"Lösungswege Corona" (Teil 4): Hygienische Abfallauswertung mit KI

"Lösungswege Corona" (Teil 4): Hygienische Abfallauswertung mit KI


In einer neuen Serie berichten wir über die Auswirkungen der Corona-Krise auf die Kommunalwirtschaft und stellen zukunftsweisende Lösungswege und Best-Practice Beispiele aus dem KommunalDigital-Netzwerk vor. Im vierten Teil unserer Serie erfahren Sie mehr über den Einsatz von künstlicher Intelligenz bei Abfallauswertung und -beseitigung.


 

Das Startup CleenR hat sich aktiv auf die Suche begeben, wie in Zeiten von Pandemien auf hygienische Weise eine Auswertung der gesammelten Müllstücke erreicht werden kann. Wichtig war vor allem, dass keine händische Zählung erfolgen muss. Dabei wurde darauf geachtet, dass die Nachverfolgbarkeit gewährleistet ist. Mithilfe des smarten Kameraeinsatzes können kommunale Vermüllungs-Hotspots erkannt werden, die Arbeit dokumentiert und eine Karte der Stadtsauberkeit gezeichnet werden. Das sogenannte „Cityeye Dashboard“ kann zur Einsatzplanung herangezogen werden.

Smart Waste: Mit Künstlicher Intelligenz das Abfall Problem beseitigen

Das Reinigen von Städten ist ein zeit- und kostenintensives Geschäft. Abfall wirkt sich auf unser Leben in Städten und auf den gesamten Planeten aus. Wie kann Abfall und Entsorgung neu gedacht und verbessert werden? Wie kann Künstliche Intelligenz-Technologie dabei helfen? Ein erster Schritt zur Kostensenkung ist herauszufinden, wo und wann sich Müll ansammelt.

Die gesammelten Daten können dann dafür genutzt werden, Karten zu erstellen, die ein genaues Stadtprofil zeichnen. Darauf basierend kann die Müllabfuhr optimiert werden, was den Schlüssel zur Kostensenkung darstellt. Der EdgeX Sensor mit integrierter KI Technologie erkennt und unterscheidet Müll. Er kann Zigarettenstummel und Flaschenverschlüsse unterscheiden und zählen.

Das junge StartUp CleenR hat die weltweit erste Plattform für intelligente Abfälle entwickelt, die Daten, Geräte und Dienste integriert. Das Unternehmen hatte die Idee, die KI Technologie zu nutzen und damit den Prozess der Straßenreinigung von kleinteiligen Abfällen zu verbessern.
Nach intensiven Workshops haben MatchX und CleenR erfolgreich eine End-to-End-Lösung entwickelt. Kommunen und Stadtreinigungsbetriebe können die Technologie und Daten nutzen, um ein genaues Abfallprofil zu erstellen und damit die Reinigungskosten langfristig zu reduzieren.

Und so funktioniert es:

Jedes Mal, wenn ein Reinigungsteam in der Stadt arbeitet, analysiert die am Reinigungsfahrzeug angebrachte KI-Kamera oder eine auf den Boden gerichtete Reinigungsmaschine den Bodenbereich. Dies hilft, Daten darüber zu erhalten, welche Art und wie viel Müll sich ansammelt. Damit können tägliche, wöchentliche und monatliche Trends erstellt werden und Hot Spots werden identifiziert. Genaue Daten helfen dabei die Anzahl der Fahrzeuge auf den Straßen und den Reinigungsaufwand zu reduzieren und die Genauigkeit der Reinigungspreise zu erhöhen.

"Innerhalb von 10 Jahren können unsere Städte, Ozeane und Strände Müll frei werden, wenn wir unsere Auge trainieren, empfindlich gegenüber Verschmutzung zu werden. Technologie kann helfen, unsere Einstellungen und schlechten Gewohnheiten zu ändern. Intelligente Sensoren ermöglichen es uns, unseren Planeten zu retten und uns zu einer gesündere Gesellschaft machen.“, sagt Victor Fischer, Gründer und CEO von CleenR.

DSGVO-konforme Technik sorgt für Sicherheit

Das EdgeX AI wurde designt, um KI-Modellen (Künstliche Intelligenz) auf Edge-Geräten wie Sensoren zu nutzen. Es verfügt über eine eingebaute Kamera und ist ideal für die Bewältigung großer Datenmengen.
Die von der Kamera verarbeiteten Daten verlassen niemals das Gerät, es können also keine Datenschutz-relevanten oder persönlichen Daten übertragen werden, wodurch die Kamera DSGVO-konform wird.

Der MatchX LPWAN-Gateway sorgt für die Übertragung verarbeiteter Daten von dem EdgeX AI an die MatchX Cloud - und das mit geringem Stromverbrauch und über große Entfernungen. Das EdgeX AI verfügt über einen RISC-V-Chip, der neuronaler Netze beschleunigt.

Zusammen mit dem LoRa-Funkmodul ermöglicht der Chip den weiträumigen Einsatz von Edge Intelligence in LPWAN-Anwendungen, in denen komplexe Datenverarbeitungen von Videos erforderlich sind.
Mit Edge Computing werden Gigabytes sensorischen Daten analysiert, gefiltert und komprimiert, bevor sie übertragen werden. Insgesamt spart die Verarbeitung auf Edge Sensoren Netzwerkkosten, Speicher- und Betriebskosten für die Verwaltung des IoT-Verkehrs. Für die Objekterkennung verwenden MatchX das bekannte neuronale Netz: Yolo.

 

>> Zum Unternehmensprofil von CleenR

>> Zum Unternehmensprofil von MatchX

>> Zum Marktplatzangebot "City-Bee"

Das könnte Sie auch interessieren