08.05.2023

Wie Recycling das Mikroplastik-Problem verschärft

Recyclingprozesse sollten die Umweltbelastung durch Mikroplastik eigentlich reduzieren. Eine neue Studie zeigt nun, dass durch den Recyclingprozess selbst große Mengen an Mikroplastik in die Umgebung gelangen.
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(c) Adobestock

Was haben menschliche Hoden und die Ozeane dieser Welt gemeinsam? Beide können besorgniserregende Mengen an Mikroplastik enthalten. Eine Pilotstudie hat nun untersucht, inwiefern eine Kunststoffrecyclinganlage in Großbritannien zur Verschmutzung durch Mikroplastik beiträgt.

Schon vor der Studie vermuteten die Autor:innen, dass Mikroplastik durch Recyclingprozesse entstehen könnte. Als Mikroplastik werden Plastikpartikel kategorisiert, die kleiner als fünf Millimeter sind.

Weltweit werden jährlich rund 400 Millionen Tonnen Kunststoff produziert. Circa neun Prozent davon werden recycelt. Laut einer Schätzung einer Autorin der Studie, die im Journal of Harzardous Materials Advances veröffentlicht wurde, könnten jedes Jahr etwa zwei Millionen Tonnen Mikroplastik-Abfälle anfallen.

Recycling kann zu Mikroplastik-Verschmutzung beitragen

Um Plastik im Kreislauf zu behalten, wird es recycelt. Dafür muss es nach Sorten getrennt, gewaschen oder zerkleinert werden. Die in der Studie untersuchte Anlage befindet sich in Großbritannien und sei laut den Forscher:innen hochmodern.

Um zu untersuchen, wie viel Mikroplastik durch den Recyclingprozess in das Abwasser gelangt, haben die Wissenschafter:innen das Abwasser vor und nach der Einrichtungen eines Wasserfiltersystems untersucht. Vor der Errichtung des Filtersystems gelangen jährlich 2.933 Tonnen Mikroplastik in das Abwasser. Danach waren es 1.366 Tonnen.

Das seien etwa sechs Prozent des Kunststoffs, der in der Anlage recycelt wird bzw. 13 Prozent, wenn das Wasser nicht gefiltert wird. 80 Prozent dieser entdeckten Mikroplastik-Partikel waren kleiner als zehn Mikrometer.

Damit konnten 90 Prozent des Mikroplastiks, das über zehn Mikrometer groß war, entfernt werden. Mikroplastik mit einer Größe unter fünf Mikrometer konnte im Allgemeinen nicht entfernt werden. Die Forscher:innen schätzen, dass somit jedes Jahr 59 bis 1.184 Tonnen in das Meer gelangen könnten.

Die Gefahr von besonders kleinem Mikroplastik

Bekannterweise stellt Mikroplasitk eine Gefahr für Lebewesen und Ökosysteme dar. Nicht nur, weil es von Lebewesen aufgenommen wird und dadurch zu Problemen führt. Sondern auch, weil Mikroplastik Schadstoffe aufnimmt und diese so transportiert werden. Mikroplastik wurde beispielsweise, wie Anfangs erwähnt, in menschlichen Hoden oder Blut nachgewiesen.

Vor allem Mikroplastik, das kleiner als zehn Mikrometer ist, wird mit Krankheiten bei Menschen in Verbindung gebracht. Auch für die Angestellten der Kunsstoffrecyclinganlagen ist die Belastung durch Mikroplastik ein Problem. Denn auch in der Luft rund um die Anlage wurden hohe Konzentrationen an Mikroplastik gefunden. 61 Prozent der Partikel waren kleiner als zehn Mikrometer.

Vor allem ab dieser Größe kann Plastik zu Lungenerkrankungen und anderen Atemwegserkrankungen führen. Über einen Einsatz von Masken bei diesen Recycling-Anlagen sollte laut den Forscher:innen nachgedacht werden, um die Arbeiter:innen zu schützen.

Die Forscher:innen fordern Filterung, Rechtsvorschriften und Überwachung

Eigentlich sollte Recycling die Plastikverschmutzung reduzieren. Doch die Studie zeigt, dass solche Verfahren auch eine Quelle der Verschmutzung sein können. Im Vereinigten Königreich, wo die Studie durchgeführt wurde, gibt es keine Rechtsvorschriften zur Kontrolle der Freisetzung von Mikroplastik. Das sollte sich ändern, wenn es nach den Autor:innen geht.

Außerdem brauche es eine bessere Überwachung der Einleitung von Mikroplastik durch Recyclinganlagen, sowie eine Filterung und Vorschriften, um die Menge an Mikroplastik zu minimieren. Die Studie soll laut den Autor:innen nicht dazu animieren, das Recycling von Plastik einzustellen, sondern den Plastikverbrauch an sich zu minimieren.

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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