ERZ Smart Assistant – Kreislaufwirtschaft einfach & attraktiv

AI Quick Summary

Kreislaufwirtschaft, Recycling und Entsorgung sind komplex und erfordern einen hohen Wissensstand seitens der Bevölkerung. Der ERZ Smart Assistant nutzt Fortschritte in Bilderkennung und Künstlicher Intelligenz (KI), um Gegenstände zu identifizieren und den idealen Kreislaufprozess aus dem vernetzten Ökosystem vorzuschlagen: Weitergeben, Tauschen, Reparieren, Verkaufen, Recyceln u.v.m. AusgangslageDas Recyclingsystem der Schweiz ist komplex und erfordert einen hohen Wissensstand seitens der Bevölkerung, da die verschiedenen Wertstoffe oftmals an unterschiedlichen Orten rezykliert werden müssen und teilweise schwer zu unterscheiden sind. Zusätzlich zum Recycling rücken auch andere Aspekte der Kreislaufwirtschaft immer mehr in den Fokus, wie die Wiederverwendung, die Weitergabe oder die Reparatur. Kreislaufwirtschaft leistet einen wichtigen Beitrag zur Reduktion von Ressourcenverbrauch und Emissionen und wird durch die Stadt Zürich gezielt gefördert. Für die Bevölkerung ist Kreislaufwirtschaft aber noch nicht sehr greifbar und zugänglich. Dies insbesondere durch fehlende Vernetzung und Sichtbarkeit bestehender Angebote.IdeeWir nutzen den technologischen Fortschritt in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Bilderkennung, um die Herausforderungen der Kreislaufwirtschaft – wie Komplexität, fehlende Vernetzung von Angeboten und mangelnde Attraktivität – grundlegend zu lösen.Mit dem ERZ Smart Assistant können Bürger:innen Gegenstände mithilfe ihres Smartphones scannen und erhalten jederzeit und an jedem Ort relevante Lösungsvorschläge zum Kreislauferhalt. Um die passende Lösung anzubieten, vernetzen wir alle relevanten Angebote aus den Bereichen Weitergeben, Tauschen, Reparieren, Weiterverkaufen, Up- und Downcyceln, Recyceln und Entsorgen. Das persönliche Verhalten wird analysiert und in Kontext gebracht. Um möglichst viele Bürger:innen zu erreichen, wird der ERZ Smart Assistant nicht nur in einer eigenständigen App angeboten, sondern funktional in bestehende reichweitenstarke Apps wie bspw. im Bereich Retail in die Migros App integriert. Für den Bereich Retail bietet sich mit Recycling eine Laden-Frequenz-Massnahme und damit ein Businesscase. Wir gehen zudem davon aus, dass viele zukünftige Touchpoints wie Smart Glasses oder Smart-Home-Anwendungen mit Kameras ausgestattet sind, mit deren Hilfe der ERZ Smart Assistant den Bürger:inen Kreislaufwirtschaft einfach, verständlich und transparent macht. BeispieleScannen einer PET-Flasche oder eines Korken: Der Assistent zeigt Informationen zum Recycling sowie den umliegenden Recyclingstandorten mit Routenplanung auf. Scannen eines Fernsehers. Der Assistent fragt nach weiteren Angaben (z.B. Zustand, Alter) und zeigt mögliche Lösungsvarianten auf und überträgt Daten bei Auswahl direkt an die vernetzten Angebote. (Bspw. Reparaturwerkstätten, Weitergabeplattformen, Recyclingstandorte)KernfunktionalitätenIntuitives InterfaceGegenstandserkennung mittels Kamera und KIOffene Plattform für alle Arten von Angeboten und Informationen aus dem Bereich der KreislaufwirtschaftZuordnung der erkannten Gegenstände mit den relevanten Angeboten und Informationen mittels KIWie trägt die Idee zur Lösung des Problems bei?Damit wir den Benutzer:innen immer und überall relevante Lösung anbieten können, vernetzen wir als offene Plattform alle bestehenden Angebote und Informationen in den Bereichen Weitergeben, Tauschen, Reparieren, Weiterverkaufen, Up- und Downcyceln, Recyceln u.v.m., steigern dadurch ihre Sichtbarkeit und beleben den Markt. Wir fördern das Wachstum neuer Angebote durch Vernetzung und Visibilität.Wir sensibilisieren und aktivieren Benutzer:innen für das Thema Kreislaufwirtschaft und fördern das Bewusstsein.Kurz: Wir machen Kreislaufwirtschaft attraktiv und mehrheitsfähig.Wer wird von der Lösung profitieren und wie?Die Bevölkerung profitiert durch