann in Zukunft in industriellen Recycling- und Kompostieranlagen eingesetzt werden', sagt Projektleiter Mark Miodownik. Miodowniks Team hat mit einem Mix aus Kunststoffen gearbeitet, die auf Größen zwischen 25 Quadratzentimeter und 25 Quadratmillimeter geschreddert worden waren. Dazu gehörten PP und PET, die oft für Lebensmittelbehälter und Trinkflaschen verwendet werden, sowie LDPE, aus dem viele Plastiktüten bestehen. Kompostierbare Plastikproben enthielten PLA und PBAT, die für Tassendeckel, Teebeutel und Zeitschriftenverpackungen verwendet wurden, sowie Verpackungsmaterial, das aus Biomasse hergestellt worden war und biologisch abbaubar ist.

Die Forscher haben die sogenannte hyperspektrale Bildgebung eingesetzt. Das ist ein modernes Verfahren, das nicht nur die drei Grundfarben erkennen kann, sondern eine Vielzahl von Spektren, die dazwischen liegen. Werden Kunststoffproben mit Licht einer bestimmten Wellenlänge bestrahlt, wird ein Teil davon verschluckt, ein Teil direkt reflektiert und ein weiterer Teil mit einer anderen Frequenz angestrahlt. Aus diesem Spektrum lässt sich die Materialbeschaffenheit ablesen. Die Auswerteinheit haben die Forscher mit den Spektren von Kunststoffen, deren Zusammensetzung bekannt war, trainiert.

Die Mengen an biologisch abbaubaren Kunststoffen, die in Recycling-Anlagen landen, ist hoch, ebenso die an normalen Kunststoffen, die industrielle Kompostierungsprozesse belasten. Die heutigen Sortiertechniken sind viel zu ungenau, um Sortenreinheit zu erreichen. Das UCL-Verfahren ist allerdings noch nicht industriell einsatzfähig. 'Derzeit ist die Geschwindigkeit der Identifizierung zu gering. Wir können und werden es jedoch verbessern, da die automatische Sortierung eine Schlüsseltechnologie ist, um Recycling und Kompostierung zu optimieren', betont Miodownik.

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