قاده التفكير
نحن بحاجة ماسة إلى سماد أكثر لإنقاذ العالم ؛ كيف يمكن للذكاء الاصطناعي والبيانات المساعدة
يعاني العالم من مشكلة النفايات، وهي تزداد سوءًا كل يوم. ومن المتوقع أن تصل النفايات 3.4 مليار طن عامًا على مستوى العالم بحلول عام 2050، ارتفاعًا من 2 مليار في عام 2016. تعتبر القمامة مساهمًا رئيسيًا في تغير المناخ؛ تعتبر مدافن النفايات مصدرًا رئيسيًا لانبعاثات غازات الدفيئة. وهذا حتى لو كان بإمكانك العثور على مدافن النفايات؛ بعض الدول بالفعل بدأت في النفاد.
يتطلع الكثيرون إلى إعادة التدوير كحل لمشكلة التلوث البلاستيكي، لكن إعادة التدوير تترك الكثير مما هو مرغوب فيه، خاصة بالنسبة للتغليف البلاستيكي، المصدر الأسرع نموًا للقمامة. أكثر من 90% جميع أنواع البلاستيك، سواء كانت "قابلة لإعادة التدوير" أم لا، ينتهي بها الأمر في مدافن النفايات، مما يزيد من تفاقم مشكلة النفايات لدينا. الكثير من ذلك ينتهي به الأمر جزيئاتمما يخلق مخاطر بيئية وصحية أكبر.
ومن الواضح أن هذا لا يمكن أن يستمر - وأحد الحلول التي يمكن أن تساعد في تقليل كمية النفايات التي تسد العالم هو التنفيذ الشامل للسماد، وخاصة بالنسبة للمواد الغذائية ومواد التعبئة والتغليف. اليوم فقط 27% من الأمريكيين لديهم إمكانية الوصول إلى برامج التسميد. وهذا يجب أن يتغير؛ وقد بدأت: إلى جانب زيادة الاستثمار العام في البنية التحتية للتسميد، تلعب التكنولوجيا المتقدمة، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي، دورًا متزايدًا في المساعدة في جعل عملية التسميد أكثر كفاءة وأكثر قدرة على التعامل مع المواد البلاستيكية القابلة للتحويل إلى سماد؛ وتطوير مواد جديدة قابلة للتحلل؛ وحتى المساعدة في تغيير سلوك المستهلك.
الذكاء الاصطناعي وتقنية الفرز التي تعمل بالرؤية الحاسوبية والتسميد الآلي
عندما تصل حمولات الشاحنات من النفايات إلى مرافق التسميد، يجب فرز المحتويات، والتأكد من عدم وجود ملوثات لأن ذلك من شأنه أن يعطل عملية التسميد أو يؤدي إلى سماد منخفض الجودة. هذا فرز غالبًا ما تكون عملية يدوية ومكلفة. لكن الذكاء الاصطناعي يغير ذلك؛ مجهزة برؤية آلية، يمكن للفرز الآلي أن يفعل ذلك بسرعة إزالة الملوثات من شاحنات النفايات القابلة للتحلل. وهذا يسمح لمرافق التسميد بقبول المزيد من النفايات بشكل عام وتوفير المال فرز التكاليف والوقت. على سبيل المثال، منذ أن بدأت مدينة سان أنطونيو بولاية تكساس في استخدام هذا الفرز الآلي في العام الماضي، لم ترفض بعد حمولة شاحنة من النفايات العضوية؛ قبل هذا النظام، كان مصنع التسميد يرفض النفايات التي كان من المحتمل أن تحتوي على كميات صغيرة من الملوثات لأنه ببساطة لم يكن من المفيد فرزها.
كما يمكن استخدام تكنولوجيا التصوير المتقدمة لفرز النفايات في المرافق العامة وتحديد المواد القابلة للتحلل وتوجيهها إلى القنوات المناسبة. إحدى الطرق لتحقيق ذلك هي من خلال العلامات المائية الرقمية، حيث تتم قراءة العلامات المائية الصغيرة الموضوعة على العبوات وغيرها من العناصر الاستهلاكية بواسطة نظام رؤية آلي متقدم، والذي يقوم بعد ذلك بفرز النفايات تلقائيًا في التدفق المناسب. تعتبر هذه العلامات المائية أساسية بشكل خاص لمساعدة المزيد من شركات التسميد على قبول البلاستيك القابل للتحلل؛ لأنها تتيح لهم التمييز بسرعة بين البلاستيك القابل للتحلل والبلاستيك غير القابل للتحلل، والذي يشبه إلى حد كبير العين البشرية.
تعد العلامات المائية الرقمية حلاً يتطلب التعاون عبر صناعة التعبئة والتغليف القابلة للتسميد وكذلك من شركات السماد وشركات إدارة النفايات المحلية التي تشرف على التسميد. سيكون الأمر مثاليًا إذا وافق مصنعو هذه العبوات على استخدام هذه العلامات، وسيكون لدى شركات التسميد المعدات اللازمة لقراءتها. أعتقد أن هذا ممكن.
