23.04.2025
KREISLAUF

REEaLIGN: Forschungsprojekt entwickelt Recyclingverfahren für Seltene Erden aus Elektroschrott

Seltene Erden sind gar nicht so selten, wie ihr Name vermuten lässt, kommen aber dennoch nur in kleinen Mengen und verstreut vor. Umweltschonende Recyclingverfahren gibt es kaum. Das aber möchte ein österreichisches Forschungsprojekt nun ändern.
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REEaLIGN
© elements.envato/sergeyskleznev - Beispielfoto.

Besonders der Hightech-Bereich ist abhängig von Seltenen Erden: Smartphones, Laptops, LED-Leuchtmittel, Elektromotoren – sie alle brauchen diese Rohstoffe. Derzeit wird der Markt hauptsächlich mit neuen Seltenen Erden beliefert und bisher gibt es hierzulande keine nennenswerten Recyclingmethoden, die den ständig steigenden Bedarf decken könnten. In einem im Rahmen des FTI Call Angewandte Forschung geförderten Forschungsprojekt der Universität für Bodenkultur Wien, Standort Tulln, sollen deshalb nun neue Recyclingverfahren für Seltene Erden entwickelt werden. Der Name: REEaLIGN.

Aufwendige Verfahren zur Rückgewinnung

Das Recycling von seltenen Erden erweist sich im Normalfall als technisch anspruchsvoll und kostspielig, da die Konzentrationen dieser Metalle in Smartphones und Co. sehr gering sind. Es brauche aufwendige Verfahren, um sie von anderen Materialien zu trennen und in einer reinen Form zurückzugewinnen. Zum Vergleich: Metalle wie Aluminium oder Kupfer werden mit Recyclingquoten von oft über 50 Prozent ausgewiesen, weil sie leichter zu extrahieren und wirtschaftlich attraktiver sind.

Laut einem Reuters-Bericht von 2024 werden EU-weit weniger als ein  Prozent der Seltenen Erden recycelt. Diese Schätzung deckt sich mit der Bundesanstalt für Geowissenschaften und Rohstoffe, die folgende Definition parat hat: „Unter Seltenen Erden versteht man 17 verschiedene metallische Elemente oder umgangssprachlich Metalle. Sie kommen in der Erdkruste vor, genauer als Erze. Die am häufigsten genutzten sind Cer, Lanthan, Neodym und Yttrium. Sie können eigentlich nur gemeinsam als Gemisch gefördert werden.“

Laut dem Institut für Seltene Erden und Metalle in Luzern, Schweiz, sei der Name „Seltene Erden“ ein Irrtum: „Zum Zeitpunkt ihrer Entdeckung im 18. Jahrhundert erwiesen sie sich als Bestandteil komplexer Oxide, die damals als ‚Erden‘ bezeichnet wurden. Außerdem schienen diese Mineralien knapp zu sein, und so wurden diese neu entdeckten Elemente ‚Seltene Erden‘ genannt. Tatsächlich sind diese Elemente recht häufig vorhanden und existieren in vielen funktionsfähigen Lagerstätten auf der ganzen Welt“, heißt es dort. Trotzdem treffe die Bezeichnung zu, weil natürliche Lagerstätten, die wirtschaftlich lohnenswert sind, kaum existieren. Häufig liegen Seltene Erden nur in kleinen Mengen und verstreut vor.

REEaLIGN: Recycling aus Elektroschrott

Um zurückzukehren, das Ziel des Forschungsprojekts REEaLIGN ist die Entwicklung eines neuartigen Recyclingverfahrens, das Biolaugung, Biosorption und Bioakkumulation kombiniert und eine nachhaltige, umweltfreundliche Rückgewinnung von Seltenen Erden aus Elektroschrott ermöglichen soll.

Dieser dreistufige Prozess beinhaltet in einer ersten Stufe die Herstellung eines Metallextrakts aus Elektroschrott. In der zweiten Stufe werden Metalle wie Eisen, Kupfer, Aluminium aus diesem Metallextrakt entfernt. In der dritten und finalen Stufe werden schließlich die Seltenen Erden aus dem Metallextrakt zurückgewonnen.

Kein Gift

Diese drei Methoden, Biolaugung, Biosorption und Bioakkumulation, hätten das Potential, Umweltprobleme wie die Erschöpfung natürlicher Ressourcen zu lösen. Sie seien zudem effizient, wirtschaftlich machbar und nachhaltig, wie es per Aussendung heißt. Die Gesamtkombination für die Rückgewinnung seltener Erden in diesem Projekt soll ein Prozess sein, der weder giftige oder schädliche Ausgangsmaterialien benötige, noch am Ende des Recyclingprozesses giftige, schädliche oder problematische Abfälle produziere. „Es ist notwendig,“, sagt Projektleiterin Doris Ribitsch, „neue, innovative Lösungen für die Umwelt- und Versorgungsprobleme unserer Zeit zu entwickeln.“.

