Mit KI gegen Müll: GBS-Lernende entwickeln Prototyp am Makeathon
Am Makeathon auf Gran Canaria entwickelten Lernende des GBS St.Gallen ein visuelles Erkennungssystem für die Sortierung verschiedenster Gegenstände. Finn, Jonas und Fabrice unterstützen ihr Team beim Zusammenbau der Hardware wie auch in der Programmierung der Software.
Am 9. Smart Green Island Makeathon auf Gran Canaria arbeiteten junge Talente aus verschiedenen Ländern und Bildungseinrichtungen mehrere Tage lang an Lösungen für eine nachhaltigere Zukunft. Im Fokus standen Themen wie Sammlung, Sortierung, Verarbeitung und Wiederverwendung von Materialien. Mitten im Geschehen: Informatiker EFZ Plattformentwickler des GBS St.Gallen.
Für die Beckhoff Challenge entwickelte das Team ein System, das unterschiedliche Gegenstände fotografiert und mithilfe von künstlicher Intelligenz klassifiziert. Ziel war es, eine Maschine zu entwickeln, die Abfälle automatisch den in Deutschland üblichen Kategorien zuordnet, etwa der blauen oder gelben Tonne. Teilnehmer Fabrice berichtet: «Ich lernte, wie man schnell an einer ersten Lösung arbeitet und Probleme strukturiert analysiert.»
KI erkennt Abfallkategorien
Im Museum Elder, wo der Makeathon in Las Palmas stattfand, entstand bereits am ersten Tag ein Software-Prototyp: Ein Skript sendet eine Anfrage an eine KI-Schnittstelle, welche anhand eines Fotos erkennt, um welche Art von Abfall es sich handelt. Die KI klassifiziert das Objekt und liefert die passende Kategorie.
Parallel zur Softwareentwicklung arbeitete das Team am physischen Aufbau des Prototyps. Eine stabile Holzkonstruktion bildete die Grundlage für die Installation der technischen Komponenten. In diese Konstruktion wurden später ein Display und weitere Hardware integriert.
Während der Projektarbeit konnten die Teilnehmenden auch zusätzliche Workshops besuchen. Dabei erhielten sie beispielsweise Einblicke in Technologien wie MQTT – ein Kommunikationsprotokoll, das besonders im Bereich Internet of Things (IoT) eingesetzt wird.
Erfolgreicher Abschluss nach vier intensiven Tagen
Am letzten Tag finalisierten die Teams ihre Prototypen und bereiteten sich auf die Abschlusspräsentationen vor. Das entwickelte System zur automatischen Abfallerkennung funktionierte erfolgreich und konnte den Gegenständen die entsprechenden Kategorien zuordnen. Fabrice bilanziert: «Es war interessant zu sehen, was die anderen Gruppen in den vergangenen Tagen erreicht hatten. Ich persönlich habe mich darin verbessert, Ergebnisse einfach und klar zu präsentieren.»
