Vajame maailma päästmiseks hädasti rohkem kompostima; Kuidas AI ja andmed võivad aidata

Maailmal on prügiprobleem – ja see läheb hullemaks päevaks. Prognoositakse, et jäätmed jõuavad 3.4 miljardit tonni aastaks 2050. aastaks üleilmselt aasta, 2. aastal oli neid 2016 miljardit. Prügi on kliimamuutuste peamine põhjus; prügilad on peamine kasvuhoonegaaside heitkoguste allikas. Ja seda isegi siis, kui leiate prügimägesid; mõned osariigid juba on hakkab otsa saama.

Paljud näevad plastireostuse probleemi lahendusena ringlussevõttu, kuid ringlussevõtt jätab soovida, eriti plastpakendite puhul, mis on kõige kiiremini kasvav prügiallikas. Rohkem kui 90% ringlussevõetav või mitte, jõuab kogu plastist prügilasse, mis süvendab veelgi meie prügiprobleemi. Suur osa sellest lõpeb nii mikroplastikud, tekitades veelgi suuremaid keskkonna- ja terviseriske.

See ei saa ilmselgelt jätkuda – ja üks lahendus, mis võib aidata vähendada maailmas ummistava prügi hulka, on kompostimise massiline rakendamine, eriti toiduainete ja pakkematerjalide puhul. Täna ainult 27% ameeriklastel on juurdepääs kompostimisprogrammidele. See peab muutuma; ja see hakkab: koos suurenenud riiklike investeeringutega kompostimise taristusse mängib arenenud tehnoloogia, sealhulgas tehisintellekt, üha suuremat rolli, aidates muuta kompostimise tõhusamaks ja kompostitava plastiga hõlpsamini käsitsetavaks; uute kompostitavate materjalide väljatöötamine; ja isegi aidata muuta tarbija käitumist.

Tehisintellektil ja arvutinägemisel põhinev sorteerimistehnoloogia ja robotkompostimine

Kui veoautokoormad jäätmed kompostimiskohta saabuvad, tuleb sisu sorteerida, veendumaks, et seal ei oleks saasteaineid, mis segavad kompostimisprotsessi või toovad kaasa madala kvaliteediga komposti. See sorteerimine on sageli käsitsi ja kallis protsess. Kuid AI muudab seda; varustatud masinnägemisega, saavad robotsorteerijad kiiresti eemaldama kompostitavate jäätmete veoautodest saasteaineid. See võimaldab kompostimisseadmetel üldiselt vastu võtta rohkem jäätmeid ja säästa sorteerimiskulud ja aeg. Näiteks pärast seda, kui Texase osariigis asuv San Antonio linn hakkas eelmisel aastal sellist robotsorteerimist kasutama, ei ole ta siiani tagasi lükanud autokoormat orgaanilisi jäätmeid; enne seda süsteemi lükkas kompostijaam tagasi jäätmed, mis tõenäoliselt sisaldasid isegi väikeses koguses saasteaineid, sest neid lihtsalt ei tasunud sorteerida.

Täiustatud pilditehnoloogiat saab kasutada ka jäätmete sorteerimiseks üldistes rajatistes, tuvastades kompostitavaid materjale ja suunates need õigetesse kanalitesse. Üks viis selle saavutamiseks on digitaalne vesimärk, mille puhul pakenditele ja muudele tarbeesemetele asetatud väikesed vesimärgid loetakse täiustatud masinnägemissüsteemi abil, mis seejärel jäätmed automaatselt sobivasse voolu sorteerib. Need vesimärgid on eriti olulised, et aidata rohkematel kompostritel kompostitavat plasti vastu võtta; kuna need võimaldavad neil kiiresti eristada kompostitavat ja mittekompostitavat plastikut, mis näevad inimsilmale väga sarnased.

Digitaalne vesimärk on lahendus, mis nõuab koostööd nii kompostitava pakenditööstuse kui ka kompostrite ja kohalike jäätmekäitlusettevõtete vahel, kes jälgivad kompostimist. See toimib suurepäraselt, kui selliste pakendite tootjad nõustuvad neid märke kasutama ja kompostritel on seadmed nende lugemiseks. Usun, et see on võimalik.

