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WeSort.AI GmbH - Kategorie 2024 StartUp Da bleibt kein Joghurt-Becher unerkannt:
Ob zerdrückt, zerkratzt oder verschmutzt, die Künstliche Intelligenz von WeSort.AI weiß genau, was sie da vorm elektronischen Auge hat. Es ist die Verbindung aus Maschinenbau und bahnbrechender Technologie von WeSort.AI, die sich anschickt, die Abfallwirtschaft zu revolutionieren.
Ein Unternehmen zu gründen, das war schon lange ihr Wunsch. Eine Dokumentation über Mülltrennung gab den Brüdern Nathanael (30) und Johannes Laier (29) dann den endgültigen Anstoß. „Wir wollten etwas tun, das uns langfristig motiviert und worin wir gut sind“, betont Nathanael. Sie wählten bewusst ein Feld, das eine hohe Relevanz für die Gesellschaft hat und gleichzeitig großes Potenzial für Innovation bietet. Die Gründung sollte aber auch Spaß machen – „man arbeitet ja gerade am Anfang sieben Tage die Woche“ – zu ihren Kompetenzen passen und vor allem einen positiven Beitrag leisten. „Unsere Herausforderung bestand quasi darin, ein Unternehmen zu schaffen, das wirtschaftlich erfolgreich ist und gleichzeitig die Welt verbessert.“ Sie entschieden sich für die KI-basierte Abfallwirtschaft und Waste GPT, also ein auf Abfall spezialisiertes, so genanntes generatives, vortrainiertes Transformationsmodell.
„Trotz großer Fortschritte sind noch viele Herausforderungen zu bewältigen, um eine 100-prozentige Kreislaufwirtschaft zu erreichen, denn die ist unser Ziel“, sagt Johannes Laier. „Die Verpackungen müssen recycelbar gestaltet sein, die Sortiertechnik weiter verbessert und die sortierten Fraktionen wiederverwendet werden können. Alle drei Teilbereiche müssen gelöst werden, um eine vollständige Kreislaufwirtschaft zu erreichen. Unser Anteil ist, die Materialien zurückzuführen, weil nur dann die nachfolgende Prozesstechnik sinnvoll arbeiten kann.“ Durch den Einsatz von Digitalisierung und KI bringt WeSort.AI einen neuen, modernen Blick in die Branche ein – und das im Wortsinn, denn es ist die „Betrachtung“ durch eine Kamera, die die KI mit gigantischen Mengen Bilddaten versorgt, um eine möglichst treffsichere Entscheidung fällen zu können. „Die KI lernt mit der Zeit und wird immer besser darin, solche Objekte zu identifizieren.“
Die konventionellen Technologien zur Müllsortierung sind wenig digitalisiert und automatisiert. „Der Maschinenbau ist schon relativ weit, aber die Erkennung und anschließende Trennung lässt noch viel zu wünschen übrig“, so Johannes Laier. Das war die Marktlücke für WeSort.AI, denn hier setzt ihre Innovation an: Gegenstände präzise identifizieren und sortieren. Bestehende Systeme mit ihren fast altmodischen Sensoren leisten das nicht. „Unsere KI unterscheidet über sieben Millionen verschiedene Produkte, kann beispielsweise von einer PET-Flasche die Marke auslesen, das Volumen und den CO2-Fußabdruck berechnen sowie das Gewicht bestimmen“, erklärt Johannes Laier. „Unsere KI sortiert deutlich reiner und besser, was zu einer effizienteren Wiederverwertung führt.“
Und zumindest in der Abfallwirtschaft à la WeSort.AI ist die Maschine dem Menschen weit voraus, nämlich fünffach in der Geschwindigkeit und mit fast vollständiger Genauigkeit beim Erkennen – der menschliche Sortierer kommt im Schnitt gerade mal auf etwa 50 Prozent. Aktuell hat WeSort.AI fünf Systeme im Einsatz. Geplant ist, diese Zahl in den nächsten Jahren deutlich zu steigern. Ziel ist zudem, nicht nur in Deutschland, sondern auch international zu wachsen.
Die Gründer | Nathanael Laier, Johannes Laier |
Die WeSort.AI-Systeme arbeiten in verschiedenen Bereichen, darunter Gewerbeabfall, Gelber Sack und Elektroschrott. Besonders wichtig für die Umwelt ist die Fähigkeit, gefährliche Stoffe wie Batterien zu erkennen und zu entfernen und damit auch die Brandgefahr zu minimieren, ein aktuelles und dringendes Problem, für das bisher nur WeSort.AI eine Lösung anbietet. Die Hauptkunden von WeSort.AI sind Betreiber von Abfallsortieranlagen jeglicher Art. Dazu gehören sowohl große Waste-Management-Konzerne wie Veolia, PreZero und Lobbe als auch städtische Entsorger der jeweiligen Kommunen, wie etwa die WRG in Würzburg.