einfache, verständliche und transparente Abfallvermeidung. Benutzer:innen sparen Zeit, verstehen ihr Handeln und der Mental Load durch den fehlenden Durchblick im Thema Abfallvermeidung sinkt. Durch die Zugänglichkeit aller relevanten Angebote und Informationen an einem Ort entwickelt die breite Masse ein Bewusstsein für das Thema. Bspw. profitieren Kleidertauschbörsen und kleine Flohmärkte von einer verbesserten Sichtbarkeit und fördern Gemeinschaft und lokale Verbindung.Bund, Kantone, Städte und Gemeinden profitieren durch einen positiven Impact auf ihre Netto-Null Ziele, eine Steigerung der Recycling- / Kreislaufrückführ-Quote und die Reduktion des Restmülls.Die Angebote im Bereich der Kreislaufwirtschaft profitieren durch eine verbesserte Vernetzung und eine Steigerung der Sichtbarkeit und NutzungUnd letztendlich profitiert unser Planet und wir alle durch die gesteigerte Attraktivität und Mehrheitsfähigkeit der Kreislaufwirtschaft, die einen wesentlichen Teil zum Schutz von Ressourcen und der Reduktion von Emissionen beitragen kann.Welche Personen/Organisationen gibt es in Eurem Team und was ist ihre Rolle?Unser interdisziplinäres und diverses Team vereint Expert*innen aus den Bereichen Kreislaufwirtschaft, Produktentwicklung, Künstliche Intelligenz, Data Science, User Experience sowie Entsorgung und Recycling. Wir alle leben und fördern die Inklusivität. Unser gemeinsames Ziel ist es, transformative Ansätze für eine nachhaltige Zukunft zu entwickeln. ERZ (Entsorgung + Recycling Zürich)Entsorgung + Recycling Zürich (ERZ) ist eine Dienstabteilung der Stadt Zürich. ERZ treibt die Kreislaufwirtschaft voran und sorgt für eine hohe Lebensqualität in Zürich.Kernteam: Simon Sigg, Projektleiter für Kreislaufwirtschaft (Leitung und Durchführung mehrerer Initiativen im Bereich Kreislaufwirtschaft und Nachhaltigkeit)Erweitertes Team: Fachexperte:innen aus den Bereichen Kreislauf, Recycling, Entsorgung, MaterialProjektrolle: Inhaltliche Fachexpertiese, Mainstreaming, TestingLiip AGLiip ist eine holokratisch organisierte Agentur, die kundenzentrierte digitale Produkte entwickelt. Zu den Kernkompetenzen gehören Strategie, User Experience und Technologie. Wir schaffen langfristigen sozialen, ökologischen und wirtschaftlichen Mehrwert, indem wir nach digitalem und menschlichem Fortschritt streben.Kernteam: Jonathan Fiagbedzi, Lead Generative AI, Business Developer und Product Owner (Aufbau diverser reichweitenstarker Touchpoints und der entsprechenden Organisation wie z.B. Migros App, UBS mobile Banking App) Erweitertes Team: Fachexpert:innen aus den Bereichen User Research / Experience, Design, Technologie, AI, Marketing, StrategieProjektrolle: Projektleitung, Produktentwicklung, MainstreamingZHAW (Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften - Fachstelle Information Systems & Technologies )Die Forschungsgruppe „Information Systems and Technologies“ am Institut für Wirtschaftsinformatik der ZHAW verfügt über umfangreiche Erfahrung in der Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens, einschliesslich der neuen Foundation-Modelle der generativen KI, in verschiedenen Kontexten wie z.B. der Therapie-Adhärenz von Patienten, der körperlichen Rehabilitation von Patienten, im Bildungsbereich wie auch im Abfallmanagement.Kernteam: Dr. Elena Gavagnin, Co-Leiterin Fachstelle Information Systems & Technologies a.i., Senior Dozentin und Projektleiterin für Data Science (Arbeits- und Forschungsschwerpunkte: Generative AI, Machine Learning mit visuellen Daten, Predictive Analytics)Erweitertes Team: Machine Learning Engineers und Computerwissenschaftler:innen für die Bereiche Multimodal AI, Computer Vision, Vision - Language Models, Large Language Models, PrototypingProjektrolle: Forschung und Entwicklung KI-Lösung (Bilderkennung, Conversational Agent)Wurde die Idee (in Varianten) bereits getestet? Wenn ja, mit welchen Erkenntnissen?Nein.Woran möchtet ihr während des Boosters