Fraunhofer: Mit KI alte Elektrogeräte wiederverwerten

Haushaltsgeräte müssen am Ende ihrer Lebensdauer aufbereitet oder recycelt werden. Das Projekt KIKERP (siehe unten) 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. Beim Recycling werden die Geräte in ihre Bestandteile zer-legt und die Rohstoffe in den Produktionskreislauf zurückgeführt, beim Refurbishment werden funktionsfähige oder leicht reparierbare Geräte aufbereitet und wieder auf den Markt gebracht.

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. Adressiert werden sowohl Mitarbeitende von Elektrogeräteherstellern als auch Endverbraucher und -verbraucherinnen.

Visuelle Bewertung der Geräte auf einer Skala von eins bis fünf
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 Mitarbeitende 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. "Unsere KI-Module werden in einer einzigen Architektur kombiniert und laufen auf einem Cloud-Server. Die Bedienung erfolgt über ein Interface auf mobilen Geräten," erläutert Vivek Chavan, Wissenschaftler am Fraunhofer IPK.

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. "Mit unserer cloudbasierten Managementplattform konzipieren wir eine Prozesslandschaft für das Remanufacturing und Reuse von Haushaltsgroßgeräten und setzen sie als Anwendungsdemonstrator um. Angestrebt wird eine Synchronisation mit E-Commerce-Portalen für den Verkauf der analysierten Produkte," sagt Chavan.

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.

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