Wir müssen dringend mehr kompostieren, um die Welt zu retten; Wie AI und Daten helfen können

Die Welt hat ein Müllproblem – und es wird immer schlimmer von Tag zu Tag. Der Müll wird voraussichtlich 3,4 Milliarden Tonnen pro Jahr weltweit bis 2050 erreichen, gegenüber 2 Milliarden im Jahr 2016. Müll ist ein wichtiger Beitrag zum Klimawandel; Deponien sind eine der größten Quellen von Treibhausgasemissionen. Und das, obwohl man Deponien finden kann; einige Bundesstaaten beginnen bereits, auszulaufen.

Viele sehen in der Wiederverwertung eine Lösung für das Problem der Plastikverschmutzung, aber die Wiederverwertung lässt viel zu wünschen übrig, insbesondere bei der Verpackung aus Plastik, der am schnellsten wachsenden Quelle von Müll. Mehr als 90% aller Plastik, “recycelbar” oder nicht, landet in Deponien, was unser Müllproblem noch verschlimmert. Ein großer Teil davon landet als Mikroplastik, was noch größere Umwelt- und Gesundheitsrisiken verursacht.

Das kann clearly nicht so weitergehen – und eine Lösung, die helfen könnte, die Menge an Müll, der die Welt verstopft, zu reduzieren, ist die flächendeckende Einführung von Kompostierung, insbesondere für Lebensmittel und Verpackungsmaterialien. Heute haben nur 27% der Amerikaner Zugang zu Kompostierungsprogrammen. Das muss sich ändern; und es beginnt sich zu ändern: Neben erhöhten öffentlichen Investitionen in die Kompostierungsinfrastruktur spielt auch die fortschrittliche Technologie, einschließlich KI, eine zunehmend wichtige Rolle bei der Verbesserung der Effizienz und der Erleichterung der Kompostierung von kompostierbaren Plastiken; der Entwicklung neuer kompostierbarer Materialien; und sogar bei der Veränderung des Verbraucherverhaltens.

KI- und computer-vision-gestützte Sortiertechnologie und robotische Kompostierung

Wenn Lastwagen voller Abfall in Kompostierungsanlagen ankommen, müssen die Inhalte sortiert werden, um sicherzustellen, dass es keine Verunreinigungen gibt, da dies den Kompostierungsprozess stören oder zu minderwertigem Kompost führen würde. Diese Sortierung ist oft ein manueller und teurer Prozess. Aber KI ändert das; ausgestattet mit Maschinenblick, können robotische Sortierer schnell Verunreinigungen aus Lastwagen mit kompostierbaren Abfällen entfernen. Dies ermöglicht es Kompostierungsanlagen, mehr Abfall im Allgemeinen anzunehmen und Sortierkosten und -zeit zu sparen. Zum Beispiel hat die Stadt San Antonio, Texas, seit sie letztes Jahr mit der robotischen Sortierung begonnen hat, noch keinen Lastwagen mit organischen Abfällen abgelehnt; vor diesem System lehnte die Kompostierungsanlage Abfall ab, der wahrscheinlich kleine Mengen an Verunreinigungen enthielt, weil es einfach nicht lohnenswert war, ihn zu sortieren.

Fortgeschrittene Bildgebungstechnologie kann auch verwendet werden, um Abfall in allgemeinen Anlagen zu sortieren, kompostierbare Materialien zu identifizieren und sie in die richtigen Kanäle zu leiten. Eine Möglichkeit, dies zu erreichen, ist die digitale Wasserzeichen-Methode, bei der kleine Wasserzeichen auf Verpackungen und anderen Verbraucherartikeln angebracht werden, die von einem fortschrittlichen Maschinenblick-System gelesen werden, das dann den Abfall automatisch in den richtigen Strom sortiert. Diese Wasserzeichen sind besonders wichtig, um mehr Kompostierern zu ermöglichen, kompostierbare Plastik zu akzeptieren; da sie es ermöglichen, kompostierbare Plastik und nicht kompostierbare Plastik schnell zu unterscheiden, die für das menschliche Auge sehr ähnlich aussehen.

Die digitale Wasserzeichen-Methode ist eine Lösung, die die Zusammenarbeit der kompostierbaren Verpackungsindustrie sowie der Kompostierer und der lokalen Abfallwirtschaftsunternehmen erfordert, die die Kompostierung überwachen. Sie wird perfekt funktionieren, wenn die Hersteller dieser Verpackungen bereit sind, diese Markierungen zu verwenden, und die Kompostierer die Ausrüstung haben, um sie zu lesen. Ich glaube, dass es möglich ist.

