Für die Erprobung und Demonstration konzentrieren sich die Forschenden zunächst auf die Demontage von Desktop-PCs. Diese stellen einen relevanten Teil des Elektroschrotts dar, sind relativ kompakt und enthalten wertvolle Materialien wie Aluminium und Kupfer. Dafür wurden entsprechende technische Versuchsaufbauten und Demonstratoren entwickelt, mit denen die Befundung und Demontage sowie die datentechnische Verkettung dieser Prozesse getestet und weiterentwickelt werden. Die erlernten Lösungsstrategien wurden dafür in eine Industrierobotersteuerung integriert. „Wir setzen Methoden des maschinellen Lernens ein für Teilaufgaben, die nur schwer mit analytischen Methoden umzusetzen sind“, erklärt Saenz das Vorgehen.

Mit Kamerasystem, KI und Roboterarm konnten erste Meilensteine erreicht werden: das Öffnen des Gehäuses, das Lösen und Entnehmen des Mainboards. Diese Prozesse, die bislang in Handarbeit erledigt wurden, konnten an Teildemonstratoren automatisiert werden. So war die adaptive Entnahme des Mainboards bereits erfolgreich. Der Roboter erkennt den Zustand, plant die Greifbewegung und reagiert auf Widerstand.

Ein weiterer Baustein ist die Bewertung der Demontagetiefe. Denn nicht jedes Bauteil lohnt sich zu entfernen. Die Forschenden entwickeln Methoden, um wirtschaftlich und ökologisch sinnvolle Entscheidungen zu treffen. Basis hierfür können aktuelle Rohstoffpreise oder der Zustand des Geräts sein. So wird entschieden, ob ein Gerät komplett zerlegt oder nur bestimmte Komponenten zurückgewonnen werden.

Die entwickelten Methoden sollen in die Praxis überführt werden. Sie können in Recyclingzentren oder bei Herstellern, die Remanufacturing betreiben, eingesetzt werden.