arbeiten und was werdet ihr am Ende des Boosters liefern?Während des Boosters identifizieren wir die relevanten Usecases und entwickeln einen ersten Prototypen des ERZ Smart Assistant. Mit Hilfe des Prototyps evaluieren wir die Qualität der Gegenstandserkennung und Zuordnung relevanter Angebote im Bereich der Kreislaufwirtschaft mittels KI und Smartphone und damit letztendlich die Machbarkeit. Daraus leiten wir den Mehrwert für einen entsprechenden Service auf nationaler Ebene ab und wie dieser in das Smartphone integriert und vermarktet werden kann (neue App, Integration in bestehende Apps mit Reichweite wie z.B. die Migros App). Damit wollen wir ein entsprechendes nationales Projekt initiieren.Konkret:Der primär zu untersuchende Anwendungsfall ist der Einsatz von KI in einer zukünftigen ERZ-App. Dabei gilt es herauszufinden, für welche Arten der Bilderkennung zur Schliessung von Produkt- und Stoffkreisläufen der Einsatz von KI möglich wäre. Dabei sollen insbesondere die folgenden Fähigkeiten untersucht werden:1) Korrektes Entsorgen bzw. Rezyklieren gemäss ERZ-Webseite: Kann die KI-Bilderkennungssoftware diverse Stoffe unterscheiden und die entsprechende Handlungsanweisung zum korrekten Entsorgen/Rezyklieren identifizieren? Dieser Fall kann bei Bedarf in aussagekräftigen Teilfragen, wie zum Beispiel die Unterscheidung nur von Verpackungen oder nur von Flaschen untersucht werden.2.1) Schliessung von Produktkreisläufen, z.B. für Verkauf über die gängigen Online-Wiederverkaufsplattformen: Wie fein kann die KI Gegenstände nach Warengruppen, Marke, Modell und Zustand kategorisieren? (Beispielsweise Textilien – Schuhe – Wanderschuhe – Lowa Renegade – Neuwertig | Elektrogeräte – Unterhaltungselektronik – Fernseher – Panasonic UE TX50MXT – unvollständig (Kabel fehlt).2.2) Identifikation von Gegenständen (analog zu 2.1) und Schäden zum Auffinden einer entsprechenden Reparaturdienstleistung in der Umgebung.Für die Beispiele soll zudem untersucht werden, wie die Integration der KI in die Umgebung zu erfolgen hat und wie Schnittstellen gestaltet sein müssen für eine direkte Verknüpfungen mit anderen Angeboten (bspw. Bestehende ERZ-App, ERZ-Webseite, Reparaturanbieter, Online-Marktplätze wie Ricardo, Tutti etc.).ZieleHypothesen zum Einsatz von KI im Bereich Bilderkennung zur Unterstützung im Recycling und Kreislaufwirtschaft sind definiertDefinition von Untersuchungsgegenständen und dazugehöriger Merkmale sowie Zuordnung zu entsprechenden KategorienEinschätzung der Umsetzbarkeit der verschiedenen Hypothesen / AnwendungsfälleUmsetzen eines oder mehreren Prototypen-Applikationen auf Basis der definierten Untersuchungsgegenständen mit dazugehörigen Merkmalen und KategorienTesten des Prototyps mit Zielgruppe (Sample ca. 10 Personen) sowie ERZ Mitarbeiter*innen und/oder automatisiertAuswertung und Handlungsempfehlung für weiteres VorgehenWas erhofft ihr euch von dem Booster?Unterstützung bei der Definition der Hypothesen und relevanter Angebote im Bereich der Kreislaufwirtschaft (Teilnahme und/oder Moderation an Workshops)Kontaktherstellung zu den relevanten AngebotenVisibilität um das Projekt z.B. mit mehreren Kantonen, Städten, Gemeinden oder anderen Partnern umsetzen zu könnenWen brauchst du als Expert:in, um die Idee weiter voranzutreiben?Prof. Dr. Nicola Ursina Blum , Dozentin an der Berner Fachhochschule, Business School, im Institut für Sustainable Business für den Bereich Kreislaufwirtschaft und Soziale InnovationIn Abhängigkeit des Projektverlaufes weitere Expert:innen aus dem Bereich Kreislaufwirtschaft und sozialer Innivation (z.B. aus der Berner Fachhochschule im Bereich von Prof. Dr. Nicola Ursina Blum)im Bereich Mainstreaming / VermarktungWie viel Budget fordert ihr von uns für was? CHF 21’000: Identifizieren der relevanten Use Cases, Evaluation KI & Bilderkennung, Entwicklung und Testing Prototyp, Ableiten der ErkenntnisseCHF 4’000: Unterstützung durch Expert:innen

