Projektbeschreibung
Das Ziel von K3I-Cycling [sprich: kiː] ist es, das werkstoffliche Recycling von Post-Consumer-Kunststoffverpackungsabfällen in quantitativer und qualitativer Hinsicht deutlich zu verbessern. Zu diesem Zweck entwickelt K3I-Cycling mithilfe eines sogenannten Artificial Neural Twins eine neue, offene und standardisierbare KI-Schnittstelle. Folglich können relevante Informationen über verschiedene Sektoren hinweg für einen Leichtverpackungs-Produktpass gesammelt werden. Dadurch wird es erstmals möglich, alle Stakeholder entlang der Wertschöpfungskette digital zu vernetzen. Ein Artificial Neural Twin ist eine vollständig differenzierbare Darstellung eines Gesamtsystems, mit der Einzelkomponenten im Verhältnis zum gesamten System optimiert werden können. Hierbei werden verschiedene sensorische Informationen entlang des Materialflusses als Daten erfasst.
Am Lehrstuhl FAPS wird in Kooperation mit der Siemens AG zur roboterbasierten Materialtrennung geforscht. Ein Roboter soll Fremdobjekte aus einem Stoffstrom von Kunststoffleichtverpackungen aussortieren. Dafür sollen einerseits Algorithmen aus dem maschinellen Lernen zur Poseschätzung und Greifplanung zum Einsatz kommen. Andererseits soll ein seilgetriebener Mechanismus verwendet werden, der aufgrund von Leichtbau besonders schnelle Sortieroperationen ausführen kann.
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