Bauabfälle intelligent sortieren

Die Bau- und Abbruchindustrie zählt weltweit zu den größten Abfallverursachern. Vor dem Hintergrund wachsender Anforderungen an Nachhaltigkeit und Kreislaufwirtschaftrückt ein effizientes Abfallmanagement zunehmend in den Fokus. Konventionelle Sortierverfahren stoßen dabei an Grenzen: Sie sind personalintensiv, fehleranfällig undkostenaufwendig. Maschinelles Lernen (ML) in Verbindung mit Computer Vision und Robotik bietet hier neue Ansätze. Bislang fehlt jedoch empirische Evidenz, die die ökologischen und ökonomischen Vorteile von ML-basierten automatisierten Sortiersystemen systematisch mit konventionellen Verfahren vergleicht. Die Studie „Machine learning-based automated waste sorting in the construction industry: A comparative competitiveness case study" finnischer Wissenschaftler untersucht am Beispiel zweier finnischer Unternehmen, inwiefern MLAS sowohl in Bezug auf Recyclingquoten und Materialreinheit als auch auf die Kostenstruktur bessere Ergebnisse liefern kann. Die Studie wurde in „Waste management" veröffentlicht.