Mit KI alte Elektrogeräte wiederverwerten

Haushaltsgeräte müssen am Ende ihrer Lebensdauer aufbereitet oder recycelt werden. Das Projekt Kikerp 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.

Um den nachhaltigen Umgang mit alten Elektrogeräten im Sinne einer echten Kreislaufwirtschaft zu unterstützen und Abfall zu reduzieren, entwickeln Forschende des Fraunhofer-Instituts für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK in Zusammenarbeit mit Yes Ecosystems Technology und HaKiGo 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.

Visuelle Bewertung

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, um auch eventuelle Defekte wie Kratzer zu erfassen. Auf dieser Basis bewertet die KI die Qualität der Ware visuell, woraus sich weitere Maßnahmen ableiten lassen, 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 5.000 Haushaltsgeräte mithilfe von KI zu testen und zu qualifizieren und dabei eine Erkennungsrate von über 97 % zu erreichen.

Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK, www.ipk.fraunhofer.de