{"id":114403,"date":"2019-10-22T08:29:44","date_gmt":"2019-10-22T06:29:44","guid":{"rendered":"https:\/\/2024.radio-luzern.ch\/?p=114403"},"modified":"2019-10-22T08:30:14","modified_gmt":"2019-10-22T06:30:14","slug":"auch-bald-in-luzern-kuenstliche-intelligenz-soll-muellabfuhr-verbessern","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.radio-luzern.ch\/auch-bald-in-luzern-kuenstliche-intelligenz-soll-muellabfuhr-verbessern\/","title":{"rendered":"Auch bald in Luzern: K\u00fcnstliche Intelligenz soll M\u00fcllabfuhr verbessern"},"content":{"rendered":"

Die Routen der M\u00fcllabfuhr soll optimieren werden, eine K\u00fcnstliche Intelligenz hilft Forschenden der Universit\u00e4t Fribourg daf\u00fcr. Informatik-Absolvent David Jenni von der Hochschule Luzern hat dieses sogenannte neuronale Netzwerk als Teil seiner Master-Arbeit programmiert.<\/strong><\/p>\n

G\u00fcsels\u00e4cke z\u00e4hlen \u2013 das klingt nicht nach einem Forschungsgegenstand. In David Jennis Fall sieht die Sache anders aus. F\u00fcr seine Master-Arbeit \u00abtrainierte\u00bb der Informatik-Absolvent der Hochschule Luzern eine K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) darauf, Abfalls\u00e4cke und -container zu erkennen und zu z\u00e4hlen. Ziel des Projekts: die automatisierte Erfassung von Abfallmengen. Das sogenannte neuronale Netzwerk, das Jenni daf\u00fcr einsetzte, funktioniert \u00e4hnlich wie Googles Bilderkennungs-Programm. \u00abJe mehr Bilder es als Datenbasis zur Verf\u00fcgung hat, desto besser erkennt es Objekte aus allen m\u00f6glichen Winkeln\u00bb, erl\u00e4utert der geb\u00fcrtige Sempacher. Als \u00abTrainings\u00bb-Basis nutzte Jenni Filmaufnahmen vom M\u00fcllschacht eines Kehrrichtlasters.<\/p>\n

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Foto: Pixabay<\/figcaption><\/figure>\n

Weniger Abgase und tiefere Kosten<\/h2>\n

Forschende der Universit\u00e4t Fribourg um Wirtschaftsinformatiker Reinhard B\u00fcrgy k\u00f6nnen dank Jennis KI bestimmen, an welchen Orten wie viel Abfall anf\u00e4llt. Mittels dieser Daten berechnet das Fribourger Team optimale Routen und Sammelpunkte f\u00fcr die M\u00fcllabfuhr. Reinhard B\u00fcrgy: \u00abKehrricht-Laster m\u00fcssen dann weniger oft anhalten und ihre Crews nicht jeden M\u00fcllsack einzeln einsammeln. Das spart Treibstoff \u2013 was letztlich weniger Abgase und tiefere Kosten bedeutet.\u00bb<\/p>\n

Die optimierten Routen und die Sammelpunkte sind Massnahmen, die im Rahmen eines gemeinsamen Innosuisse-Forschungsprojekts der Universit\u00e4t Fribourg und der bernischen Abfallentsorgungsfirma Schwendimann AG erarbeitet wurden. Sie sollen die kommunale Kehrrichtabfuhr effizienter, nachhaltiger und f\u00fcr die Endkunden letztlich g\u00fcnstiger machen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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