LONDON (IT BOLTWISE) – Das Startup WasteFlow aus der Schweiz setzt auf ein KI-basiertes Machine-Vision-System, um Abfälle in Echtzeit zu klassifizieren. Nach eigenen Angaben erkennt die Lösung 66 Abfallkategorien mit 98% Genauigkeit. Damit zielt das Team vor allem auf eine präzisere Sortierung ab, statt auf grobe Sichtklassifikation. Entscheidend wird, wie stabil die Erkennungsrate bei wechselnden Materialien und Lichtverhältnissen bleibt.
Wenn Abfallströme nicht sauber getrennt werden, leidet am Ende nicht nur die Recyclingquote, sondern auch die Qualität der erzeugten Sekundärrohstoffe. Genau in diese Lücke setzt das Schweizer Startup WasteFlow an: Das Unternehmen, das mit Bezug zur EPFL verortet wird, wirbt für ein Machine-Vision-System, das Abfallobjekte direkt auf dem Förderband identifiziert. Im Kern geht es darum, nicht auf manuelle Sortierung oder grobe Kategorien zu vertrauen, sondern Bilddaten so schnell in verwertbare Entscheidungen zu übersetzen, dass die Anlagenlogik im Takt der Produktion bleibt.
WasteFlow beschreibt seine KI-gestützte Erkennung als Fähigkeit, 66 Abfallkategorien in Echtzeit zu identifizieren. Diese Zielgröße ist technisch bemerkenswert, weil sie eine hohe Abstufung im Klassenraum voraussetzt: Zwischen ähnlichen Materialien und Formen, etwa bei verschiedenen Kunststoffen oder Verbundstoffen, liegen oft nur subtile visuelle Unterschiede. Dass das System laut eigenen Angaben auf 98% Genauigkeit kommt, deutet darauf hin, dass das Modell nicht nur einfache Farb- oder Texturmuster nutzt, sondern offenbar mit einer belastbaren Bild-Trainingsgrundlage und einem robusten Inferenz-Setup arbeitet, das auch bei kontinuierlichem Datenstrom zuverlässig performen soll.
Technisch betrachtet entscheidet weniger die Modellgüte in einer Laborumgebung als die Kombination aus Bildaufnahme, Vorverarbeitung und Auswertelogik im laufenden Betrieb. Machine-Vision-Systeme in der Sortiertechnik stehen typischerweise vor realen Hürden wie wechselndem Umgebungslicht, unterschiedlicher Verschmutzung der Bildflächen, variierenden Objektabständen und Überlagerungen mehrerer Abfallstücke im Kamerabild. Die Herausforderung bei 66 Klassen liegt zusätzlich darin, dass Fehlzuordnungen nicht gleich “hart” sind: Ein Granulat aus einem Papier-Fehlsortierbereich kann anders teuer sein als eine Verwechslung innerhalb einer Kunststofffamilie. Genau deshalb wird die praktische Aussagekraft einer Kennzahl wie 98% vor allem davon abhängen, wie das Unternehmen die Fehlerverteilung über die Klassen hinweg bewertet und ob es Messungen für typische Anlagenvarianten veröffentlicht.
Aus Marktsicht ist der Ansatz anschlussfähig, weil moderne Sortieranlagen längst von der Mechanik allein leben müssen. Betreiber investieren zunehmend in sensorbasierte Automatisierung, weil sich dadurch Nachsortierungen reduzieren, Materialflüsse besser steuern und Daten für Qualitäts- und Leistungsberichte gewinnen lassen. Ein System, das “Echtzeit” adressiert, ist dabei nicht nur eine Komfortformel: Es bedeutet, dass die Bildverarbeitung und Klassifikation in einem Zeitfenster stattfinden müssen, das zur Taktung von Greifern, Auswurfschiebern oder Ballenpressen passt. Je enger diese Kopplung ist, desto stärker wirkt sich jede zusätzliche Millisekunde auf den Durchsatz aus – und desto wichtiger wird ein schlankes Deployment, das mit der vorhandenen Hardware vor Ort skaliert.
Auch die Herkunft aus dem EPFL-Umfeld passt in den größeren Technologietrend, bei dem Hochschul-Teams Sicherheits- und Qualitätsdenken mit industrietauglicher Umsetzung verbinden. Für WasteFlow könnte das bedeuten, dass das Modelldesign und das Datenmanagement von Anfang an auf Betriebsszenarien ausgerichtet sind: genug Diversität in Trainingsdaten, Mechanismen gegen Drift, und ein Prozess, der sich mit neuen Materialien oder Verpackungsinnovationen anpassen lässt. Für Anwender wiederum ist entscheidend, wie das System in bestehende Prozessketten integriert wird, etwa in Form von APIs oder Middleware zur Übergabe von Klassenergebnissen an die Steuerung der Anlage. Gerade im Recycling-Umfeld zählt außerdem, dass sich Ergebnisse auditierbar ausgeben lassen, um den Nutzen im Vergleich zu bisherigen Verfahren belastbar nachzuweisen.
Am Ende wird WasteFlow daran gemessen werden, ob die gemeldeten 98% über verschiedene Betriebsbedingungen stabil bleiben und ob die 66 Kategorien die Sortierentscheidungen tatsächlich granular genug machen. Betreiber werden zudem fragen, welche Kamera-Setups benötigt werden, wie schnell Updates für neue Sorten möglich sind und wie hoch der Aufwand für die Datenpflege ist. Wenn das System diese Fragen überzeugend beantwortet, kann es nicht nur die Effizienz verbessern, sondern auch die Planungssicherheit erhöhen, weil bessere Klassifikationen die nachgelagerte Aufbereitung und Vermarktung entlasten. Bis dahin bleibt für Entscheider vor allem ein Punkt: die Übertragbarkeit der Laborwerte in den realen Anlagenbetrieb mit seinen Schwankungen.
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