Нам отчаянно нужно больше компостировать, чтобы спасти мир; Как искусственный интеллект и данные могут помочь

Dec 05, 2023

Опубликовано

на

К

В мире существует проблема мусора – и с каждым днем ​​она становится все хуже. По прогнозам, к 2050 году во всем мире объем отходов достигнет 3,4 миллиарда тонн в год по сравнению с 2 миллиардами в 2016 году. Мусор является основным фактором изменения климата; свалки являются ведущим источником выбросов парниковых газов. И это даже если вы сможете найти свалки; в некоторых штатах запасы уже начинают заканчиваться.

Многие рассматривают переработку как решение проблемы загрязнения пластиком, но переработка оставляет желать лучшего, особенно в отношении пластиковой упаковки, самого быстрорастущего источника мусора. Более 90% всего пластика, подлежащего вторичной переработке или нет, попадает на свалки, что еще больше усугубляет нашу проблему с мусором. Большая часть этого материала превращается в микропластик, создавая еще больший риск для окружающей среды и здоровья.

Так продолжаться явно не может – и одним из решений, которое могло бы помочь уменьшить количество мусора, засоряющего мир, является массовое внедрение компостирования, особенно для продуктов питания и упаковочных материалов. Сегодня только 27% американцев имеют доступ к программам компостирования. Это должно измениться; и он начинает: наряду с увеличением государственных инвестиций в инфраструктуру компостирования, передовые технологии, включая искусственный интеллект, играют растущую роль, помогая сделать компостирование более эффективным и облегчить работу с компостируемыми пластиками; разработка новых компостируемых материалов; и даже помогает изменить поведение потребителей.

Когда грузовики с отходами прибывают на предприятия по компостированию, их содержимое необходимо отсортировать, убедившись в отсутствии загрязнений, поскольку это нарушит процесс компостирования или приведет к получению компоста низкого качества. Эта сортировка часто является ручным и дорогостоящим процессом. Но ИИ меняет это; Роботы-сортировщики, оснащенные машинным зрением, могут быстро удалять загрязнения из грузовиков с компостируемыми отходами. Это позволяет предприятиям по компостированию в целом принимать больше отходов и экономить на сортировке и времени. Например, с тех пор как город Сан-Антонио, штат Техас, начал использовать такую ​​​​роботизированную сортировку в прошлом году, ему до сих пор не удалось отказаться от целого грузовика органических отходов; До появления этой системы завод по компостированию отбраковывал отходы, которые могли содержать даже небольшое количество загрязняющих веществ, потому что их просто не стоило сортировать.

Передовые технологии визуализации также можно использовать для сортировки отходов на объектах общего назначения, выявления компостируемых материалов и направления их в нужные каналы. Один из способов добиться этого — использование цифровых водяных знаков, при которых небольшие водяные знаки, нанесенные на упаковку и другие потребительские товары, считываются современной системой машинного зрения, которая затем автоматически сортирует отходы в соответствующий поток. Эти водяные знаки особенно важны для того, чтобы помочь большему количеству производителей компостеров принять компостируемый пластик; поскольку они позволяют им быстро различать компостируемый пластик и некомпостируемый пластик, которые очень похожи на человеческий глаз.

Цифровые водяные знаки — это решение, которое требует сотрудничества со всей индустрией компостируемой упаковки, а также с производителями компостеров и местными компаниями по управлению отходами, которые контролируют компостирование. Будет отлично, если производители такой упаковки согласятся использовать эти знаки, а у компостеров будет оборудование для их считывания. Я верю, что это возможно.

Даже без цифровых водяных знаков существует технология искусственного интеллекта компьютерного зрения, которая может идентифицировать компостируемые материалы, включая пластик. Передовые технологии сортировки особенно важны для расширения использования компостируемого пластика, поскольку они также могут направлять компостируемые пластики в правильные условия компоста, которые часто могут отличаться от тех, которые необходимы для пищевых или садовых отходов, что помогает сделать работу компостеров более эффективной. Например, команда из Великобритании разработала систему на основе датчиков, которая сортирует компостируемые материалы по типу, требованиям к системе компостирования и количеству времени, которое потребуется на компостирование. Система использует технологию, называемую гиперспектральной визуализацией (HSI), которая использует передовые методы визуализации для изучения мусора и его анализа с помощью химического и физического анализа. Машинное обучение применяется к поступающему мусору, при этом система улучшает свои возможности сортировки по мере поступления нового мусора в систему — до такой степени, что система имеет уровень точности 99%, при этом все компостируемые материалы обрабатываются наиболее эффективным способом.