Project Idea Metadata

Project Idea Name: ERZ Smart Assistant – Kreislaufwirtschaft einfach & attraktiv
Date: 9/5/2024 10:31:09 AM
Administrators:
- Jonathan Fiagbedzi

Project Idea Description

Ausgangslage

Das Recyclingsystem der Schweiz ist komplex und erfordert einen hohen Wissensstand seitens der Bevölkerung, da die verschiedenen Wertstoffe oftmals an unterschiedlichen Orten rezykliert werden müssen und teilweise schwer zu unterscheiden sind. Zusätzlich zum Recycling rücken auch andere Aspekte der Kreislaufwirtschaft immer mehr in den Fokus, wie die Wiederverwendung, die Weitergabe oder die Reparatur. Kreislaufwirtschaft leistet einen wichtigen Beitrag zur Reduktion von Ressourcenverbrauch und Emissionen und wird durch die Stadt Zürich gezielt gefördert. Für die Bevölkerung ist Kreislaufwirtschaft aber noch nicht sehr greifbar und zugänglich. Dies insbesondere durch fehlende Vernetzung und Sichtbarkeit bestehender Angebote.

Idee

Wir nutzen den technologischen Fortschritt in den Bereichen Künstliche Intelligenz und Bilderkennung, um die Herausforderungen der Kreislaufwirtschaft – wie Komplexität, fehlende Vernetzung von Angeboten und mangelnde Attraktivität – grundlegend zu lösen.

Mit dem ERZ Smart Assistant können Bürger:innen Gegenstände mithilfe ihres Smartphones scannen und erhalten jederzeit und an jedem Ort relevante Lösungsvorschläge zum Kreislauferhalt. Um die passende Lösung anzubieten, vernetzen wir alle relevanten Angebote aus den Bereichen Weitergeben, Tauschen, Reparieren, Weiterverkaufen, Up- und Downcyceln, Recyceln und Entsorgen. Das persönliche Verhalten wird analysiert und in Kontext gebracht.

Um möglichst viele Bürger:innen zu erreichen, wird der ERZ Smart Assistant nicht nur in einer eigenständigen App angeboten, sondern funktional in bestehende reichweitenstarke Apps wie bspw. im Bereich Retail in die Migros App integriert. Für den Bereich Retail bietet sich mit Recycling eine Laden-Frequenz-Massnahme und damit ein Businesscase.

