Big Data für die Tonne: KI verbessert Müllabfuhr

Eine Künstliche Intelligenz hilft Forschenden, die Routen der Müllabfuhr zu optimieren. Programmiert hat dieses sogenannte neuronale Netzwerk Informatik-Absolvent David Jenni.

Die Crew eines Abfall-Lasters bei der Arbeit: Eine KI könnte dereinst die Route der Müllabfuhr verbessern. Bild: zVg/Schwendimann AG
Eine KI soll die Route der Kehrrichtabfuhr verbessern und den Abfalllaster-Crews so die Arbeit erleichtern. Bild: zVg/Schwendimann AG

Güselsäcke zählen – das klingt im ersten Augenblick nicht nach einem Forschungsgegenstand. In David Jennis Fall sieht die Sache etwas anders aus. Für seine Master-Arbeit «trainierte» der Informatik-Absolvent der Hochschule Luzern eine Künstliche Intelligenz (KI) darauf, Abfallsäcke und -container zu erkennen und zu zählen. Ziel des Projekts: die automatisierte Erfassung von Abfallmengen.

Das sogenannte neuronale Netzwerk, das Jenni dafür einsetzte, funktioniert ähnlich wie Googles Bilderkennungs-Programm. «Je mehr Bilder ein neuronales Netzwerk als Datenbasis zur Verfügung hat, desto besser erkennt es Objekte aus allen möglichen Winkeln», erläutert der gebürtige Sempacher. Als «Trainings»-Basis nutzte Jenni Filmaufnahmen vom Müllschacht eines Kehrrichtlasters. Die Bilder lieferte der Abfallentsorger Schwendimann AG – insgesamt mehrere Hundert Stunden Material von verschiedenen Abfallsammel-Touren.

Nicht für jeden Müllsack stoppen

Forschenden der Universität Fribourg um Wirtschaftsinformatiker Reinhard Bürgy sind die Zahlen, die Jennis KI liefert, viel wert. Sie wissen dadurch, an welchen Orten wie viel Abfall anfällt, ohne händisch nachzählen zu müssen. Mithilfe dieser Daten berechnet das Fribourger Team optimale Sammelpunkte für die Müllabfuhr.

«Heute hält ein 25-Tonnen-Laster unter Umständen für einen einzelnen Müllsack und fährt dann wieder los», sagt Bürgy. «Das braucht das unnötig viel Energie.» Die Bewohnerinnen und Bewohner einer Nachbarschaft sollten ihren Müll daher idealerweise zu einem einzigen Sammelpunkt bringen, wobei die Sammelrouten möglichst kurz sein sollten, so Bürgy. Die Lastwagen der Kehrrichtabfuhr müssten dann weniger oft anhalten. «Das spart Treibstoff – was letztlich weniger Abgase und tiefere Kosten bedeutet.»

Frischer Wind in konservativer Branche

Die optimierten Routen und die Sammelpunkte sind ein wichtiger Bestandteil eines gemeinsamen Innosuisse-Forschungsprojekts der Universität Fribourg und der Schwendimann AG. Daneben wird auch getestet, ob sich in Quartieren mit wenig Abfall der Einsatz kleiner, flinker Elektrofahrzeuge statt grosser Lastwagen lohnt. Die kommunale Kehrrichtabfuhr soll dank dieser Massnahmen effizienter, nachhaltiger und für die Endkunden letztlich günstiger werden.

Der Weg bis dahin ist aber noch lang, wie Manuel Wyss, Projektleiter bei Schwendimann AG sagt. «Abfall wird seit Jahrzehnten mit grossen Lastern aus den Quartieren abtransportiert.» An diesem System habe sich kaum etwas geändert. «Die Abfallentsorgung ist eine eher konservative Branche», so Wyss. «Indem wir in unserem Projekt eine zukunftsfähige Entsorgungs-Logistik gestalten, hoffen wir frischen Wind hineinzubringen.»

Autor: Martin Zimmermann
Bild: zVg/Schwendimann AG

KI an der Hochschule Luzern

KI ist ein Schwerpunkt an der Hochschule Luzern: 2020 startet der entsprechende Bachelor-Studiengang. Zudem unterstützt eine spezialisierte Forschungsgruppe – das Algorithmic Business Research Team (ABIZ) – Unternehmen bei der Entwicklung und Umsetzung KI-basierter Anwendungen. «Bei KI denken die Leute an riesige Forschungsbudgets, die nur Tech-Giganten zur Verfügung stehen», sagt ABIZ-Forschungskoordinator Marc Pouly. Dabei seien die Barrieren zur Technologie in den letzten Jahren immer niedriger geworden. Derweil werden die Anwendungsmöglichkeiten immer breiter. Poulys Team arbeitet zum Beispiel an KIs, die Hautkrankheiten erkennen oder Flugrouten optimieren.

Interview mit Marc-Pouly auf dem Informatik-Blog:
«KI ist einschneidender als alle Technologien, die wir kennen»

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