Eli Lancry Eli Lancry

世界を救うためにより多くの堆肥を作る必要がある – AIとデータがどのように助けることができるか

世界にはごみ問題があり – それも日に日に悪化している毎日。廃棄物は2050年までに年間3.4億トンに達すると予測されており、2016年の2億トンから増加する。ごみは気候変動の主要因であり、最終処分場はGHG排出量の主要源である。また、最終処分場を見つけることができる場合でも、ごみは最終処分場に送られる。いくつかの州はすでに最終処分場のスペースが不足している。多くの人々は、プラスチック汚染問題の解決策としてリサイクルを見ているが、リサイクルは特にプラスチック包装については、多くを望むことができない。プラスチック包装はごみの最も急速に増加する源である。プラスチックの90%以上は、リサイクル可能であるかどうかに関係なく、最終処分場に送られるさらに、ごみの多くは、マイクロプラスチックとなり、環境と健康へのリスクをさらに高める。これは明らかに続けることができない – そして、世界のごみを減らすことができる解決策の1つは、特に食品や包装材料について、堆肥化の大量導入である。今日、アメリカ人の27%だけが堆肥化プログラムにアクセスできる。これは変化しなければならない – そして、堆肥化インフラへの公共投資の増加とともに、AIを含む高度な技術が、堆肥化をより効率的にし、堆肥化可能なプラスチックをより簡単に処理できるように助けている。さらに、新しい堆肥化可能な材料の開発にも役立っている。AIとコンピュータビジョンによるソーティング技術とロボット堆肥化廃棄物のトラックが堆肥化施設に到着すると、その内容物を分別する必要があり、汚染物質がないことを確認する必要がある。汚染物質があると、堆肥化プロセスが妨げられるか、低品質の堆肥が生成される。この分別は、通常、手作業で行われ、費用もかかる。しかし、AIはこれを変えている。マシンビジョンを備えたロボットソーターは、堆肥化可能な廃棄物から汚染物質を迅速に除去できる。これにより、堆肥化施設は一般的な廃棄物をより多く受け入れることができ、分別のコストと時間を節約できる。たとえば、テキサス州サンアントニオ市は、ロボットソーティングを導入してから、有機廃棄物のトラックを却下したことがない。以前は、わずかな汚染物質が含まれている可能性がある廃棄物を却下していた。高度な画像技術は、汚染物質を除去するだけでなく、一般的な施設でも廃棄物を分別するために使用できる。コンピュータビジョンを使用して、堆肥化可能な材料を識別し、適切なチャネルに誘導することができる。1つの方法は、デジタルウォーターマークを使用することである。包装やその他の消費者向けアイテムに小さなウォーターマークを付けて、先進的なマシンビジョンシステムで読み取り、自動的に廃棄物を適切なストリームに分別する。ウォーターマークは、堆肥化可能なプラスチックをより多く受け入れるために不可欠である。人間の目では非常に似ているが、堆肥化可能なプラスチックと非堆肥化可能なプラスチックを迅速に区別できるからである。デジタルウォーターマークは、堆肥化可能な包装業界、堆肥化業者、廃棄物管理会社の協力が必要な解決策である。包装業者がこれらのマークを使用し、堆肥化業者がそれらを読み取る装置を備えている場合、完璧に機能する。私はこれが可能であると思っている。デジタルウォーターマークがなくても、コンピュータビジョンAI技術が存在する。堆肥化可能な材料、プラスチックを含む、を識別できる。高度な分別技術は、堆肥化可能なプラスチックの使用を進める上で特に重要である。堆肥化可能なプラスチックを適切な堆肥化条件に誘導できるからである。たとえば、イギリスのチームは、センサーベースのシステムを開発した。堆肥化可能な材料をタイプ、堆肥システムの要件、堆肥化時間によって分別する。システムは、ハイパースペクトルイメージング（HSI）と呼ばれる技術を使用する。マシンビジョンを使用して、廃棄物を分析し、化学的および物理的な分析を使用する。新しい廃棄物がシステムに入力されるにつれて、システムは分別能力を向上させる。システムの精度は99%で、すべての堆肥化可能な材料が最も効率的な方法で処理される。堆肥化の高速化と新しい堆肥化可能な材料の発見堆肥化プロセス自体については、センサーとAIベースのマシンビジョンを使用して、温度や湿度などの条件を監視し、堆肥化プロセスを最適化することができる。AIは、堆肥が完成するタイミングを予測することができ、堆肥化プロセスをより効率的にし、品質を高めることができる。さらに、AIとコンピュータビジョンを使用して、消費者がどれだけの食品を廃棄しているかを追跡することができる。これは、環境への影響を減らす上で重要な要素である。たとえば、オレゴン州立大学は、スマートな堆肥化ビンを開発している。コンピュータビジョンを使用して、消費者がどれだけの食べ物を廃棄しているかを追跡することができる。堆肥化は、ごみとプラスチックを減らし、最終処分場の量を減らすための最終的な解決策である。技術が堆肥化をさらに進歩させることができ、地球と人類のためのより明るい未来を開くことができる。堆肥化は、環境と健康へのリスクを減らすために不可欠である。