აზროვნების ლიდერები
ჩვენ უიმედოდ გვჭირდება მეტი კომპოსტირება, რომ გადავარჩინოთ მსოფლიო; როგორ შეუძლია AI და მონაცემთა დახმარება
სამყაროს ნაგვის პრობლემა აქვს - და ის უარესდება დღისით. ნარჩენების მიღწევა იგეგმება 3.4 მილიარდი ტონა წელიწადში გლობალურად 2050 წლისთვის, 2 წლის 2016 მილიარდისგან. ნაგავი კლიმატის ცვლილებაში მთავარი წვლილი შეაქვს; ნაგავსაყრელები სათბურის გაზების ემისიების წამყვანი წყაროა. და ეს მაშინაც კი, თუ თქვენ შეგიძლიათ იპოვოთ ნაგავსაყრელები; ზოგიერთი სახელმწიფო უკვე არის იწყებს გაშვებას.
ბევრი უყურებს გადამუშავებას, როგორც პლასტმასის დაბინძურების პრობლემის გადაწყვეტას, მაგრამ გადამუშავება სასურველს ტოვებს, განსაკუთრებით პლასტმასის შეფუთვას, ნაგვის ყველაზე სწრაფად მზარდი წყაროს. Მეტი ვიდრე 90% ყველა პლასტმასი, „გადამუშავებადი“ თუ არა, ნაგავსაყრელებზე ხვდება, რაც კიდევ უფრო ამძიმებს ჩვენს ნაგვის პრობლემას. ამის დიდი ნაწილი მთავრდება როგორც მიკროპლასტიკა, რაც ქმნის კიდევ უფრო დიდ ეკოლოგიურ და ჯანმრთელობას რისკებს.
ეს აშკარად არ შეიძლება გაგრძელდეს - და ერთ-ერთი გამოსავალი, რომელიც ხელს შეუწყობს ნაგვის გადაკეტვის რაოდენობის შემცირებას, არის კომპოსტირების მასობრივი განხორციელება, განსაკუთრებით საკვებისა და შესაფუთი მასალებისთვის. Მხოლოდ დღეს 27% ამერიკელებს აქვთ წვდომა კომპოსტირების პროგრამებზე. ეს უნდა შეიცვალოს; და ის იწყებს: კომპოსტირების ინფრასტრუქტურაში გაზრდილ სახელმწიფო ინვესტიციებთან ერთად, მოწინავე ტექნოლოგია, მათ შორის ხელოვნური ხელოვნური ინტელექტის ჩათვლით, მზარდ როლს თამაშობს კომპოსტირებაში უფრო ეფექტური და უფრო ადვილად კომპოსტირებადი პლასტმასის დამუშავებაში; ახალი კომპოსტირებადი მასალების შემუშავება; და კიდევ ეხმარება მომხმარებლის ქცევის შეცვლას.
ხელოვნური ინტელექტისა და კომპიუტერის ხედვით მომუშავე დახარისხების ტექნიკური და რობოტული კომპოსტირება
როდესაც სატვირთო მანქანები ჩამოდიან კომპოსტირების ობიექტებში, საჭიროა შიგთავსის დახარისხება, რათა დავრწმუნდეთ, რომ არ არის დამაბინძურებლები, რადგან ეს შეაფერხებს კომპოსტირების პროცესს ან გამოიწვევს დაბალი ხარისხის კომპოსტს. ეს დახარისხება ხშირად ხელით და ძვირი პროცესია. მაგრამ AI ცვლის ამას; მანქანური ხედვით აღჭურვილ რობოტ დამხარისხებელს შეუძლია სწრაფად ამოიღეთ დამაბინძურებლები სატვირთო მანქანებიდან კომპოსტირებადი ნარჩენებისგან. ეს საშუალებას აძლევს კომპოსტირების ობიექტებს მიიღონ მეტი ნარჩენი ზოგადად და დაზოგონ დახარისხება ხარჯები და დრო. მაგალითად, მას შემდეგ, რაც ქალაქ სან ანტონიოში, ტეხასი, შარშან დაიწყო ასეთი რობოტული დახარისხების გამოყენება, მან ჯერ კიდევ არ უარყო ორგანული ნარჩენებით სავსე სატვირთო მანქანა; ამ სისტემამდე კომპოსტირების ქარხანა უარყოფდა ნარჩენებს, რომლებიც შესაძლოა შეიცავდეს თუნდაც მცირე რაოდენობით დამაბინძურებლებს, რადგან მათი დახარისხება უბრალოდ არ ღირდა.
