Recycelter Kunststoff wird häufig in Produkten wie Wasserflaschen, Fleecejacken, Einkaufstüten und Joghurtbechern verwendet, die oft mit einem bestimmten Prozentsatz an recyceltem Material gekennzeichnet sind. Es fehlt jedoch an schnellen und zuverlässigen Methoden zur Überprüfung dieser Angaben. Forscher der University at Buffalo haben eine neue Technologie entwickelt, die verschiedene wissenschaftliche Tests mit künstlicher Intelligenz kombiniert, um recycelten von neuem Kunststoff zu unterscheiden und so das Kunststoffrecycling zu überwachen.
Die Technologie wurde in der Zeitschrift „Communications Engineering“ veröffentlicht. Der korrespondierende Autor Dr. Amit Goyal erklärte: „Unser Ziel ist es, ein schnelles und zuverlässiges Werkzeug zu schaffen, um den Gehalt an recyceltem Material zu verifizieren und Recyclingvorschriften durchzusetzen.“ Goyal leitet die „Plastic Recycling and Innovation Initiative“ der University at Buffalo, die als Forschungs- und Innovationszentrum für Kunststoffrecycling des Bundesstaates New York ausgewiesen ist.
Kunststoffrecycling umfasst Schmelzen, Reinigen und Umformen, wobei das Produkt in Erscheinung und chemischer Zusammensetzung neuem Kunststoff ähnelt. Recycelter Kunststoff weist jedoch mikroskopische Verunreinigungen und gebrochene Polymerketten auf, die feine Unterschiede darstellen. Das Forschungsteam setzte vier Sensortechniken ein, um recycelten Kunststoff zu erkennen: triboelektrische Tests messen die Fähigkeit, statische Elektrizität zu halten, dielektrische/Impedanzspektroskopie bewertet Energiespeicherung und -verlust, Kapazitätsanalysen verfolgen die Lade- und Entladegeschwindigkeit, und mittlere Infrarotspektroskopie enthüllt die chemische Struktur.
Die Forscher testeten neuen und recycelten PET-Kunststoff, analysierten die Daten mit maschinellem Lernen und identifizierten Muster für den recycelten Gehalt. Das System erreichte eine Genauigkeit von über 97 % beim Nachweis von PET-Proben mit 0 % bis 50 % recyceltem Material. Goyal betonte: „Dies ist ein Beispiel dafür, wie Spitzeninnovation mit künstlicher Intelligenz kombiniert wird, um gesellschaftlichen Nutzen zu erzielen.“
Das Team plant, die Sensortechnologie und das maschinelle Lernmodell in ein tragbares Gerät zu integrieren, um eine Echtzeitüberwachung von recyceltem Kunststoff in kommerziellen Produkten zu ermöglichen. Goyal sagte: „Durch die Herstellung eines solchen Geräts hoffen wir, eine breite Echtzeitüberwachung zu ermöglichen.“ Mit der zunehmenden Einführung von Vorschriften für recycelte Materialien in mehr Regionen wird die Bedeutung dieser Technologie wachsen und dazu beitragen, Kunststoffverschmutzung und Gesundheitsrisiken zu reduzieren.
Veröffentlichungsdetails: Autor: Cory Nealon, University at Buffalo; Titel: „New device and method detect percentage of recycled plastic in plastic products“; veröffentlicht in: „Communications Engineering“ (2026).