Auch ohne digitale Wasserzeichen gibt es KI- und computer-vision-gestützte Technologie, die kompostierbare Materialien, einschließlich Plastik, identifizieren kann. Fortgeschrittene Sortiertechnologie ist besonders wichtig für die Weiterentwicklung der Verwendung von kompostierbarem Plastik, da sie auch kompostierbare Plastik in die richtigen Kompostierungsbedingungen leiten kann, die oft von denen für Lebensmittel oder Gartenschnitt abweichen, was die Kompostierung für Kompostierer effizienter macht. Zum Beispiel hat ein britisches Team ein sensorbasiertes System entwickelt, das kompostierbare Materialien nach Art, Kompostiersystem-Anforderungen und der Zeit sortiert, die die Kompostierung dauert. Das System verwendet eine Technologie namens hyperspektrale Bildgebung (HSI), die fortgeschrittene Bildgebung verwendet, um Abfall zu untersuchen und ihn mit chemischer und physikalischer Analyse zu analysieren. Maschinelles Lernen wird auf den eingehenden Abfall angewendet, wobei das System seine Sortierfähigkeiten verbessert, wenn neuer Abfall in das System eintritt – bis zu dem Punkt, dass das System eine Genauigkeitsrate von 99% hat, wobei alle kompostierbaren Materialien auf die effizienteste Weise möglich verarbeitet werden.

Beschleunigung der Kompostierung und die Entdeckung neuer kompostierbarer Materialien

Wenn es um den Kompostierungsprozess selbst geht, können Sensoren sowie KI-basierte Maschinenblick auch Bedingungen wie Hitze und Feuchtigkeit überwachen, um sicherzustellen, dass sie ideal für die Fortsetzung des Kompostierungsprozesses sind, und Anpassungen vor Ort vornehmen, um eine schnellere und hochwertigere Kompostierung zu gewährleisten. KI kann vorhersagen, wann der Kompost bereit ist, ein weiterer wichtiger Faktor, um den Prozess effizienter und konsistenter zu machen, und wichtig, wenn es darum geht, Landwirte anzusprechen, die dieses Endprodukt kaufen werden.

Natürlich basiert all dies auf der Weiterentwicklung von kompostierbarem Plastik, einem Bereich, in dem KI und maschinelles Lernen einen wichtigen Beitrag leisten können. Laut Forschern gibt es noch viel zu entdecken über die Beziehung zwischen Polymeren, die Plastik ausmachen, und der Biodegradation. Maschinelles Lernen kann helfen, die Analyse und Klassifizierung von vorhandenen Polymeren zu beschleunigen und neue Polymere zu entwickeln. Die Erweiterung der Bibliothek verfügbarer Polymere für kompostierbare Verpackungen ist von entscheidender Bedeutung, da dies eine geringere Kosten und mehr Auswahlmöglichkeiten für die Eigenschaften der Verpackung ermöglichen würde. Zum Beispiel benötigen einige Marken möglicherweise Verpackungen, die eine höhere Barriere als andere haben. Wir integrieren auch ein Design von Experimenten und KI-Management-Systemen, um die Forschung und Entwicklung sowie die Anpassung verschiedener Verpackungsprodukte an die Bedürfnisse der Verbraucher und die Anforderungen an die Kompostierbarkeit zu beschleunigen.

Die Vorteile der fortschrittlichen Technologie gehen über die Verpackung hinaus. KI und computer-vision-gestützte Technologie können auch dazu beitragen, Datensätze über die Menge an Lebensmitteln zu erstellen, die Verbraucher verschwenden. Dies kann verwendet werden, um das Verbraucherverhalten zu ändern, was einer der wichtigsten Faktoren bei der Reduzierung der Umweltbelastung ist. Zum Beispiel entwickelt die Oregon State University intelligente Kompostierungsbehälter, die mit computer-vision-gestützter Technologie ausgestattet sind, um zu verfolgen, wie viel essbaren Abfall Verbraucher verschwenden. Während der Abfall in anderen Teilen der Landwirtschaft und der Lebensmittelversorgungskette sorgfältig verfolgt wird, wird der Abfall der Verbraucher nicht sorgfältig verfolgt und ist nicht gut verstanden.

Es gibt viele Gründe, warum die Kompostierung die ultimative Lösung ist, um den Müll und das Plastik zu reduzieren, das die Deponien verstopft und zu Treibhausgasemissionen und anderen Umwelt- und Gesundheitsrisiken beiträgt. Technologie könnte die Kompostierung ein paar Schritte weiter vorantreiben und den Weg zu einer vielversprechenderen Zukunft für den Planeten und die Menschheit ebnen.