Isegi ilma digitaalse vesimärgita on olemas arvutinägemise AI tehnoloogia mis suudab tuvastada kompostitavaid materjale, sealhulgas plastmassi. Täiustatud sorteerimistehnoloogia on eriti oluline kompostitava plasti kasutamise edendamisel, kuna see võib suunata ka kompostitava plasti õigetesse kompostitingimustesse, mis võivad sageli erineda toidu või aiajäätmete jaoks vajalikest tingimustest, aidates muuta kompostrite jaoks asjad tõhusamaks. Näiteks Ühendkuningriigi meeskonnal on arenenud sensoril põhinev süsteem, mis sorteerib kompostitavad materjalid vastavalt tüübile, kompostisüsteemi nõuetele ja kompostimisele kuluvale ajale. Süsteem kasutab tehnoloogiat, mida nimetatakse hüperspektraalseks kujutiseks (HSI), mis kasutab prügi uurimiseks täiustatud kujutist, analüüsides seda keemilise ja füüsikalise analüüsi abil. Sissetulevale prügile rakendatakse masinõpet, mille käigus süsteem parandab oma sorteerimisvõimalusi uue prügi sisenemisel süsteemi – niivõrd, et süsteemi täpsus on 99%, kusjuures kõiki kompostitavaid materjale töödeldakse võimalikult tõhusal viisil.

Kompostimise kiirendamine ja uute kompostitavate materjalide avastamine

Mis puutub kompostimisprotsessi endasse, siis andurid koos tehisintellektil põhineva masinnägemusega saavad jälgida ka selliseid tingimusi nagu kuumus ja niiskus, tagades, et need sobivad ideaalselt kompostimisprotsessi edasiliikumiseks ning teevad kohapeal muudatusi kiiremaks ja kõrgemaks. - kvaliteetne kompostimine. AI oskab ennustada, millal komposti valmib ole valmis, on veel üks oluline tegur protsessi muutmine rohkemaks tõhus ja toota ühtlase kvaliteediga toodet, mis on oluline, kui pöördute põllumajandustootjate poole, kes seda lõpptoodet ostavad.

Loomulikult on selle kõige aluseks kompostitava plasti edenemine – valdkond, kus tehisintellekt ja masinõpe võivad anda olulise panuse. Teadlaste sõnul, on veel palju avastada plastist koosnevate polümeeride ja biolagunemise vahelise seose kohta. Masinõpe võib aidata kiirendada olemasolevate polümeeride analüüsi ja klassifitseerimist ning arendada uusi polümeerid. Kompostitavate pakendite jaoks saadaolevate polümeeride raamatukogu laiendamine on hädavajalik, kuna see võimaldab madalamaid kulusid ja rohkem valikuvõimalusi pakendi omaduste osas. Näiteks nagu me oma tööst hästi aru saame, võivad mõned kaubamärgid vajada pakendeid, millel on kõrgem vastupidavus kui teistel. Ka meie integreerime eksperimentide disaini ja tehisintellekti juhtimissüsteeme, et kiirendada uurimis- ja arendustegevust ning erinevate pakenditoodete kohandamist nii, et need vastaksid kõige paremini tarbijate vajadustele ja kompostimisnõuetele.

Täiustatud tehnoloogia eelised ulatuvad pakendist kaugemale. AI ja arvutinägemine võivad samuti aidata luua andmekogumeid selle kohta, kui palju toidutarbijad raiskavad. Seda saab kasutada tarbija käitumise muutmiseks, mis on üks olulisemaid tegureid keskkonnamõju vähendamisel. Näiteks Oregoni osariigi ülikool areneb nutikalt kompostimiskastid mis kasutavad arvutinägemust, et jälgida, kui palju söödavat toitu tarbijad raiskavad. Kui põllumajanduse ja toiduainete tarneahela teistes osades jälgitakse jäätmeid hoolikalt, siis tarbijajäätmeid ei jälgita hoolikalt ja neid ei mõisteta hästi.

Seal on mitmel põhjusel Miks on kompostimine parim lahendus prügilate ja plastide vähendamiseks, mis segavad prügilaid ja aitavad kaasa kasvuhoonegaaside heitkogustele ning muudele keskkonna- ja terviseriskidele. Tehnoloogia võib aidata kompostimisel paar sammu edasi liikuda, avades tee planeedi ja inimkonna paljutõotavamale tulevikule.