Ein neues Leben für alte Leintücher

Presseaussendung der TU Wien vom 15.12.2019

Mit neuen biochemischen Methoden, die von der TU Wien, der Boku Wien und der Montanuni Leoben gemeinsam entwickelt wurden, lassen sich nun Mischtextilien effizient recyceln.

Alte Textilien sind viel zu schade für den Abfall. Aber sie zu neuen, hochwertigen Produkten weiterzuverarbeiten ist nicht einfach – vor allem dann, wenn es sich um Mischfasern handelt, die etwa aus Baumwolle und Polyester bestehen. In einem großen Forschungsprojekt, an dem neben der TU Wien, der Universität für Bodenkultur Wien und der Montanuni Leoben auch verschiedene Industriepartner beteiligt waren, wurde nun eine Methode entwickelt, textile Abfälle aus Mischfasern chemisch aufzutrennen. Die Baumwolle wird in Zucker umgewandelt, der Polyesteranteil wird aufbereitet und wiederverwendet. Am Ende entstehen neue Textilien mit derselben Qualität wie die alten.

Fasern halten nicht ewig

In Europa fallen pro Jahr etwa 5 Millionen Tonnen Textilabfälle an. Ein großer Teil davon wird verbrannt oder deponiert. Das soll sich ändern, eine neue EU-Richtlinie schreibt daher vor, dass Alttextilien ab 2025 getrennt gesammelt werden. „Ganz besonders viele Alttextilien fallen in Hotels oder in Krankenhäusern an“, sagt Dr. Andreas Bartl vom Institut für Verfahrenstechnik, Umwelttechnik und technische Biowissenschaften der TU Wien. „Nach ungefähr 100 Waschgängen sind die Textilien kaputt. Durch das wiederholte Waschen und Trocknen brechen die Fasern, das Material löst sich auf und bekommt Löcher.“

Das Forschungsteam arbeitete mit Leintüchern, die aus 60 % Baumwolle und 40 % Polyester bestehen. Zunächst wurden sie in feine Flocken zerteilt, dann wurde die Baumwolle mit Hilfe von Enzymen vom Polyester getrennt und in Glucose umgewandelt. „Dieser Schritt ist entscheidend, man braucht dafür ganz spezifische Enzyme“, erklärt Andreas Bartl. „Außerdem muss man Wege finden, den Prozess auf großen, industriellen Maßstab zu skalieren.“

Nach der enzymatischen Trennung hat man Polyesterfasern und Zuckerlösung. Die Fasern werden getrocknet und gereinigt, in speziellen Recyclinganlagen aufgeschmolzen und zu Granulat aufbereitet. Dieses Granulat wird dann zu einem Garn versponnen, der dann beispielsweise durch Zugabe von neuer Baumwolle weiterverarbeitet werden kann. So entsteht am Ende wieder eine Materialmischung, die dem Ausgangsstoff entspricht und dieselbe Qualität hat.

Weniger CO2

Bisher wird Polyester aus fossilen Rohstoffen gewonnen. Recycling von Textilien ist daher ein wichtiger Schritt zur Verbesserung der CO2-Bilanz. „Wir wollen mit unserem Projekt die Grundlage für eine nachhaltige Kreislaufwirtschaft schaffen“, sagt Andreas Bartl.

Der enzymatische Prozess wurde an der Universität für Bodenkultur entwickelt, an der TU Wien wurde das Verfahren auf großen Maßstab skaliert und an der Montanuniversität Leoben wurden die Eigenschaften des Kunststoffs genau analysiert, um eine möglichst gute Qualität zu gewährleisten.

Auszeichnung

Im Rahmen des Projekts konnten die Universitäten in enger Zusammenarbeit mit den Firmenpartnern die Machbarkeit des Prozesses demonstrieren. Besonders stolz sind die Projektpartner darauf, dass das Projekt im November 2019 mit dem „Clusterland Award 2019“ ausgezeichnet wurde, einem mit 5.000 Euro dotierten Preis, der von der Raiffeisen-Landesbank Niederösterreich-Wien als Generalsponsor und ecoplus, der Wirtschaftsagentur des Landes Niederösterreich, vergeben wird. Derzeit feilen die Projektpartner an einem Nachfolgeprojekt, um einen optimierten, KMU-tauglichen Prozess für ein qualitätsgesichertes stoffliches Recycling zu entwickeln. (Florian Aigner)

Externer Link: www.tuwien.ac.at

Neue Streaming-Methode verändert die Spielewelt

Presseaussendung der TU Graz vom 02.12.2019

TU Graz-Forscher Dieter Schmalstieg entwickelte ein Verfahren, das die Vorzüge von Cloud Computing und Virtual Reality kombiniert. Damit können Videospiele zukünftig auch auf günstigen und kabellosen VR-Brillen in hoher Qualität dargestellt werden.

