نحن بحاجة ملحة إلى تدوير المزيد من النفايات لإنقاذ العالم؛ كيف يمكن أن تساعدنا الذكاء الاصطناعي والبيانات

تعتبر مشكلة النفايات مشكلة عالمية – وهي تزداد سوءًا مع كل يوم بكل يوم. وتُقدر النفايات أن تصل إلى 3.4 مليار طن في السنة على مستوى العالم بحلول عام 2050، مقارنة بـ 2 مليار طن في عام 2016. وتعتبر النفايات مساهماً كبيراً في تغير المناخ؛ كما أن مدافن النفايات هي مصدر رئيسي لانبعاثات الغازات الدفيئة. وأيضاً، حتى لو تم العثور على مدافن نفايات، فإن بعض الولايات بدأت تنفد مساحاتها.

ينظر العديد من الناس إلى إعادة التدوير على أنها حل لمشكلة تلوث البلاستيك، لكن إعادة التدوير تترك الكثير مما هو مرغوب. أكثر من 90% من جميع البلاستيك، “قابل للتدوير” أو لا، ينتهي به المطاف في مدافن النفايات، مما يزيد من تفاقم مشكلة النفايات لدينا. كما أن معظمها ينتهي به المطاف على شكل ميكروبلاستيك، مما يخلق مخاطر بيئية وصحية أكبر.

من الواضح أن هذا الوضع لا يمكن أن يستمر – وحل واحد يمكن أن يساعد في تقليل كمية النفايات التي تعترض العالم هو تنفيذ التدوير على نطاق واسع، خاصة بالنسبة للمواد الغذائية والمواد التعبئة. اليوم،只有 27% من الأمريكيين لديهم إمكانية الوصول إلى برامج التدوير. يجب أن يتغير هذا الوضع؛ والفعل يبدأ في التغيير: إلى جانب زيادة الاستثمار العام في بنية التحتية للتدوير، تلعب التكنولوجيا المتقدمة، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي، دورًا متزايدًا في جعل التدوير أكثر كفاءة وأسهل في التعامل مع البلاستيك القابل للتدوير؛ كما تساعد في تطوير مواد جديدة قابلة للتدوير؛ وتساعد حتى في تغيير سلوك المستهلك.

تكنولوجيا الفرز القائمة على الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية والفرز الروبوتي

عندما تصل شاحنات النفايات إلى مرافق التدوير، يجب فرز محتوياتها، مع التأكد من عدم وجود مواد ملوثة لأن ذلك سوف يؤثر على عملية التدوير أو يؤدي إلى حصولنا على سماد منخفض الجودة. يعتبر الفرز عملية يدوية مكلفة في كثير من الأحيان. لكن الذكاء الاصطناعي يغير ذلك؛ حيث يمكن للفرز الروبوتي المجهز بالرؤية الحاسوبية إزالة الملوثات بسرعة من شاحنات النفايات القابلة للتدوير. هذا يسمح لمرافق التدوير بقبول المزيد من النفايات بشكل عام، وتوفير الوقت والمال على تكاليف الفرز. على سبيل المثال، منذ أن بدأت مدينة سان أنطونيو، تكساس، في استخدام الفرز الروبوتي العام الماضي، لم ترفض شاحنة نفايات عضوية بعد؛ قبل نظام الفرز هذا، كانت محطة التدوير ترفض النفايات التي من المحتمل أن تحتوي على كميات صغيرة من الملوثات لأنها ببساطة لم تكن تستحق الفرز.

يمكن استخدام تقنيات التصوير المتقدمة أيضًا لفرز النفايات في المرافق العامة، وتحديد المواد القابلة للتدوير وتوجيهها إلى القنوات المناسبة. أحد الطرق لتحقيق ذلك هو من خلال التمييز الرقمي، حيث يتم وضع علامات مائية صغيرة على التعبئة والتغليف والأشياء الاستهلاكية الأخرى، والتي تقرأها نظام رؤية حاسوبي متقدم، ثم يفرز النفايات تلقائيًا إلى التيار المناسب. تعتبر هذه العلامات المائية حاسمة لجعل المزيد من مدافن النفايات تقبل البلاستيك القابل للتدوير؛ لأنها تسمح لهم بتمييز البلاستيك القابل للتدوير عن البلاستيك غير القابل للتدوير، والذي يبدو متشابهًا للعين البشرية.

يعد التمييز الرقمي حلاً يعتمد على التعاون عبر صناعة التعبئة والتغليف القابلة للتدوير، بالإضافة إلى مدافن النفايات وشركات إدارة النفايات المحلية التي تدير التدوير. سوف يعمل بشكل مثالي إذا وافق مصنعو التعبئة والتغليف على استخدام هذه العلامات، ومدافن النفايات على الحصول على المعدات اللازمة لقراءتها. أعتقد أنه من الممكن تحقيق ذلك.

