Güselsäcke zählen – das klingt nicht nach einem Forschungsgegenstand. In David Jennis Fall sieht die Sache 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 es 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.
Nicht für jeden Müllsack stoppen
Forschende der Universität Fribourg um Wirtschaftsinformatiker Reinhard Bürgy können dank Jennis KI bestimmen, an welchen Orten wie viel Abfall anfällt. Mittels dieser Daten berechnet das Fribourger Team optimale Routen und Sammelpunkte für die Müllabfuhr. Reinhard Bürgy: «Kehrricht-Laster müssen dann weniger oft anhalten und ihre Crews nicht jeden Müllsack einzeln einsammeln. Das spart Treibstoff – was letztlich weniger Abgase und tiefere Kosten bedeutet.»
Die optimierten Routen und die Sammelpunkte sind Massnahmen, die im Rahmen eines gemeinsamen Innosuisse-Forschungsprojekts der Universität Fribourg und der bernischen Abfallentsorgungsfirma Schwendimann AG erarbeitet wurden. Sie sollen die kommunale Kehrrichtabfuhr effizienter, nachhaltiger und für die Endkunden letztlich günstiger machen.
Mehr Informationen zum Projekt und Video auf «News & Stories».
KI-Projekte an der Hochschule Luzern
Niedrige Hürden, breite Anwendungsmöglichkeiten
David Jennis Master-Arbeit entstand am Departement Informatik der Hochschule Luzern unter der Leitung von Marc Pouly. Pouly leitet eine Forschungsgruppe – das Algorithmic Business Research Team – die Unternehmen bei der Entwicklung und Umsetzung KI-basierter Anwendungen unterstützt.
«Bei KI denken die Leute an riesige Forschungsbudgets, die nur Tech-Giganten zur Verfügung stehen», sagt er. Dabei seien die Barrieren zur Technologie in den letzten Jahren immer niedriger geworden und die Anwendungsmöglichkeiten gleichzeitig immer breiter. Poulys Team arbeitet zum Beispiel an KIs, die Hautkrankheiten erkennen oder Flugrouten optimieren.