Wir gehen zudem davon aus, dass viele zukünftige Touchpoints wie Smart Glasses oder Smart-Home-Anwendungen mit Kameras ausgestattet sind, mit deren Hilfe der ERZ Smart Assistant den Bürger:inen Kreislaufwirtschaft einfach, verständlich und transparent macht.

Beispiele

Scannen einer PET-Flasche oder eines Korken: Der Assistent zeigt Informationen zum Recycling sowie den umliegenden Recyclingstandorten mit Routenplanung auf.
Scannen eines Fernsehers. Der Assistent fragt nach weiteren Angaben (z.B. Zustand, Alter) und zeigt mögliche Lösungsvarianten auf und überträgt Daten bei Auswahl direkt an die vernetzten Angebote. (Bspw. Reparaturwerkstätten, Weitergabeplattformen, Recyclingstandorte)

Kernfunktionalitäten

Intuitives Interface
Gegenstandserkennung mittels Kamera und KI
Offene Plattform für alle Arten von Angeboten und Informationen aus dem Bereich der Kreislaufwirtschaft
Zuordnung der erkannten Gegenstände mit den relevanten Angeboten und Informationen mittels KI

Wie trägt die Idee zur Lösung des Problems bei?

Damit wir den Benutzer:innen immer und überall relevante Lösung anbieten können, vernetzen wir als offene Plattform alle bestehenden Angebote und Informationen in den Bereichen Weitergeben, Tauschen, Reparieren, Weiterverkaufen, Up- und Downcyceln, Recyceln u.v.m., steigern dadurch ihre Sichtbarkeit und beleben den Markt.
Wir fördern das Wachstum neuer Angebote durch Vernetzung und Visibilität.
Wir sensibilisieren und aktivieren Benutzer:innen für das Thema Kreislaufwirtschaft und fördern das Bewusstsein.

Kurz: Wir machen Kreislaufwirtschaft attraktiv und mehrheitsfähig.

Wer wird von der Lösung profitieren und wie?

Die Bevölkerung profitiert durch einfache, verständliche und transparente Abfallvermeidung. Benutzer:innen sparen Zeit, verstehen ihr Handeln und der Mental Load durch den fehlenden Durchblick im Thema Abfallvermeidung sinkt. Durch die Zugänglichkeit aller relevanten Angebote und Informationen an einem Ort entwickelt die breite Masse ein Bewusstsein für das Thema. Bspw. profitieren Kleidertauschbörsen und kleine Flohmärkte von einer verbesserten Sichtbarkeit und fördern Gemeinschaft und lokale Verbindung.
Bund, Kantone, Städte und Gemeinden profitieren durch einen positiven Impact auf ihre Netto-Null Ziele, eine Steigerung der Recycling- / Kreislaufrückführ-Quote und die Reduktion des Restmülls.
Die Angebote im Bereich der Kreislaufwirtschaft profitieren durch eine verbesserte Vernetzung und eine Steigerung der Sichtbarkeit und Nutzung
Und letztendlich profitiert unser Planet und wir alle durch die gesteigerte Attraktivität und Mehrheitsfähigkeit der Kreislaufwirtschaft, die einen wesentlichen Teil zum Schutz von Ressourcen und der Reduktion von Emissionen beitragen kann.

Welche Personen/Organisationen gibt es in Eurem Team und was ist ihre Rolle?

Unser interdisziplinäres und diverses Team vereint Expert*innen aus den Bereichen Kreislaufwirtschaft, Produktentwicklung, Künstliche Intelligenz, Data Science, User Experience sowie Entsorgung und Recycling. Wir alle leben und fördern die Inklusivität. Unser gemeinsames Ziel ist es, transformative Ansätze für eine nachhaltige Zukunft zu entwickeln.

