Smart-TRASH
Im Smart-TRASH-Projekt („Smart Technologies for Recycling and Sustainable Handling“) werden in drei Projektsäulen innovative Lösungen für aktuelle Herausforderungen der Abfallwirtschaft erforscht. Ziel ist es, durch neue Technologien und datenbasierte Ansätze die Sauberkeit im öffentlichen Raum zu fördern und Recyclingprozesse zu verbessern.
Erste Säule
Die erste Säule des Smart-TRASH-Projektes beschäftigt sich mit der Erfassung und Analyse des Abfalls mittels radarbasierter Sensortechnologie.
Ziel ist es, Störstoffe im Abfall rechtzeitig zu erkennen, um die Abfallverwertung sauberer, effizienter und nachhaltiger zu machen. Dazu werden die Signale verschiedener Materialien systematisch dokumentiert, um eine umfassende Datenbasis elektromagnetischer „Fingerabdrücke“ zu schaffen. Diese bilden die Grundlage für eine präzisere und datengetriebene Abfallanalyse.
Zweite Säule
Die zweite Säule des Smart-TRASH-Projektes hat das Ziel, die Qualität von Abfällen zu verbessern, indem ein KI-gestützter Roboter die Bürgerinnen und Bürger als interaktiver Lernassistent direkt vor Ort bei der richtigen Abfalltrennung unterstützt.
Ausgestattet mit Touchscreen, Sprachausgabe in mehreren Sprachen, einer Kamera und einem Mikrofon kann der Roboter individuell auf Fragen reagieren, Fehlwürfe erkennen und konkrete Hinweise zur Verbesserung der Sortierung geben. Dabei kommen leistungsstarke Machine-Learning-Modelle zum Einsatz, die verschiedene Abfallarten visuell erkennen und klassifizieren. Die Interaktion mit dem Roboter erfolgt spielerisch über ein speziell entwickeltes Drag-and-Drop-Spiel zur Abfalltrennung, das auf dem Touchscreen verfügbar ist. So wird der Lernprozess motivierend gestaltet und ein langfristiges Bewusstsein für korrekte Abfalltrennung gefördert.
Dritte Säule
Die dritte Säule des Smart-TRASH-Projektes untersucht, ob sich Littering durch eine smartere Abfallinfrastruktur gezielt reduzieren lässt.
Statt auf Erfahrung und Bauchgefühl zu setzen, sollen Daten helfen, öffentliche Abfallbehälter dort zu platzieren und zu betreiben, wo sie tatsächlich benötigt werden. Dazu werden intelligente Abfallbehälter mit Sensoren zeitweise auf dem Campus in Magdeburg aufgestellt. Diese erfassen Informationen zu Füllständen, Nutzungsmustern und Häufigkeit der Entleerung. Auf Basis dieser Daten lassen sich Engpässe, Überlastungen oder ineffiziente Platzierungen erkennen.
Durch die Analyse der erfassten Daten können anschließend gezielte Maßnahmen abgeleitet werden, um die Abfallentsorgung langfristig sauberer, effizienter und bedarfsgerechter zu gestalten. Darüber hinaus liefern die Ergebnisse wertvolle Erkenntnisse für die Planung zukünftiger Abfallinfrastrukturen.
Kontakt
Projektleitung
Prof. Dr.-Ing. Gilian Gerke
Tel.: (0391) 886 43 69
E-Mail: gilian.gerke@h2.de
Ort: Campus Magdeburg, Haus 6, Raum 2.17