حتى بدون العلامة المائية الرقمية، هناك تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي للرؤية الحاسوبية يمكنها التعرف على المواد القابلة للتحلل، بما في ذلك البلاستيك. تعد تقنية الفرز المتقدمة ذات أهمية خاصة لتعزيز استخدام البلاستيك القابل للتحويل إلى سماد، حيث يمكنها أيضًا توجيه البلاستيك القابل للتحويل إلى ظروف السماد الصحيحة، والتي يمكن أن تختلف غالبًا عن تلك المطلوبة للطعام أو فضلات الحديقة، مما يساعد على جعل الأمور أكثر كفاءة بالنسبة للسماد. على سبيل المثال، فريق المملكة المتحدة لديه المتقدمة نظام قائم على أجهزة الاستشعار يقوم بفرز المواد القابلة للتسميد وفقًا للنوع ومتطلبات نظام السماد ومقدار الوقت الذي سيستغرقه التسميد. ويستخدم النظام تقنية تسمى التصوير الفائق الطيفي (HSI)، والتي تستخدم التصوير المتقدم لفحص النفايات وتحليلها باستخدام التحليل الكيميائي والفيزيائي. يتم تطبيق التعلم الآلي على سلة المهملات الواردة، حيث يعمل النظام على تحسين قدرات الفرز عند دخول سلة المهملات الجديدة إلى النظام - إلى الحد الذي يتمتع فيه النظام بمعدل دقة يصل إلى 99%، مع معالجة جميع المواد القابلة للتحلل بأكثر الطرق فعالية.
تسريع عملية التسميد واكتشاف مواد جديدة قابلة للتحويل إلى سماد
عندما يتعلق الأمر بعملية التسميد نفسها، يمكن لأجهزة الاستشعار، جنبًا إلى جنب مع الرؤية الآلية القائمة على الذكاء الاصطناعي، أيضًا مراقبة الظروف مثل الحرارة والرطوبة، مما يضمن أنها مثالية لتحريك عملية التسميد، وإجراء التعديلات على الفور لضمان سرعة وأعلى -تسميد عالي الجودة. يستطيع الذكاء الاصطناعي التنبؤ بموعد ظهور السماد كن جاهزا، عامل رئيسي آخر هو جعل العملية أكثر فعال وإنتاج منتج ذي جودة متسقة، وهو أمر مهم عند جذب المزارعين الذين سيشترون هذا المنتج النهائي.
وبطبيعة الحال، يكمن وراء كل هذا تقدم البلاستيك القابل للتحلل، وهو مجال يمكن أن يقدم فيه الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي مساهمة مهمة. بحسب الباحثينلا يزال هناك الكثير لنكتشفه حول العلاقة بين البوليمرات، التي يتكون منها البلاستيك، والتحلل الحيوي. يمكن أن يساعد التعلم الآلي في تسريع تحليل وتصنيف البوليمرات الموجودة وتطوير البوليمرات الجديدة البوليمرات. يعد توسيع مكتبة البوليمرات المتاحة للتغليف القابل للتحلل أمرًا ضروريًا، حيث سيسمح ذلك بتكلفة أقل، بالإضافة إلى المزيد من الخيارات لخصائص العبوة. على سبيل المثال، كما نفهم جيدًا من عملنا، قد تحتاج بعض العلامات التجارية إلى عبوات ذات حاجز أعلى متانة من غيرها. نحن أيضًا نقوم بدمج تصميم التجارب وأنظمة إدارة الذكاء الاصطناعي للمساعدة في تسريع البحث والتطوير وتخصيص منتجات التعبئة والتغليف المختلفة لتلبية احتياجات المستهلكين على أفضل وجه، فضلاً عن متطلبات القابلية للتحلل.
فوائد التكنولوجيا المتقدمة تتجاوز التغليف. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية أيضًا في إنشاء مجموعات بيانات حول كمية الطعام التي يهدرها مستهلكو الطعام. ويمكن استخدام ذلك لتغيير سلوك المستهلك، وهو أحد أهم العوامل في تقليل التأثير على البيئة. على سبيل المثال، جامعة ولاية أوريغون تتطور بشكل ذكي صناديق التسميد التي تستخدم الرؤية الحاسوبية لتتبع مقدار ما يهدره مستهلكو الأغذية الصالحة للأكل. وفي حين يتم تتبع النفايات بعناية في أجزاء أخرى من سلاسل الإمدادات الزراعية والغذائية، لا يتم تتبع النفايات الاستهلاكية بعناية وليست مفهومة جيدًا.
هناك أسباب عديدة لماذا يعتبر التسميد هو الحل النهائي لتقليل النفايات والبلاستيك الذي يزدحم مدافن النفايات ويساهم في انبعاثات الغازات الدفيئة والمخاطر البيئية والصحية الأخرى. يمكن للتكنولوجيا أن تساعد في تحويل السماد إلى خطوات قليلة إلى الأمام، مما يفتح الطريق أمام مستقبل أكثر واعدة لكوكب الأرض وللإنسانية.