ERZ (Entsorgung + Recycling Zürich)

Entsorgung + Recycling Zürich (ERZ) ist eine Dienstabteilung der Stadt Zürich. ERZ treibt die Kreislaufwirtschaft voran und sorgt für eine hohe Lebensqualität in Zürich.

Kernteam: Simon Sigg, Projektleiter für Kreislaufwirtschaft (Leitung und Durchführung mehrerer Initiativen im Bereich Kreislaufwirtschaft und Nachhaltigkeit)
Erweitertes Team: Fachexperte:innen aus den Bereichen Kreislauf, Recycling, Entsorgung, Material
Projektrolle: Inhaltliche Fachexpertiese, Mainstreaming, Testing

Liip AG

Liip ist eine holokratisch organisierte Agentur, die kundenzentrierte digitale Produkte entwickelt. Zu den Kernkompetenzen gehören Strategie, User Experience und Technologie. Wir schaffen langfristigen sozialen, ökologischen und wirtschaftlichen Mehrwert, indem wir nach digitalem und menschlichem Fortschritt streben.

Kernteam: Jonathan Fiagbedzi, Lead Generative AI, Business Developer und Product Owner (Aufbau diverser reichweitenstarker Touchpoints und der entsprechenden Organisation wie z.B. Migros App, UBS mobile Banking App)
Erweitertes Team: Fachexpert:innen aus den Bereichen User Research / Experience, Design, Technologie, AI, Marketing, Strategie
Projektrolle: Projektleitung, Produktentwicklung, Mainstreaming

ZHAW (Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften - Fachstelle Information Systems & Technologies )

Die Forschungsgruppe „Information Systems and Technologies“ am Institut für Wirtschaftsinformatik der ZHAW verfügt über umfangreiche Erfahrung in der Anwendung von Methoden des maschinellen Lernens, einschliesslich der neuen Foundation-Modelle der generativen KI, in verschiedenen Kontexten wie z.B. der Therapie-Adhärenz von Patienten, der körperlichen Rehabilitation von Patienten, im Bildungsbereich wie auch im Abfallmanagement.

Kernteam: Dr. Elena Gavagnin, Co-Leiterin Fachstelle Information Systems & Technologies a.i., Senior Dozentin und Projektleiterin für Data Science (Arbeits- und Forschungsschwerpunkte: Generative AI, Machine Learning mit visuellen Daten, Predictive Analytics)
Erweitertes Team: Machine Learning Engineers und Computerwissenschaftler:innen für die Bereiche Multimodal AI, Computer Vision, Vision - Language Models, Large Language Models, Prototyping
Projektrolle: Forschung und Entwicklung KI-Lösung (Bilderkennung, Conversational Agent)

Wurde die Idee (in Varianten) bereits getestet? Wenn ja, mit welchen Erkenntnissen?

Nein.

Woran möchtet ihr während des Boosters arbeiten und was werdet ihr am Ende des Boosters liefern?

Während des Boosters identifizieren wir die relevanten Usecases und entwickeln einen ersten Prototypen des ERZ Smart Assistant. Mit Hilfe des Prototyps evaluieren wir die Qualität der Gegenstandserkennung und Zuordnung relevanter Angebote im Bereich der Kreislaufwirtschaft mittels KI und Smartphone und damit letztendlich die Machbarkeit. Daraus leiten wir den Mehrwert für einen entsprechenden Service auf nationaler Ebene ab und wie dieser in das Smartphone integriert und vermarktet werden kann (neue App, Integration in bestehende Apps mit Reichweite wie z.B. die Migros App). Damit wollen wir ein entsprechendes nationales Projekt initiieren.

Konkret:

Der primär zu untersuchende Anwendungsfall ist der Einsatz von KI in einer zukünftigen ERZ-App. Dabei gilt es herauszufinden, für welche Arten der Bilderkennung zur Schliessung von Produkt- und Stoffkreisläufen der Einsatz von KI möglich wäre. Dabei sollen insbesondere die folgenden Fähigkeiten untersucht werden:

1) Korrektes Entsorgen bzw. Rezyklieren gemäss ERZ-Webseite: Kann die KI-Bilderkennungssoftware diverse Stoffe unterscheiden und die entsprechende Handlungsanweisung zum korrekten Entsorgen/Rezyklieren identifizieren? Dieser Fall kann bei Bedarf in aussagekräftigen Teilfragen, wie zum Beispiel die Unterscheidung nur von Verpackungen oder nur von Flaschen untersucht werden.