Streamingdienste wie Netflix oder Amazon Prime sind längst Normalität. Nun hält die nächste digitale Technologie Einzug in die Unterhaltungsindustrie: Cloud Gaming. Die Technik gleicht jener von Videodiensten. Das Computerspiel läuft auf einem Server des Cloud-Anbieters. Die Spielenden greifen per Internet auf das Programm zu und bekommen Bild und Ton auf jedes beliebige Endgerät geschickt. Voraussetzung ist dabei nicht mehr so sehr die neueste Hardware, sondern eine schnelle Internetverbindung, die die großen Datenmengen von den Rechenzentren zu den Spielgeräten transportiert – möglichst verzögerungsfrei und damit ohne nerviges Ruckeln.

Cloud Computing soll außerdem Virtual Reality-Spiele auf eine neue Stufe heben. Hier stellt der Datenaustausch eine noch größere Herausforderung dar. Die „flüssige“ Darstellung von Sequenzen auf Virtual-Reality-Brillen benötigt eine bis zu zehnmal höhere Rechenleistung als konventionelle Videospiele, da mehr Pixel und mehr Bilder pro Sekunden dargestellt werden müssen. Die traditionelle Videoübertragung stößt hier rasch an ihre Grenzen. Dieter Schmalstieg vom Institut für Maschinelles Sehen und Darstellen hat mit seinem Team nun ein neues Verfahren entwickelt, das der kabellosen VR-Technologie zum endgültigen Durchbruch in der Spieleindustrie verhelfen kann.

Neues Verfahren verbessert die Latenz drastisch

Das sogenannte „Shading Atlas Streaming“ erlaubt es, die nötige Übertragungsrate deutlich zu senken. „Vereinfacht ausgedrückt streamen wir mit unserem System keine Videos, sondern geometrisch codierte Informationen, die von der VR-Brille decodiert und in ein Bild übersetzt werden“, erklärt Schmalstieg die Technologie.

Die Latenz – also die Verzögerungszeit, die bei der Signalübertragung, beim Zwischenspeichern von Daten oder beim Prüfen von Datenpaketen entsteht – wird mit dem System nicht vermieden, sondern quasi ausgeglichen. „Latenz vollständig zu vermeiden ist unmöglich. Unsere Art der Codierung erlaubt es aber, innerhalb eines kleinen Zeitfensters in die Zukunft korrekte Bilder vorherzusagen. So können wir die Latenzzeit ausgleichen, die wahrgenommene Latenz ist damit nahezu Null“, so Schmalstieg. Konkret werden mithilfe des Shading Atlas Streaming die Pixelfehler in der Darstellung auf ein paar wenige Prozent reduziert, sodass sie nicht als störend wahrgenommen werden.

Effiziente Nutzung vorhandener Hardware

Für die praktische Anwendung ist es wichtig, die neue Technik in bestehende Infrastruktur integrieren zu können. Daher verwenden die Forscher das herkömmliche MPEG-Kompressionsverfahren zum Transport der Daten. Die notwendige Leistung für das Decodieren der 3D-Information ist in VR-Brillen bereits vorhanden. Es ist also keine neue Hardware nötig, um Shading Atlas Streaming nutzen zu können.

Shading Atlas Streaming ist überall dort einsetzbar, wo 3D-Daten anfallen und VR-Brillen zum Einsatz kommen. Mit dem Chiphersteller Qualcomm als Partner wird bereits an einer kommerziellen Umsetzung der Forschungsergebnisse gearbeitet. (Christoph Pelzl)

Externer Link: www.tugraz.at

Schnelltest für die Asthma-Diagnose

Presseinformation (Forschung Kompakt) der Fraunhofer-Gesellschaft vom 02.12.2019

Mit mehr als 235 Millionen Patienten ist Asthma weltweit eine der häufigsten Atemwegserkrankungen. Bei Kindern ist eine Diagnose oft schwerer zu stellen als bei Erwachsenen. Frühzeitig erkannt, lässt sich die Krankheit gut behandeln. Ein Forscherteam an der Fraunhofer-Einrichtung für Marine Biotechnologie und Zelltechnik EMB entwickelt gemeinsam mit Hightech-Unternehmen einen Schnelltest, der zur Asthma-Diagnose nur einen Tropfen Blut benötigt. Dabei bedienen sich die Partner der Methode des Maschinellen Lernens.