ვიზუალიზაციის მოწინავე ტექნოლოგია ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას ნარჩენების დასალაგებლად ზოგად ობიექტებში, კომპოსტირებადი მასალების იდენტიფიცირებისთვის და მათი სათანადო არხებისკენ გადასაყვანად. ამის მიღწევის ერთ-ერთი გზაა ციფრული წყლის მარკირება, რომლის დროსაც შეფუთვაზე და სხვა სამომხმარებლო ნივთებზე განთავსებული პატარა ჭვირნიშნები იკითხება მოწინავე მანქანური ხედვის სისტემით, რომელიც შემდეგ ავტომატურად ახარისხებს ნარჩენებს შესაბამის ნაკადში. ეს ჭვირნიშნები განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია იმისთვის, რომ უფრო მეტ კომპოსტერს დაეხმაროს კომპოსტირებადი პლასტმასის მიღებაში; რადგან ისინი საშუალებას აძლევს მათ სწრაფად განასხვავონ კომპოსტირებადი და არაკომპოსტაციური პლასტიკა, რომელიც ძალიან ჰგავს ადამიანის თვალს.
ციფრული წყლის მარკირება არის გამოსავალი, რომელიც მოითხოვს თანამშრომლობას კომპოსტირებადი შეფუთვის ინდუსტრიაში, ასევე კომპოსტერებისა და ნარჩენების მართვის ადგილობრივი კომპანიებისგან, რომლებიც ზედამხედველობენ კომპოსტირებას. მშვენივრად იმუშავებს, თუ ასეთი შეფუთვის მწარმოებლები დათანხმდებიან ამ ნიშნების გამოყენებას და კომპოსტერებს ექნებათ აღჭურვილობა მათი წასაკითხად. მე მჯერა, რომ ეს შესაძლებელია.
ციფრული წყლის მარკირების გარეშეც, არსებობს კომპიუტერული ხედვის AI ტექნოლოგია რომელსაც შეუძლია კომპოსტირებადი ნივთიერებების, მათ შორის პლასტმასის იდენტიფიცირება. დახარისხების გაფართოებული ტექნოლოგია განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია კომპოსტირებადი პლასტმასის გამოყენების გასაუმჯობესებლად, რადგან მას ასევე შეუძლია კომპოსტირებადი პლასტმასის სწორ კომპოსტის პირობებში გადაყვანა, რაც ხშირად შეიძლება განსხვავდებოდეს საკვებისა და ბაღის ნარჩენებისგან, რაც ხელს უწყობს კომპოსტერებისთვის უფრო ეფექტურს. მაგალითად, დიდი ბრიტანეთის გუნდს აქვს განვითარებული სენსორებზე დაფუძნებული სისტემა, რომელიც ახარისხებს კომპოსტირებად პროდუქტებს ტიპის, კომპოსტის სისტემის მოთხოვნების და კომპოსტირების საჭირო დროის მიხედვით. სისტემა იყენებს ტექნოლოგიას, რომელსაც ეწოდება ჰიპერსპექტრული გამოსახულება (HSI), რომელიც იყენებს მოწინავე გამოსახულებას ნაგვის შესამოწმებლად, აანალიზებს მას ქიმიური და ფიზიკური ანალიზის გამოყენებით. მანქანათმცოდნეობა გამოიყენება შემომავალ ნაგავზე, სისტემა აუმჯობესებს დახარისხების შესაძლებლობებს სისტემაში ახალი ნაგვის შემოსვლისას – იმდენად, რამდენადაც სისტემას აქვს სიზუსტის მაჩვენებელი 99%, ყველა კომპოსტირებადი მასალის დამუშავებით მაქსიმალურად ეფექტური გზით.
