Die Klassifizierung von Kunststoffabfällen ist ein zentraler Baustein für das Gelingen einer funktionierenden Kreislaufwirtschaft. Konventionelle Ansätze basieren jedoch häufig auf zentralisierten Datenstrukturen und stehen damit vor erheblichen Herausforderungen in Bezug auf Skalierbarkeit und Datenschutz.
Forschende bei Pro²Future haben deshalb einen innovativen Ansatz auf Basis von Föderiertem kontinuierlichem Lernen (Federated Continual Learning, FCL) entwickelt. Dieser ermöglicht das kollaborative Training von KI-Modellen ohne den Austausch sensibler Rohdaten zwischen Anlagen.
Dezentralisiertes Lernen für ein nachhaltiges Abfallmanagement
Im Rahmen der Forschung wurde ein dezentrales Framework zur bildbasierten Klassifikation von Kunststoffabfällen entwickelt und mit realen Anlagendaten aus Recyclingbetrieben getestet. Durch Föderiertes Lernen können mehrere Standorte gemeinsam ein KI-Modell trainieren, ohne dass sensible Daten die jeweilige Anlage verlassen müssen.
Dieser Ansatz ist insbesondere für industrielle Anwendungen von hoher Relevanz, in denen Echtzeitfähigkeit und Datensicherheit essenziell sind. Die Methode unterstützt zudem eine kontinuierliche Modellverbesserung, sobald neue Daten zur Verfügung stehen – und das bei voller Datenhoheit an jedem Standort.
Überzeugende Ergebnisse unter realen Bedingungen
Das entwickelte System erreichte eine Genauigkeit von 83,7 % bei der Klassifizierung von sechs verschiedenen Kunststoffarten. Dies belegt nicht nur die technische Reife und Robustheit des Konzepts, sondern auch dessen hohes Potenzial für eine skalierbare Umsetzung in industriellen Recyclingprozessen.
Wissenschaftliche Veröffentlichung
Die Ergebnisse dieser Forschung wurden in der Fachzeitschrift Waste Management (Elsevier) unter dem Titel veröffentlicht:
„Federated continual learning for vision-based plastic classification in recycling“
Der vollständige Artikel ist abrufbar unter:
https://doi.org/10.1016/j.wasman.2025.114976
Die Publikation entstand in Zusammenarbeit von Somayeh Shami, Julian Aberger, Jesús Pestana, Benedikt Häcker, Renato Sarc und Michael Krisper.
