Aber auch das muss der Maschine doch erst einmal antrainiert werden … Ganz genau. Das geht umso besser, je mehr Daten von Verpackungsprodukten bereitgestellt werden, um das Gesamtsystem lernen zu lassen. Und da sind wir wieder beim gemeinsamen Lernen. Das ist es, woran es in der Praxis oft scheitert. Es stehen nicht genug Daten zur Verfügung. Wir würden in der Kreislaufwirtschaft sehr davon profitieren – sowohl beim digitalen Produktpass als auch bei KI-Methoden, wenn dabei stärker zusammengearbeitet würde. Eine übergeordnete, also unternehmensübergreifende, digitale Infrastruktur ist etwas, das wir immer wieder propagieren. Ist der digitale Fortschritt in der Kreislaufwirtschaft also eher eine kulturelle als eine technologische Herausforderung? Absolut. Natürlich ist es auch herausfordernd, einen 40 Jahre alten Maschinenpark so auszurüsten, dass ich dort Daten herausbekomme. Aber das ist alles machbar. Die Bereitschaft, Daten zu teilen und Lösungen gemeinsam zu entwickeln, ist hingegen die Grundlage. Welche weiteren Potenziale sehen Sie in der Anwendung künstlicher Intelligenz für die Nachhaltigkeit von Kunststoffprodukten? KI wird wahrscheinlich in absehbarer Zeit die Materialsubstitution, also den Ersatz fossiler Rohstoffe beispielsweise durch biobasiertes Material oder eines Rezyklats, erleichtern. Es gibt Bestrebungen, Ähnlichkeiten in unterschiedlichen Materialien mithilfe künstlicher Intelligenz besser darstellen zu können. Vereinfacht gesagt: Ich kann bald viel einfacher als bisher simulieren, ob ein alternatives Material für eine gewünschte Anwendung genauso gut funktioniert wie die fossile Ware. Wird künstliche Intelligenz auch beim Recycling selbst eine Rolle spielen? Ja, das ist absehbar. Es gibt interessante Ansätze, um mittels KI die in spektroskopischen Verfahren gewonnenen Daten besser als bisher auszuwerten. Moderne Sortieranlagen können mit ihrer Infrarot-Sensorik schon ziemlich gut einzelne Kunststoffarten erkennen und voneinander trennen. Die Auswertung der Daten mithilfe von KI wird die Trefferquote in Zukunft aber noch deutlich erhöhen. Das bietet die Chance auf sauberere Stoffströme und damit letztlich auf mehr verwertbares Material in höherer Qualität. Wie steht es um die praktische Umsetzung aller genannten Technologien und der damit verbundenen Chancen? Im akademischen Maßstab und auch im praktischen Versuch ist bei allen genannten Ansätzen erwiesen, dass die Technologie funktioniert. Jetzt hängt es an der Datenverfügbarkeit und damit letztlich am Mindset der Beteiligten. „Die Chance liegt im gemeinsamen Lernen“ 11
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