Im Film "Wall·E" räumt ein Roboter die zugemüllte Erde der Zukunft auf. Eine mühsame Aufgabe für einen kleinen Roboter. Heute scheint das Verhältnis von KI zu Müll auf andere Weise produktiv zu sein: KI-erzeugte Texte, Bilder, Videos überschwemmen das Internet. Dabei verbraucht die KI viel Energie und hinterlässt auch in der echten Welt Müll in Form von kaputten Mikrochips.
Die KI von heute müllt das Internet zu, die von morgen soll die Erde aufräumen. Tatsächlich arbeiten deutsche Forschende an einem Vorfahren des Roboters "Wall·E". Dieser Roboter soll auf Mülldeponien zum Einsatz kommen – und dort Menschen ersetzen.
Automatisierte Vorsortierung
Automatisiert werden soll die Vorsortierung von Sperrmüll und Bauabfällen. Der Informatiker Tim Tiedemann von der Hochschule für Angewandte Wissenschaften in Hamburg war bei diesem "Smart Recycling"-Forschungsprojekt zuständig für die automatische Erkennung von Objekten und Materialien. Tiedemann hat dafür Kameras in Verwertungsanlagen installiert und Daten gesammelt. Beobachtet man also einfach, wie die Baggerfahrer den Müll sortieren, und füttert mit den Daten dann die KI? "Das funktioniert in den wenigsten Fällen," sagt Tiedemann. Denn die Sortieraufgabe sei von Anlage zu Anlage verschieden.
Bisher gräbt ein Mensch mit einem Bagger oder einem Kran in den Müllhaufen, zieht Schränke, Bauzäune, Pressspanplatten heraus und sortiert sie. Mal sollen die Baggerfahrer das richtige Mischverhältnis in einem Container herstellen, mal sollen sie Wertstoffe sortieren, mal nur Gasflaschen und Batterien aussortieren.
Für das Recycling landet der Müll in einem Schredder und wird weiter sortiert. Es ergibt aber eigentlich wenig Sinn, eine Holzplatte erst zu zerkleinern und anschließend die Splitter zu sortieren. Deswegen ist die Vorsortierung sinnvoll. Noch dazu: Eine Gasflasche zu schreddern kann das Ende des Schredders bedeuten.
Ist das Verfahren bald marktreif?
Mit moderner KI lassen sich Objekte auf Bildern erkennen. Das funktioniert gut, wenn es viele beschriftete Beispielbilder gibt, aus denen die KI lernen kann. Für Müll gibt es meist nicht genug Beispielbilder. Ein Sofa ist auch dann ein Sofa, wenn es in zwei Teile zerbrochen ist und das Innenfutter herausquillt. Für eine Maschine ist das schwer zu erkennen.
Tiedemann hatte nun zwei Ziele: Erstens sollte das System häufig vorkommende Gegenstände, wie Gasflaschen oder Bauzäune, erkennen können. Zweitens sollte das System bei zerquetschten, unförmigen Objekten das Material erkennen können – ob das einmal Teil eines Schranks oder eines Tisches war, ist dann egal.
Eine KI wurde also darauf trainiert, bestimmte Objekte zu erkennen, Gasflaschen etwa. Ein zweites Teilsystem erkennt die Umrisse der Objekte und untersucht sie in den Bildern Pixel für Pixel, auch im Infrarot- und im UV-Bereich, um zu sagen: wahrscheinlich Holz. "Wir haben laufend Daten aufgenommen und die Aufnahmen im Nachhinein relativ mühsam beschriftet." erzählt Tiedemann.
Das Forschungsprojekt ist abgeschlossen, marktreif ist die Vollautomatisierung allerdings noch nicht. Tiedemann könnte sich vorstellen, dass es zunächst ein Assistenzsystem gibt, das den Kranfahrer beispielsweise auf Gasflaschen hinweist.
Das Ziel ist aber, den Menschen am Kran zu ersetzen. Warum? Tiedemann sagt, sie hätten Anfragen von Recycling-Unternehmen bekommen: "Wir finden keine Baggerfahrer, gibt es eine automatische Lösung?" Eine Müllanlage könnte ihren vorhandenen Bagger mit den Sensoren und der Steuerautomatik nachrüsten. Damit hätte man zwar keinen eigenständig herumfahrenden Müllroboter wie Wall·E – aber so würde der Bagger immerhin nicht gleich selbst im Müll landen.