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Neue Studie zum Daten- und KI-Arbeitsmarkt in Österreich. (c) AdobeStock

Ein bemerkenswertes Paradoxon prägt den aktuellen Daten- und KI-Arbeitsmarkt: Obwohl Künstliche Intelligenz den Arbeitsmarkt gerade erst neu ordnet, sucht dieser dafür fast ausschließlich nach langjähriger Berufserfahrung, der Nachwuchs wird weitgehend außen vor gelassen. Das belegt die aktuelle Studie „Daten & KI im Arbeitsmarkt 2026 – Österreich“ von Nejo und data:unplugged.

Für den Report wurden knapp 25.000 im Mai 2026 ausgeschriebene Jobs auf Basis der DAISY-Ontologie (Data & AI Skills Ontology) analysiert. Die Zahlen zeigen auch: Österreich treibt den Wandel mit einem KI-Stellenanteil von 4,5 Prozent zwar etwas schneller voran als Deutschland (4,0 Prozent) – verdeutlicht aber in besonders extremer Form, wie schwer der Karrierestart für Berufseinsteiger derzeit ist.

„Müssen die nächste Generation importieren“

Die KI-Branche bleibt paradox. Zwar reichen oft praxisnahe Ausbildungen wie eine HTL, HAK oder eine Lehre formal völlig aus, um die Anforderungen der Unternehmen zu erfüllen – doch die Türen bleiben für Einsteiger trotzdem meist verschlossen. Aufgaben, die früher von Berufseinsteigern übernommen wurden, erledigt die KI heute selbst. Die Zahlen sprechen für sich: Nur 72 von 1113 Daten- und KI-Stellen richten sich an Berufseinsteiger, ein Anteil von 7,7 Prozent. Das Verhältnis von Junior zu Senior-Stellen liegt damit bei eins zu sechs.

Maximilian Fischer, Head of Business Development bei data:unplugged, warnt vor dieser Entwicklung: „Die österreichische Wirtschaft sucht erfahrene KI-Fachkräfte in großem Stil – baut die eigene Nachwuchspipeline aber kaum auf. Wenn wir die Junior-Quote nicht erhöhen, verschieben wir den heutigen Fachkräftemangel in drei bis fünf Jahren auf die nächste Kohorte – und müssen die nächste Generation importieren, statt sie im Land auszubilden“.

(c) Daisy Report 2026.

Der versteckte KI-Arbeitsmarkt

Nur rund 10 Prozent (110 von 1113) der untersuchten Daten- und KI-Stellen tragen einen expliziten Titel wie beispielsweise AI Engineer. Die übrigen Stellen verbleiben klassisch: Controller:in, Berater:in oder Software Engineer. Inhaltlich werden aber Kompetenzen gefordert, die vor wenigen Jahren spezialisierten Daten- und KI-Rollen vorbehalten waren.

„Wer ausschließlich nach ‚Data Scientist’ oder ‚AI Engineer’ filtert, übersieht 90 Prozent des KI-Arbeitsmarktes“, sagt Aloisious Caraet, Principal Data Scientist bei Nejo und Hauptautor der Studie. „Die KI-Karriere beginnt heute selten mit einem Titelwechsel – sie entsteht durch die Anreicherung des bestehenden Berufsbildes.“

Mehr als die Hälfte der Stellen in Wien

Die offenen Daten- und KI-Stellen stammen zumeist nicht von reinen Tech-Unternehmen. Insgesamt verteilen sich die Inserate auf 495 Unternehmen. Hinter der IT-Branche (354 Stellen) suchen vor allem der Finanzsektor (88) und die Unternehmensberatung (83) nach KI-Personal. Geografisch konzentriert sich der Markt mit 63 Prozent aller Ausschreibungen deutlich auf Wien. Graz verzeichnet hingegen die technisch anspruchsvollsten Profile: Hier werden im Schnitt 5,4 spezifische Daten- und KI-Skills pro Position gefordert.

Werkzeuge sind zweitrangig: Der Fokus liegt auf KI-Verständnis

Bei den Programmiersprachen dominiert Python und wird in fast jeder dritten Stelle gefordert – knapp doppelt so häufig wie Java. Bei den Cloud-Plattformen führt Microsoft Azure vor AWS. Auch bei generativer KI liegt Microsoft mit GitHub Copilot als meistgenanntem Werkzeug vorn. Der größte fachliche Schwerpunkt des Marktes liegt mit 39,7 Prozent auf dem Data Engineering, was den aktuellen Fokus auf den Aufbau von Dateninfrastruktur zeigt.

Dennoch ist das konzeptionelle Verständnis oft wichtiger als die Beherrschung einzelner Programme: Fast die Hälfte aller geforderten Kompetenzen entfällt auf allgemeine Wissensgebiete und Methoden, wobei „Künstliche Intelligenz“ zu den fünf meistgenannten Begriffen zählt.

Das unterstreicht auch Simona Hübl, Geschäftsführerin von Nejo: „Unternehmen suchen aktuell vor allem konzeptionelle Fähigkeiten, und erst zweitrangig nach spezifischen Tool-Kenntnissen. Gefragt ist, wer Daten- und KI-Konzepte im Grundsatz versteht und tool-unabhängig sicher anwenden kann.

(c) Daisy Report 2026.

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