Slimmer recyclen met AI: NHL Stenden en Omrin werken samen aan duurzamere afvalverwerking
Tijdens de landelijke WeCycle Week staat afvalscheiding centraal. NHL Stenden Hogeschool en afvalverwerker Omrin laten zien dat afval meer is dan restmateriaal: het is een bron van kennis en mogelijkheden. Met praktijkgericht AI-onderzoek wordt afval niet alleen slimmer verwerkt, maar ontstaat ook waardevolle data die direct bijdraagt aan duurzame oplossingen.
Wil je liever luisteren? Check de podcast over AI en afval.
Afval dat inzicht geeft
In het sorteercentrum van Omrin registreert een slimme camera tot acht beelden per seconde van het afval dat binnenkomt. Wat op het oog weinig zegt, blijkt waardevolle informatie te bevatten. Dankzij AI wordt geanalyseerd wat er precies in de stroom zit. Voorwerpen die niet thuishoren, zoals matrassen of gasflessen, worden automatisch herkend en gemeld. “Afval wordt op deze manier een bron van informatie," zegt Gielis Dijk, ICT-manager bij Omrin. “Zo kunnen we in de toekomst sneller, veiliger én slimmer sorteren. En dat helpt om betere keuzes te maken over recycling."
Voorspellen is voorkomen
De techniek ontwikkelt zich snel. Waar AI nu vooral herkent wat er op de band ligt, richt het onderzoek zich steeds meer op voorspellen. Klaas Dijkstra, lector Computer Vision: “We bouwen aan systemen die afwijkingen zelfstandig leren signaleren. Denk aan een bankstel dat tussen het restafval belandt. Dankzij anomaly detection kan dat op tijd worden herkend, nog voor het proces vastloopt."
Slimme routes, minder uitstoot
Ook op straat wordt AI ingezet. Door routes van vuilniswagens te optimaliseren - op basis van verkeersdrukte, schooltijden en andere data - wordt de CO₂-uitstoot verminderd en het werk voor chauffeurs verlicht. Een concreet voorbeeld van hoe technologie kan bijdragen aan welzijn en duurzaamheid.
Studenten die het verschil maken
Binnen NHL Stenden is al meer dan twintig jaar ervaring met AI-technologie. Via I’M A.I. komen onderwijs, onderzoek en werkveld samen. De studenten zijn onderdeel van het projectteam. Zij verzamelen data en denken mee in het ontwerpproces. Klaas Dijkstra: “De studenten doen op deze manier ervaring op binnen echte projecten terwijl ze leren hoe de AI algoritmes toegepast kunnen worden."