حتى بدون التمييز الرقمي، هناك تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية التي يمكنها تحديد المواد القابلة للتدوير، بما في ذلك البلاستيك. تعتبر تقنيات الفرز المتقدمة مهمة بشكل خاص لتطوير استخدام البلاستيك القابل للتدوير، لأنها يمكنها أيضًا توجيه البلاستيك القابل للتدوير إلى ظروف التدوير المناسبة، والتي يمكن أن تختلف عن تلك المطلوبة للأغذية أو مخلفات الحدائق، مما يساعد على جعل الأمور أكثر كفاءة لمدافن النفايات. على سبيل المثال، طوّر فريق بريطاني نظامًا قائمًا على الحس يفرز المواد القابلة للتدوير وفقًا للنوع ومتطلبات نظام التدوير ومدة التدوير. يستخدم النظام تقنية تسمى التصوير الهيبيرسبيكترال (HSI)، والتي تستخدم التصوير المتقدم لفحص النفايات، وتحليلها باستخدام التحليل الكيميائي والفيزيائي. يتم تطبيق التعلم الآلي على النفايات الواردة، مع تحسين نظام الفرز قدراته على الفرز مع دخول نفايات جديدة إلى النظام – إلى الحد الذي يصل فيه نظام الفرز إلى معدل دقة يبلغ 99٪، مع معالجة جميع المواد القابلة للتدوير بأكثر الطرق كفاءة.

تعزيز سرعة التدوير واكتشاف مواد جديدة قابلة للتدوير

عندما يتعلق الأمر بعملية التدوير نفسها، يمكن أن يراقب المستشعرات، إلى جانب الرؤية الحاسوبية القائمة على الذكاء الاصطناعي، ظروف مثل الحرارة والرطوبة، وضمان أنها مثالية لتقدم عملية التدوير، وإجراء التعديلات على الفور لضمان التدوير الأسرع والجودة الأعلى. يمكن للذكاء الاصطناعي توقع متى سيتم إعداد السماد، ويعد هذا العاملสำคلاً لجعل العملية أكثر كفاءة وإنتاجًا منتظم الجودة، وهو أمر هام عند الاستئمان إلى المزارعين الذين سيشترون هذا المنتج النهائي.

تقع تحت هذا التطور كل شيء، وتقدم التكنولوجيا المتقدمة مساهمة هامة في تطوير البلاستيك القابل للتدوير. وفقًا للباحثين، لا يزال هناك الكثير لاكتشافه حول العلاقة بين البوليمرات، التي تتكون منها البلاستيك، والتحلل البيولوجي. يمكن للتعلم الآلي مساعدة في تسريع التحليل والتصنيف للبوليمرات الحالية وتنمية بوليمرات جديدة بوليمرات. تعتبر توسيع مكتبة البوليمرات المتاحة للتعبئة والتغليف القابلة للتدوير أمرًا ضروريًا، لأن ذلك سوف يسمح بتكلفة أقل، بالإضافة إلى المزيد من الخيارات لخصائص التعبئة والتغليف. على سبيل المثال، كما نعرف جيدًا من عملنا الخاص، قد تحتاج بعض العلامات التجارية إلى تعبئة لها حاجز متين أكثر من غيرها. نحن أيضًا ندمج تصميم التجارب ونظم إدارة الذكاء الاصطناعي لمساعدة تسريع البحث والتطوير وتعديل منتجات التعبئة والتغليف المختلفة لتلبية احتياجات المستهلكين، بالإضافة إلى متطلبات التدوير.

تتجاوز فوائد التكنولوجيا المتقدمة التعبئة والتغليف. يمكن للذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية مساعدة في إنشاء مجموعات بيانات حول كمية النفايات الغذائية التي يهدرها المستهلكون. يمكن استخدام هذه المجموعات لتعديل سلوك المستهلك، وهو واحد من العوامل الأكثر أهمية في تقليل التأثير على البيئة. على سبيل المثال، تعمل جامعة ولاية أوريغون على تطوير أحواض تدوير ذكية تستخدم الرؤية الحاسوبية لتتبع كمية النفايات الغذائية التي يهدرها المستهلكون. بينما يتم تتبع النفايات بدقة في أجزاء أخرى من سلاسل الزراعة والغذاء، لا يتم تتبع نفايات المستهلكين بدقة ولا يُفهم جيدًا.

هناك عديد من الأسباب لماذا يُعد التدوير هو الحل النهائي لتقليل كمية النفايات والبلاستيك التي تعترض مدافن النفايات وتساهم في انبعاثات الغازات الدفيئة والمخاطر البيئية والصحية الأخرى. يمكن للتكنولوجيا أن تساعد في تقدم التدوير خطوات قليلة إلى الأمام، مفتوحة الطريق إلى مستقبل أكثر وعدًا للكوكب وللإنسانية.