Vom 6. Bis 9. September 2022 fand in Bristol die 31st International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN) statt. Mit dabei für uns waren Nermeen Abou Baker und Prof. Dr. Uwe Handmann. Ihr Beitrag mit dem Titel „Transfer Learning Approach Towards a Smarter Recycling“ beschreibt einen Transfer-Learning-Ansatz zur Unterstützung des Recyclings von Elektro- und Elektronikschrott (E-Waste).
Der steigende Verbrauch von elektrischen und elektronischen Geräten ist alarmierend. Deshalb ist der Übergang von der linearen zu einer Kreislaufwirtschaft unerlässlich. Die Schlüssellösung zur Unterstützung dieses Wandels ist künstliche Intelligenz. Diese Arbeit, vorgestellt von Nermeen Abou Baker, Jonas Stehr und Uwe Handmann auf der International Conference on Artificial Neural Networks and Machine Learning (ICANN 2022), beschreibt einen Transfer-Learning-Ansatz zur Unterstützung des Recyclings von Elektro- und Elektronikschrott (E-Waste). Der Schwerpunkt liegt auf dem Einsatz von Transfer-Learning-Techniken, insbesondere zur Klassifizierung von Elektroschrott. In diesem Ansatz wird ein hybrides Modell vorgestellt, das Merkmale einer Quelldomäne (in unserem Fall Smartphones) auf eine Zieldomäne überträgt, um andere Objekte zu klassifizieren.
Der Artikel ist hier zu finden: https://www.springerprofessional.de/transfer-learning-approach-towards-a-smarter-recycling/23460522
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