Atemnot, Kurzatmigkeit und Husten sind nur einige der möglichen Beschwerden bei Asthma. Betroffene leiden anfallsartig unter einer Verengung der Bronchien. Entscheidend ist es, die Krankheit rasch zu erkennen. Nur so lässt sich verhindern, dass die Atemwege bleibend geschädigt werden oder sogar Asthmaanfälle drohen, die schlimmstenfalls tödlich enden können. Insbesondere bei Kindern ist es wichtig, die Krankheit frühzeitig festzustellen, um schnell zu intervenieren und die Beschwerden zu lindern. Doch die Diagnose ist bei den Kleinen komplizierter und langwieriger als bei Erwachsenen. Manche Messverfahren, bei denen man in einen Schlauch pustet, sind bei kleinen Kindern nicht möglich. Zeitaufwändige Lungenfunktionstests eignen sich erst ab einem Alter von vier bis fünf Jahren. Im vom Land Schleswig-Holstein geförderten Projekt »KillAsthma« widmet sich die Fraunhofer EMB gemeinsam mit der Pattern Recognition Company und der Raytrix GmbH dieser Problematik. Mit einem neuen Schnelltest soll das Ergebnis bereits nach 60 bis 90 Minuten vorliegen. Der Clou: Für die Asthma-Diagnose sind lediglich ein Tropfen Blut und die darin befindlichen Immunzellen erforderlich.

KI-gestützte Analyse von Immunzellen

Das Bewegungsprofil der Blutzellen von Asthmatikern unterscheidet sich von dem gesunder Menschen. »Bei Asthma ist die Bewegung der Immunzellen stark verlangsamt, wenn sie einen Entzündungsreiz erfahren«, erklärt Dr. Daniel Rapoport, Leiter der Arbeitsgruppe Zellprozessierung an der Fraunhofer EMB. Dieses Wissen macht sich die Forschergruppe bei der Entwicklung des Testsets zunutze. Die Idee ist es, die Immunzellen aus dem Tropfen Blut unter einem eigens entwickelten holografischen Mikroskop etwa 90 Minuten lang zu beobachten und anhand ihrer Bewegungsmuster einzuschätzen, ob eine Asthmaerkrankung vorliegt. Das Mikroskop, auch als Zellscanner bezeichnet, ermöglicht ein automatisches, dreidimensionales Tracking der Zellen in Echtzeit. Eine entscheidende Rolle kommt der Künstlichen Intelligenz (KI) zu, die in den komplexen Bewegungsmustern tausender Zellen charakteristische Muster erkennt.

Doch wie funktioniert die Technologie im Detail? Das Blut und eine Substanz, die den Entzündungsreiz auslöst, werden in eine mikrofluidische Kartusche gefüllt und anschließend in das miniaturisierte Mikroskop geschoben. Dieses umfasst eine LED und einen optischen CMOS-PhotoSensor, der mit der Computersoftware verbunden ist. Die Bildauswertung erfolgt mittels eigens entwickelter Algorithmen. »Wir können 2000 bis 3000 Zellen zeitgleich beobachten, wodurch eine hohe statistische Genauigkeit gewährleistet ist«, so Rapoport. Die ermittelten Bewegungsmuster werden anschließend an ein neuronales Netz übergeben. Selbstlernende Algorithmen analysieren die Blutzellbewegungsmuster und errechnen den diagnostischen Index. »Mit KI kann man Abweichungen der Muster erkennen. Um die Unterschiede zu erfassen, verwenden wir selbstlernende Algorithmen. Anhand vieler Trainingsdaten lernen die neuronalen Netze Muster und können die Profile von Kranken und Gesunden unterscheiden.«

Methode auf andere Krankheiten erweiterbar

Dies lässt den Rückschluss zu, dass KI in der Lage ist, auch andere Abweichungen von der Norm zu lernen. »Mit unserer Methode lassen sich auch andere Krankheiten analysieren. Dies gilt insbesondere für Autoimmun- und chronisch entzündliche Erkrankungen wie Morbus Crohn, Colitis Ulcerosa und Rheuma. Hier sind die Diagnosen langwierig und lassen sich mit einem angepassten Schnelltest deutlich beschleunigen«, sagt der Lübecker Forscher. »Erste Tests sind erfolgreich abgeschlossen. Die Bildauswertung ergab, dass unser holografisches Mikroskop einem Hochleistungsmikroskop überlegen ist.« Rapoport und seine Projektpartner optimieren derzeit die Hardware sowie das Verfahren. Fernziel ist, die individuelle Ausprägung von Asthmaerkrankungen zu erkennen, um einen personalisierten Behandlungsplan entwickeln zu können.

Externer Link: www.fraunhofer.de

technologiewerte.de – MOOCblick Dezember 2019

Spannende Themen, herausragende Dozenten und flexible Lernmöglichkeiten tragen zum wachsenden Erfolg der Massively Open Online Courses (MOOCs) bei – offene, internetgestützte Kurse mit einer Vielzahl an Teilnehmern rund um den Globus.

Folgender Kurs – zu finden auf der MOOC-Plattform edX – sollte einen Blick wert sein:

Programming Reactive Systems
Roland Kuhn (École polytechnique fédérale de Lausanne) et al.
Start: 14.12.2019 / Arbeitsaufwand: 45-63 Stunden

Externer Link: www.edx.org