Die manuelle Sortierung von Abfällen in Sortierkabinen ist physisch und geistig herausfordernd, deshalb befasst sich das Projekt recAIcle mit der Entwicklung eines Assistenzsystems für Sortiermitarbeiter:innen. Für die Entwicklung des Systems sind fortschrittliche Künstliche Intelligenz- und Machine Learning-Modelle erforderlich, sowie hochwertige Trainingsdaten. Die Qualität der öffentlich verfügbaren Trainingsdaten ist oft begrenzt, daher ist es wichtig, maßgeschneiderte Datensets zu erstellen, um bestmögliche Ergebnisse zu erzielen. Im Digital Waste Research Lab des Lehrstuhls für Abfallverwertungstechnik und Abfallwirtschaft der Montanuniversität Leoben wurden experimentell Trainingsdaten für die Objekterkennung, Klassifikation und Aktionserkennung des recAIcle Systems gewonnen. Die Methodik und die Ergebnisse der Trainingsdatenakquise werden in diesem Beitrag vorgestellt.