1

KI basiertes Recycling von Metallverbund-Abfällen (KIRAMET)

FFG, BMVIT Leitprojekt 07/2023-06/2026

Die metallverarbeitende Industrie ist bei ihrer Produktion auf hochwertigen Metallschrott angewiesen. Derzeit muss dieser nach Österreich importiert werden. Mit Juli startet nun ein FFG-Leitprojekt, das mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz das Recycling von Metallverbundabfällen verbessern will.

Vor dem Hintergrund des „Europäischen Green Deals“ und des Kreislaufwirtschaftspaketes müssen Ressourcenverbrauch (minus 25 Prozent) und CO2-Emissionen (minus 55 Prozent) bis 2030 drastisch reduziert und gleichzeitig die Ressourceneffizienz massiv gesteigert werden. Bei Metallen ist der Ökologische Fußabdruck durch den Rohstoffeinsatz besonders hoch, gleichzeitig sind sie ideale Kandidaten fürs Recycling. Genau hier setzt das neue FFG- Leitprojekt an, und will mit Künstlicher Intelligenz die Qualität der metallischen Abfälle steigern.

Haushaltsschrotte und Schrotte aus Altfahrzeugen sowie Elektro-Altgeräten zeichnen sich durch einen hohen Metallgehalt aus und haben daher großes Potenzial zum Recycling. Leider fallen diese Metalle nicht sortenrein an, sondern in Form von Kunststoffmetallverbunden oder Legierungsmischungen. „Derzeit werden die Metalle geschreddert und aufgrund der minderen Qualität ins Ausland exportiert,“ erklärt Dr. Alexia Tischberger-Aldrian, Projektverantwortliche seitens des Lehrstuhls für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft. Gleichzeitig importiert Österreich höherwertigen Schrott, der für die Metallproduktion sehr wichtig ist.

Projektziele

  • Entwicklung einer KI unterstützten Sortierstraße zur Bereitstellung von definierten Metallfraktionen
  • Entwicklung einer Prozess Modellierungs- und Optimierungsumgebung zur Erstellung von digitalen Zwillingen zur Prozesssimulation und Ableitung optimaler Handlungsempfehlungen
  • Etablierung eines Datenflusses für recyclingrelevante Daten der im Projekt betrachteten Abfallströme
  • Entwicklung und Bereitstellung einer intelligenten Redyclingplattform zur übergeordneten Prozessseuerung und Vernetzung von Stakeholdern
  • Anwendung der entwickelten KI basierten Lösungen in relevanten Use Cases

Projekt Consortium

  • Montanuniversität Leoben (Koordinator)
    • Lehrstuhl für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft
    • Lehrstuhl für Cyber-Physical-Systems
  • 7lytix gmbh
  • Fabasoft R&D GmbH
  • Bernegger GmbH
  • voestalpine High Performance Metals GmbH
  • Breitenfeld Edelstahl Aktiengesellschaft
  • METTOP GmbH
  • ETA Umweltmanagement GmbH
  • Nekonata XR Technologies GmbH
  • Mayer Recycling GmbH
  • BT-Wolfgang Binder GmbH
  • O.Ö. Landes-Abfallverwertungsunternehmen GmbH
  • K1-MET GmbH
  • Scholz Austria GmbH
  • Andritz AG
  • Software Competence Center Hagenberg GmbH
  • voestalpine Stahl GmbH
  • PROFACTOR GmbH
  • Salzburg Research Forschungsgesellschaft m.b.H.

Fördergeber

  • Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft mbH (FFG)

  • Bundesministerium für Verkehr, Innovation und Technologie (BMVIT)



Presentation Template

CPS Presentation Template for Powerpoint or Libre Office

Find below a template for presentations related to the Chair of Cyber-Physical-Systems.

You may use these templates also for other lectures, courses, seminars or doctoral theses at other chairs at the Montanuniversität Leoben. However, do not remove the acknowledgement or copyright statement.

Presentation Template

Get the latest CPS presentation template from our cloud.




Open Lab Day – 20th of October 2023

Date & Location: 20.10.2023 15:00-19:00

Overall, we could host more than 150 visitors which made our open lab day a great success. 

Chair of Cyber-Physical-Systems 
Metallurgiegebäude 1.Stock
Montanuniversität Leoben
Franz-Josef-Straße 18,
8700 Leoben, Austria

https://youtu.be/MmdgHSvDocY

Impressions of the last open lab day in 2023. 




English: Immerse yourself in the fascinating world of artificial intelligence and robotics. We present self-learning robots, mobile robot guides and how deep neural networks are learned. Children can experiment with our Lego EV3 robots and try to deliver snacks autonomously. Catering will be provided.

Deutsch: Tauchen Sie ein in die faszinierende Welt der künstlichen Intelligenz und Robotik. Wir präsentieren selbstlernende Roboter, mobile Roboterguides und wie tiefe neuronale Netze gelernt werden. Kinder können mit unseren Lego EV3 Robotern experimentieren und versuchen Snacks autonom auszuliefern. Für Verpflegung ist gesorgt.

Here we will put some pictures and videos of our open lab day on the 20th of October 2023.




Kosmo Obermayer (Apprentice)

Technician

Short bio: Mr. Kosmo Obermayer joined the CPS team in Sept. 2023 as apprentice for IT and telecommunication.  