კომპოსტირების დაჩქარება და ახალი კომპოსტირებადი მასალების აღმოჩენა
რაც შეეხება თავად კომპოსტირების პროცესს, სენსორებს, AI-ზე დაფუძნებულ მანქანათმხედველობასთან ერთად, შეუძლიათ აგრეთვე აკონტროლონ ისეთი პირობები, როგორიცაა სითბო და ტენიანობა, რაც დარწმუნდება, რომ ისინი იდეალურია კომპოსტირების პროცესის გასაგრძელებლად და ადგილზე კორექტირებისთვის, რათა უზრუნველყონ უფრო სწრაფი და მაღალი დონე. - ხარისხის კომპოსტირება. AI-ს შეუძლია წინასწარ განსაზღვროს, როდის იქნება კომპოსტი მზად იყავიკიდევ ერთი საკვანძო ფაქტორი პროცესის გაძლიერებაა ეფექტური და თანმიმდევრული ხარისხის პროდუქტის წარმოებას და მნიშვნელოვანია, როდესაც მიმართავთ ფერმერებს, რომლებიც შეიძენენ ამ საბოლოო პროდუქტს.
რა თქმა უნდა, ამ ყველაფრის საფუძვლად მდგომარეობს კომპოსტირებადი პლასტმასის წინსვლა, სფერო, სადაც AI და მანქანათმცოდნეობას მნიშვნელოვანი წვლილი შეიტანს. მკვლევარების აზრით, ჯერ კიდევ ბევრია გასარკვევი პოლიმერებს შორის ურთიერთობის შესახებ, რომლებიც ქმნიან პლასტმასს და ბიოდეგრადაციას. მანქანათმცოდნეობას შეუძლია დააჩქაროს არსებული პოლიმერების ანალიზი და კლასიფიკაცია და შექმნას ახალი პოლიმერები. კომპოსტირებადი შეფუთვისთვის ხელმისაწვდომი პოლიმერების ბიბლიოთეკის გაფართოება აუცილებელია, რადგან ეს საშუალებას მისცემს დაბალ ფასს და ასევე მეტი არჩევანის გაკეთებას შეფუთვის მახასიათებლებისთვის. მაგალითად, როგორც კარგად გვესმის ჩვენი ნამუშევრებიდან, ზოგიერთ ბრენდს შეიძლება დასჭირდეს შეფუთვა, რომელსაც აქვს უფრო მაღალი გამძლეობა, ვიდრე სხვები. ჩვენ ასევე ვაერთიანებთ ექსპერიმენტების დიზაინს და AI მენეჯმენტის სისტემებს, რათა დავეხმაროთ დააჩქაროს კვლევა და განვითარება და სხვადასხვა შეფუთვის პროდუქტების პერსონალიზაცია მომხმარებელთა მოთხოვნილებების საუკეთესოდ დასაკმაყოფილებლად, ასევე კომპოსტირებადობის მოთხოვნებთან.
მოწინავე ტექნოლოგიების სარგებელი სცილდება შეფუთვას. ხელოვნური ინტელექტი და კომპიუტერული ხედვა ასევე დაგეხმარებათ შექმნას მონაცემთა ნაკრები იმის შესახებ, თუ რამდენ საკვებს ხარჯავენ მომხმარებლები. ეს შეიძლება გამოყენებულ იქნას მომხმარებლის ქცევის შესაცვლელად, რაც ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი ფაქტორია გარემოზე ზემოქმედების შესამცირებლად. მაგალითად, ორეგონის სახელმწიფო უნივერსიტეტი ვითარდება ჭკვიანი კომპოსტირების ურნები რომლებიც იყენებენ კომპიუტერულ ხედვას იმის დასადგენად, თუ რამდენ საკვებს ხარჯავენ მომხმარებლები. მიუხედავად იმისა, რომ ნარჩენები საგულდაგულოდ კონტროლდება სოფლის მეურნეობისა და სურსათის მიწოდების ჯაჭვების სხვა ნაწილებში, სამომხმარებლო ნარჩენები გულდასმით არ არის დაკვირვებული და კარგად არ არის გასაგები.
არსებობს უამრავი მიზეზი რატომ არის კომპოსტირება საბოლოო გამოსავალი ნაგვისა და პლასტმასის შესამცირებლად, რომელიც აჭედებს ნაგავსაყრელებს და ხელს უწყობს სათბურის გაზების გამოყოფას და სხვა გარემოსდაცვითი და ჯანმრთელობის რისკებს. ტექნოლოგიამ შეიძლება ხელი შეუწყოს კომპოსტირებას რამდენიმე ნაბიჯის გადადგმაში, რაც გზას გაუხსნის პლანეტისა და კაცობრიობის უფრო პერსპექტიული მომავლისკენ.