2.1) Schliessung von Produktkreisläufen, z.B. für Verkauf über die gängigen Online-Wiederverkaufsplattformen: Wie fein kann die KI Gegenstände nach Warengruppen, Marke, Modell und Zustand kategorisieren? (Beispielsweise Textilien – Schuhe – Wanderschuhe – Lowa Renegade – Neuwertig | Elektrogeräte – Unterhaltungselektronik – Fernseher – Panasonic UE TX50MXT – unvollständig (Kabel fehlt).

2.2) Identifikation von Gegenständen (analog zu 2.1) und Schäden zum Auffinden einer entsprechenden Reparaturdienstleistung in der Umgebung.

Für die Beispiele soll zudem untersucht werden, wie die Integration der KI in die Umgebung zu erfolgen hat und wie Schnittstellen gestaltet sein müssen für eine direkte Verknüpfungen mit anderen Angeboten (bspw. Bestehende ERZ-App, ERZ-Webseite, Reparaturanbieter, Online-Marktplätze wie Ricardo, Tutti etc.).

Ziele

Hypothesen zum Einsatz von KI im Bereich Bilderkennung zur Unterstützung im Recycling und Kreislaufwirtschaft sind definiert
Definition von Untersuchungsgegenständen und dazugehöriger Merkmale sowie Zuordnung zu entsprechenden Kategorien
Einschätzung der Umsetzbarkeit der verschiedenen Hypothesen / Anwendungsfälle
Umsetzen eines oder mehreren Prototypen-Applikationen auf Basis der definierten Untersuchungsgegenständen mit dazugehörigen Merkmalen und Kategorien
Testen des Prototyps mit Zielgruppe (Sample ca. 10 Personen) sowie ERZ Mitarbeiter*innen und/oder automatisiert
Auswertung und Handlungsempfehlung für weiteres Vorgehen

Was erhofft ihr euch von dem Booster?

Unterstützung bei der Definition der Hypothesen und relevanter Angebote im Bereich der Kreislaufwirtschaft (Teilnahme und/oder Moderation an Workshops)
Kontaktherstellung zu den relevanten Angeboten
Visibilität um das Projekt z.B. mit mehreren Kantonen, Städten, Gemeinden oder anderen Partnern umsetzen zu können

Wen brauchst du als Expert:in, um die Idee weiter voranzutreiben?

Prof. Dr. Nicola Ursina Blum , Dozentin an der Berner Fachhochschule, Business School, im Institut für Sustainable Business für den Bereich Kreislaufwirtschaft und Soziale Innovation
In Abhängigkeit des Projektverlaufes weitere Expert:innen
- aus dem Bereich Kreislaufwirtschaft und sozialer Innivation (z.B. aus der Berner Fachhochschule im Bereich von Prof. Dr. Nicola Ursina Blum)
- im Bereich Mainstreaming / Vermarktung

Wie viel Budget fordert ihr von uns für was?

CHF 21’000: Identifizieren der relevanten Use Cases, Evaluation KI & Bilderkennung, Entwicklung und Testing Prototyp, Ableiten der Erkenntnisse

CHF 4’000: Unterstützung durch Expert:innen

Kreislaufwirtschaft, Recycling und Entsorgung sind komplex und erfordern einen hohen Wissensstand seitens der Bevölkerung.

Der ERZ Smart Assistant nutzt Fortschritte in Bilderkennung und Künstlicher Intelligenz (KI), um Gegenstände zu identifizieren und den idealen Kreislaufprozess aus dem vernetzten Ökosystem vorzuschlagen: Weitergeben, Tauschen, Reparieren, Verkaufen, Recyceln u.v.m.