{"id":44211,"date":"2026-09-02T06:59:12","date_gmt":"2026-09-02T04:59:12","guid":{"rendered":"https:\/\/plas.tv\/?p=44211"},"modified":"2026-08-28T09:02:13","modified_gmt":"2026-08-28T07:02:13","slug":"ki-gestuetztes-kunststoffrecycling-mit-artificial-neural-twin","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/plas.tv\/?p=44211","title":{"rendered":"KI-gest\u00fctztes Kunststoffrecycling mit Artificial Neural Twin"},"content":{"rendered":"<p><strong>In dem Projekt \u00bb<\/strong><a href=\"https:\/\/www.lbf.fraunhofer.de\/de\/projekte\/ki-anwendungshub-kunststoffverpackungen.html?utm_campaign=pi-k3i-cycling\"><strong>K3I-Cycling<\/strong><\/a><strong>\u00ab entwickelt das Fraunhofer-Institut f\u00fcr Betriebsfestigkeit und Systemzuverl\u00e4ssigkeit LBF gemeinsam mit 16 Partnern KI-gest\u00fctzte Methoden f\u00fcr die Kunststoffsortierung von Post-Consumer-Kunststoffen, beispielsweise aus dem Gelben Sack. Die Forschenden aus Darmstadt leiten das Arbeitspaket \u00bbRecycling und Rezyklat-Herstellung\u00ab und bauen eine Toolbox zur Bewertung und Nachstabilisierung von Rezyklaten auf. Verpackungshersteller, Recycler, Markenartikler und Kommunen profitieren von belastbaren Kennwerten. Gef\u00f6rdert wird das Vorhaben vom Bundesministerium f\u00fcr Forschung, Technologie und Raumfahrt BMFTR.<\/strong><\/p>\n<p>Gemischte Leichtverpackungsabf\u00e4lle (LVP) sind eine anspruchsvolle Rohstoffquelle. Ihre Zusammensetzung schwankt. Verunreinigungen und Alterungszust\u00e4nde beeinflussen die Qualit\u00e4t der daraus gewonnenen Rezyklate. Genau hier setzt das Projekt \u00bbK3I-Cycling\u00ab an.<\/p>\n<p><strong>Von gemischtem Verpackungsabfall zu belastbaren Materialqualit\u00e4ten<\/strong><\/p>\n<p>In dem durch das BMFTR gef\u00f6rderten Projekt bringt das Fraunhofer LBF im Arbeitspaket \u00bbRecycling und Rezyklat-Herstellung\u00ab und seine Kompetenz in Werkstoffbewertung, Systemzuverl\u00e4ssigkeit, Digitalisierung und Kreislauff\u00e4higkeit ein. Die Forschenden entwickeln neue Methoden, um aus gemischten Leichtverpackungsabf\u00e4llen hochwertige Kunststoffrezyklate herzustellen. Im Mittelpunkt stehen die praktische Rezyklat-Herstellung im Labor- und Pilotma\u00dfstab, die Bewertung der Materialeigenschaften sowie die Entwicklung von Additivpaketen. Dazu z\u00e4hlen auch biobasierte Stabilisatoren, mit denen sich die Eigenschaften der Rezyklate gezielt verbessern lassen.<\/p>\n<p>Das Fraunhofer LBF verbindet reale Werkstoffanalytik mit Machine Learning. Polyolefin-Rezyklate werden nach Alterungszustand und Verunreinigungen klassifiziert und in Qualit\u00e4tscluster eingeteilt. So entstehen belastbare Materialqualit\u00e4tslevel. Sie k\u00f6nnen in neue Normen und digitale Produktp\u00e4sse einflie\u00dfen. Damit machen die Forschenden technische Komplexit\u00e4t beherrschbar und tragen dazu bei, Kreislauff\u00e4higkeit zuverl\u00e4ssig abzusichern.<\/p>\n<p><strong>Kennwerte schaffen Sicherheit f\u00fcr anspruchsvolle Anwendungen<\/strong><\/p>\n<p>Die Arbeiten liefern umfangreiche und belastbare Kennwerte f\u00fcr hochwertige Kunststoffrezyklate in anspruchsvollen Produkten. Das ist wichtig f\u00fcr Verpackungshersteller, Recycler und Markenartikler. Sie k\u00f6nnen Rezyklate gezielter bewerten und f\u00fcr Anwendungen einsetzen, die hohe Anforderungen an Materialqualit\u00e4t und Zuverl\u00e4ssigkeit stellen. Dazu z\u00e4hlen auch Verpackungen f\u00fcr Lebensmittelkontakt.<\/p>\n<p>Um diese Anspr\u00fcche zu erf\u00fcllen, wurde im Projekt der Artificial Neural Twin (ANT) entwickelt. Er bildet die gesamte Sortierkette von der Sammlung bis zum Endabnehmer des Rezyklats ab und erlaubt die gezielte Optimierung einzelner Parameter (z.B. Reinheit, kurze Logistik, niedriger Preis) \u00fcber die gesamte Wertsch\u00f6pfungskette. KI wird auch eingesetzt, um Sortieranlagen zu sch\u00fctzen: Der DangerSort kann Lithium-Batterien sicher erkennen und ausschleusen, bevor sie Br\u00e4nde verursachen. Industrie und Kommunen profitieren von verl\u00e4sslicheren Entscheidungsgrundlagen und ausfallsicheren Anlagen. Sie k\u00f6nnen Recyclingquoten wirtschaftlich erf\u00fcllen, CO\u2082-Emissionen messbar senken und die Versorgung mit Sekund\u00e4rrohstoffen sichern. Das st\u00e4rkt eine resiliente europ\u00e4ische Kreislaufwirtschaft und verbindet virtuelle Entwicklung mit realer Validierung.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Im Projekt \u00bbK3I-Cycling\u00ab leiten wir das Arbeitspaket \u201eRecycling und Rezyklatherstellung\u201c. 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