Mit KI Wertstoffe trennen, Lebensmittelabfälle erkennen und messen sowie den Wasserverbrauch überwachen und Lecks erkennen

1. US-Unternehmen für Abfallmanagement-Lösungen aus Louisville, 'AMP Robotics'

• Das Unternehmen stellte eine Technologie vor, die mit Robotik, Computer Vision und Deep Learning Wertstoffe im Abfall automatisch erkennt und sortiert, und bietet diese Technologie für Wertstoffsortieranlagen an.
• Das Herzstück sind das 'AMP Cortex High-Speed Robotics System' und die 'AMP Neuron AI Platform'.
• Das AMP Cortex High-Speed Robotics System automatisiert mit Robotern die Erkennung und Sortierung von Wertstoffen im Abfall; das System entdeckt Wertstoffe im Müll und greift sie heraus.
• Die AMP Neuron AI Platform lernt kontinuierlich selbstständig weiter, indem sie zur Erkennung von Abfall und Recyclingfähigkeit Farbe, Textur, Form, Größe, Muster und Markenetiketten von Abfällen erkennt. Dadurch weist sie die Roboter an, Wertstoffe zu greifen und an anderer Stelle abzulegen.
• Prozess der Wertstoffsortierung:
  → Wenn in einer Wertstoffsortieranlage Abfall über ein Förderband läuft, erfassen Kameras ihn.
  → Die AMP Neuron AI Platform erkennt darunter mit Computer-Vision-Technologie bestimmte Merkmale von Wertstoffen.
  → Sie identifiziert dabei Kunststoffpolymere, Papierformen, Metallbehälter und mehrschichtige Verpackungskartons.
  → Sie charakterisiert Wertstoffe sowie Abfälle, die in anderen Verfahren sortiert werden müssen.
  → Die AMP Neuron AI Platform weist die Roboter an, die Wertstoffe zu sortieren.
  → Die Roboter greifen die Wertstoffe aus dem Abfall und legen sie an anderer Stelle ab.
• Das System kann bis zu 80 Abfallstücke pro Minute greifen und ist damit etwa doppelt so schnell wie Menschen.
• Sortiergenauigkeit: bis zu 99%

2. US-Unternehmen für Abfallmanagement-Lösungen aus Longmont, 'CleanRobotics'

• Das Unternehmen entwickelte mit Robotik, Computer Vision und Machine Learning den smarten Mülleimer 'TrashBot', der Restmüll und Wertstoffe automatisch erkennt und sortiert.
• TrashBot wird in stark frequentierten Einrichtungen wie Flughäfen, Krankenhäusern und Stadien installiert.
• Prozess der Wertstoffsortierung:
  → Wenn Menschen Abfall in den TrashBot werfen, wird dieser mit einer Kamera erfasst.
  → Mit Computer Vision und Machine Learning wird geprüft, ob es sich bei dem Abfall um Restmüll oder um Wertstoffe handelt.
  → Mithilfe robotergestützter Automatisierung werden Wertstoffe in den Recyclingbehälter und verunreinigte Abfälle in den Restmüllbehälter sortiert.
• Sortiergenauigkeit: 95%; damit sortiert das System Abfälle um 300% genauer als Menschen.
• But beim Einwerfen in den TrashBot darf Abfall nur einzeln eingeworfen werden.

3. Britisches Unternehmen für Lebensmittelabfall-Management-Lösungen aus London, 'Winnow'

• Das Unternehmen stellte eine Technologie vor, die mit Computer Vision, Machine Learning und digitalen Waagen Lebensmittelabfälle automatisch erkennt und misst, und bietet diese Technologie für Küchen in Hotels, Restaurants, Casinos und auf Kreuzfahrtschiffen an.
• Die Lösung 'Winnow Vision System' ist der Kern zur KI-gestützten Erkennung und Messung von Lebensmittelabfällen.
• Dafür werden eine bewegungserkennende Kamera, ein Tablet und eine digitale Waage benötigt; Winnow stellt diese Geräte für Küchen bereit.
• Die digitale Waage wird auf dem Boden platziert, das Tablet an der Wand darüber angebracht, und die bewegungserkennende Kamera wird unter dem Tablet montiert.
• Verfahren zur Erkennung und Messung von Lebensmittelabfällen:
  → Wenn Lebensmittelabfälle in einen auf der digitalen Waage stehenden Behälter geworfen werden, erfasst die Kamera dies.
  → Dabei erkennt sie mit Computer Vision das Bild des Lebensmittelabfalls.
  → Die Waage misst auch das Gewicht.
  → Die entsprechenden Daten werden an das Tablet übertragen.
  → Auf dem Tablet lassen sich Informationen wie die Art der entsorgten Lebensmittel und das Gewicht anzeigen.
• Bevor das Winnow Vision System Lebensmittelabfälle erkennen kann, ist ein vorheriges Training erforderlich.
• Vom Winnow Vision System bereitgestellte Daten zu Lebensmittelabfällen: Bilder von Lebensmittelabfällen, Gewicht sowie die wöchentlichen Kosten, jährlichen Kosten und jährlichen Umweltkosten (CO2-Emissionen), wenn diese Abfälle täglich entsorgt werden.
• Genauigkeit der Lebensmittelerkennung: 80%

4. Israelisches Unternehmen für Wassermanagement-Lösungen aus Tel Aviv, 'WINT'

• Das Unternehmen entwickelte mit Machine Learning und IoT eine Technologie, die den Wasserverbrauch in Gebäuden überwacht und Lecks erkennt, und bietet diese Technologie für Gewerbeimmobilien, Baustellen und Hersteller an.
• WINT bietet intelligente Wasserzähler und Vorrichtungen zur Unterbrechung der Wasserversorgung an.
• Beide Geräte müssen mit dem Rohrleitungssystem eines Gebäudes verbunden werden, damit der Wasserverbrauch erfasst und Lecks erkannt werden können.
• Außerdem kann die Wasserversorgung unterbrochen werden, bevor größere Schäden entstehen.
• Der Zähler lernt und analysiert mit Machine Learning die normalen Muster des Wasserflusses im Gebäude; das dauert 3 bis 4 Wochen.
• Wenn diese normalen Muster des Wasserflusses einmal erfasst sind, können später auch anomale Muster wie Lecks erkannt werden.
• Der Zähler kommuniziert über ein drahtloses Kommunikationsnetz mit der Cloud.
• Wenn ein Problem erkannt wird, wird in Echtzeit eine Benachrichtigung per App an die zuständige Person gesendet; dabei wird die genaue Stelle des Lecks angegeben.
• Normale Wasserflussmuster, die der Zähler analysiert: 'die üblicherweise verwendete Wassermenge zum Befüllen eines Swimmingpools', 'die üblicherweise in Küche und Toilette verwendete Wassermenge', 'die Zeiten der Wassernutzung'
• Anomale Wasserflussmuster, die der Zähler in Echtzeit analysiert: Mithilfe von AI und Deep Learning wird erkannt, 'ob ein Swimmingpool nicht ordnungsgemäß gefüllt wird' oder 'ob der Wasserverbrauch aus einer unerwarteten Quelle plötzlich stark ansteigt'.
• Wenn ein Notfall erkannt wird, können WINT-Geräte so programmiert werden, dass sie die Wasserversorgung automatisch unterbrechen; schwere Lecks oder Rohrbrüche sind solche Notfälle.