Forschende der TU Bergakademie Freiberg haben eine Technologie entwickelt, die mit Hilfe von künstlicher Intelligenz (KI) Elektromotoren für das Recycling auseinandernehmen und die wiederverwendbaren Bestandteile erkennen kann. Das Verfahren zielt darauf ab, strategische Rohstoffe wie das Seltenerdmetall Neodym, die in Elektromotoren enthalten sind, zurückzugewinnen. Aktuelle Recycling-Methoden können diese Rohstoffe noch nicht effektiv extrahieren.
Effizientere Wiederverwertung und bessere CO2-Bilanz
Die dynamische Bilderkennung von Bauteilen und Komponenten durch künstliche Intelligenz ermögliche eine robotergestützte Demontage und Sortierung der einzelnen Teile, wodurch sich die Effizienz des Recyclings verbessern und der CO2-Fußabdruck von Elektromotoren reduzieren lasse. Die neue Technologie erlaube eine sortenreine Separation der Bauteile und optimiere die Arbeitsbelastung des Personals.
Leichtbautechnologien für die Energiewende
Das innovative Verfahren ist Teil des laufenden Forschungsprojekts „Leichtbautechnologien für lebensphasenübergreifende Produkte der Energiewende“ (LIKE) der TU Bergakademie Freiberg. In Kooperation mit Partnern, zu denen auch Siemens zählt, arbeitet das Institut für Aufbereitungsmaschinen und Recyclingsystemtechnik (IART) an der Entwicklung von recyclebaren elektrischen Maschinen.
