KI Mit maschinellem Lernen Elektrokleingeräte wiederaufarbeiten

Quelle: Fraunhofer IPA Lesedauer: 1 min |

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Ein kaputtes Gerät zu ersetzen, statt zu reparieren, ist oftmals einfacher und günstiger. Nun soll das Remanufacturing von einzelnen Bauteilen automatisiert und dadurch vereinfacht werden

Im Projekt „Desire4Electronics“ verbessert maschinelles Lernen den Prozess des Remanufacturing und ermöglicht zum Beispiel automatisiertes Demontieren.
Im Projekt „Desire4Electronics“ verbessert maschinelles Lernen den Prozess des Remanufacturing und ermöglicht zum Beispiel automatisiertes Demontieren.
(Bild: Fraunhofer IPA)

Forscher des Fraunhofer IPA haben gemeinsam mit zehn Partnern ein neues Projekt begonnen, um einen automatisierten Demontageprozess für die Wiederaufarbeitung von Elektrokleingeräten zu entwickeln. Laut einer Mitteilung sind in Elektrokleingeräten viele Bauteile, die zum Beispiel wertvolle Stoffe wie Kupfer, Polymere oder Lithium enthalten. Diese Teile seien oftmals noch funktionstüchtig und können wiederaufbereitet werden. Aktuell sei dieser Prozess noch sehr zeitaufwendig. Die Forscher wollen dafür nun Techniken des maschinellen Lernens nutzen.

19,4 Kilogramm Elektroschrott pro Kopf

So sollen mithilfe von KI Gerätetypen und Verbindungstechniken erkannt und letztere anhand von Bild- und Werkzeugdaten geprüft werden. Auf Grundlage dieser Ergebnisse können dann Multi-Werkzeuge entwickelt werden, mithilfe derer verschiedene Verbindungstechniken für die Demontage des Elektrokleingeräts gelöst werden können, so die Forscher. Zudem sollen Methoden zur automatisierten Demontage erforscht werden, die den Aufarbeitungsprozess auch in Industrieländern etablieren und profitabel gestalten können und so zu mehr Nachhaltigkeit bei Produktion und Konsum beitragen.

Laut dem Fraunhofer IPA verursachen die Menschen in Deutschland pro Kopf im Jahr durchschnittlich 19,4 Kilogramm Elektroschrott.

Dieser Artikel stammt von unserem Partnerportal Industry of Things.

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