At the chair of CPS, Mr. Obermayer manages our server and IT infrastructure, contributes to the creation of robotic systems, electronics, mechanical designs, and complex embedded systems. 

Research Interests

  • Cloud Computing & Server Architectures
  • IT infrastructure and networking
  • Development of Robotic Systems 

Contact

Mr. Kosmo Obermayer
Lehrling am Lehrstuhls für Cyber-Physical-Systems
Montanuniversität Leoben
Franz-Josef-Straße 18, 
8700 Leoben, Austria 

Phone:  +43 3842 402 – 1901
Email: kosmo.obermayer@unileoben.ac.at 
Web:  https://cps.unileoben.ac.at




Etienne KPANOU, B.Sc.

Internship Student at the Montanuniversität Leoben

Etienne-Picture

Short bio: Etienne KPANOU is a Master student in Complex Systems Engineering with a specialization in Aeronautics-Space and Automotive Mechatronics at the University of Technical Sciences of Bordeaux and has been interning since July 2023 at the Chair of Cyber-Physical Systems at the Montanuniversität Leoben.

Research Interests

  • Research and innovation in robotics
  • Aeronautics-space and Automotive

Thesis

  • Teleoperation of mobile robot based on vision and human finger (Ongoing)
  • Supervision: Linus Nwankwo, M.Sc.

Contact

Etienne KPANOU, B. Sc 
Intern at the Chair of Cyber-Physical-Systems
Montanuniversität Leoben
Franz-Josef-Straße 18,
8700 Leoben, Austria 

Email: etiennekpanou92@gmail.com




Lange Nacht der Forschung 2022 – LNF22

Some impressions of our open lab day on the 20th of May 2022:






Hiking Day – 14th of July 2023 – Leobner Hütte

Some impressions of our hiking day:








Tanja Sukal

Bachelor Thesis Student at the Montanuniversität Leoben

lego-robotic-ev3

Short bio: Tanja is an Mechanical Engineering student at Montanuniversität Leoben. She is working on a Bachelor’s Thesis investigating an “Open-Source LEGO Ev3 Python Framework for Teaching”. This work focuses on  developing a teaching and training environment for 1st semester Bachelor students as well as for high-school students.

Research Interests

  • Python
  • Robotics

Thesis

Contact

Tanja Sukal
Bachelor Thesis Student at the Chair of Cyber-Physical-Systems
Montanuniversität Leoben
Franz-Josef-Straße 18,
8700 Leoben, Austria 

Email: tanja.sukal@stud.unileoben.ac.at




Meeting Notes July 2023

Meeting 06/07

Research

  • Investigating Representation Collapse in Reinforcement Learning Agents from Vision
    • plan/structure?
    • what RL algorithms?
      • visual data
      • Gehart Neumann, Marc Toussaint, Joustus Piater (Innsburg)
      • Define a research question
      • Focus on some domain
      •  
  • Unnormalized Contrastive learning
    • All CL models use l2 normalization of the representation
      • Stability: Normalizing the representations ensures that they all have the same magnitude. This can make the learning process more stable, as it prevents the model from assigning arbitrarily large or small magnitudes to the representations.

      • Focus on direction: By constraining the representations to have a fixed magnitude, the learning process focuses on the direction of the vectors in the embedding space. This is often what we care about in tasks like contrastive learning, where the goal is to make the representations of similar inputs point in similar directions.

      • Computational convenience: As mentioned earlier, many computations, such as the dot product between two vectors, are easier to perform and interpret in normalized spaces.

      • Interpretability: Normalized representations are often more interpretable, as the angle between two vectors can be directly interpreted as a measure of similarity or dissimilarity.

    • BUT, this come to the expense of
      • Decreased Capacity: With normalization, the model’s capacity to represent data is reduced since it can only rely on the direction of vectors in the embedding space. This limitation may result in the model being less able to capture complex patterns in the data.
      • Missing Magnitude Information: The absence of magnitude information in normalized vectors removes the ability to convey meaningful data properties such as confidence levels or other relevant characteristics. Normalization discards this information, limiting the model’s understanding of the data.
    • IDEA: remove the l2 regularization
      • Regularize the model to penalize large magnitudes.
      • Scale the representations to a desired range.
      • Design a custom loss function considering both direction and magnitude
  • Breaking Binary: Towards a Continuum of Conceptual Similarities in Self-Supervised Learning
    • will take more time to set-up
    • will leave it for later

PhD Registration

  • registered

M.Sc. Students/Interns

  • Iye Szin presenting next week her work until now.

ML Course

  • Publish Video Tutorial on pytorch

Miscellaneous

  • Summer School in Cambridge
    • Poster?

Meeting 25/07

Research

  • Goal-oriented working mode:
    • define subgoals and milestones
    • (make sure that you can evaluate them, and define criteria of success, scores, etc.)
    • till 17.08.2023 10:00
  • Define topic, sub-problem, open challenge, your approach, toy task, full experiment
  • RAAD2024, 20.12.2023 concept paper with first results
  • Spring 2024 A+ robotics conference paper on simulation experiments.
  • Summer 2024 A+ robotics paper on real robot experiments

M.Sc. Students/Interns

Miscellaneous

 




Ottronic GmbH

Laufende Projekte, Bachelor- und Masterarbeiten

  • Retrofitting of a Cyber-Physical System to a reactive molding machine for thermoset resins