idw – Informationsdienst Wissenschaft

Nachrichten, Termine, Experten

Grafik: idw-Logo
Science Video Project
idw-Abo

idw-News App:

AppStore

Google Play Store



Instance:
Share on: 
03/22/2023 14:45

Elektromotoren mit künstlicher Intelligenz besser recyceln: Idee der TU Freiberg mit Innovationspreis ausgezeichnet

Philomena Konstantinidis Pressestelle
Technische Universität Bergakademie Freiberg

    Elektromotoren mit Permanentmagneten halten Windräder, Automatisierungsrobotik oder Elektromobilität am Laufen. Sie sind essenziell für die Energiewende. Haben die Motoren ausgedient, könnten Teile davon wiederverwendet werden – wenn diese einzeln vorliegen. Recycling-Experten der TU Bergakademie Freiberg entwickelten eine Technologie, die Motoren auseinandernimmt und dank künstlicher Intelligenz (KI) die für das Recycling wichtigen Bestandteile erkennt.

    “In den Elektromotoren stecken strategische Rohstoffe wie das Selten-Erd-Metall Neodym. Aktuelle Recyclingmethoden können solche Rohstoffe noch nicht zurückgewinnen”, erklärt Doktorand Adrian Valenas, der die neue Technologie entwickelt hat. Mit der dynamischen Bilderkennung von Bauteilen und Komponenten unterstützt KI den Recycling-Prozess: „Unsere Umsetzung erlaubt eine robotergestützte Demontage und Sortierung der einzelnen Bauteile. Dabei werden die Arbeitsbelastung der Mitarbeitenden und die Skalierbarkeit des Prozesses optimiert“, sagt Adrian Valenas.
    Mit seiner Idee könnten die Forschenden eine sortenreine Separation von Bauteilen erreichen. Das verbessert das Recycling und reduziert den CO2-Fußabdruck von Elektromotoren. Die neue Technologie identifiziert die wichtigen Komponenten und ermöglicht eine gezielte Bewegung von Roboterarmen. „Wir bringen Robotern das Sehen bei und kontrollieren ihre Bewegungen im Demontageprozess dynamisch“, so Adrian Valenas.

    Innovationspreis Tech for Sustainability

    Bei der von Siemens ausgerichteten „Tech for Sustainability Campaign 2023“ hat Adrian Valenas nun in der Kategorie „Ecodesign for motion control systems“ gewonnen (Video-Link). Die globale Innovations-Initiative von Siemens ruft dazu auf, Technologien zu nutzen, um reale Nachhaltigkeitsprobleme zu lösen. Der Wettbewerb prämierte die neue Technologie Mitte März in einer von 7 Kategorien, die mit insgesamt 70.000 Euro Preisgeld dotiert wurden.

    Forschungsprojekt für bessere Aufbereitung von Elektromotoren

    Die entwickelte Schlüsseltechnologie ist eines von vielen Ergebnissen des laufenden Forschungsvorhabens Leichtbautechnologien für lebensphasenübergreifende Produkte der Energiewende (LIKE). In dem Projekt entwickelt das Institut für Aufbereitungsmaschinen und Recyclingsystemtechnik (IART) der TU Bergakademie Freiberg zusammen mit Verbundpartnern, darunter auch die Siemens AG, kreislauffähige elektrische Maschinen.


    Contact for scientific information:

    Adrian Valenas, Adrian.Valenas@iart.tu-freiberg.de


    Images

    M.Sc. Adrian Valenas bei der Präsentation der KI- Bilderkennung.
    M.Sc. Adrian Valenas bei der Präsentation der KI- Bilderkennung.
    M. Gerlich
    Matthias Gerlich, Siemens AG


    Criteria of this press release:
    Journalists
    Mechanical engineering
    transregional, national
    Transfer of Science or Research
    German


     

    M.Sc. Adrian Valenas bei der Präsentation der KI- Bilderkennung.


    For download

    x

    Help

    Search / advanced search of the idw archives
    Combination of search terms

    You can combine search terms with and, or and/or not, e.g. Philo not logy.

    Brackets

    You can use brackets to separate combinations from each other, e.g. (Philo not logy) or (Psycho and logy).

    Phrases

    Coherent groups of words will be located as complete phrases if you put them into quotation marks, e.g. “Federal Republic of Germany”.

    Selection criteria

    You can also use the advanced search without entering search terms. It will then follow the criteria you have selected (e.g. country or subject area).

    If you have not selected any criteria in a given category, the entire category will be searched (e.g. all subject areas or all countries).