우리가 더 많은 퇴비를 만들 필요가 있는 이유: AI와 데이터가 어떻게 도와줄 수 있는가

세계는 쓰레기 문제를 가지고 있으며, 이는 매일매일 더 심해지고 있다 매일매일. 2050년까지 세계적으로 쓰레기는 3.4억 톤으로 증가할 것으로 예상되며, 이는 2016年的 2억 톤보다 증가한 것이다. 쓰레기는 기후 변화의 주요 원인 중 하나이며, 매립지는 온실 가스 배출의 주요 원인 중 하나이다. 그리고 이것은 매립지를 찾을 수 있는 경우에도 vậy; 일부 주들은 이미 매립지를 사용할 수 없는 상황에 직면해 있다.

많은 사람들이 플라스틱 오염 문제의 해결책으로 재활용을 찾고 있지만, 재활용은 특히 플라스틱 포장재의 경우 많은 문제점을 가지고 있다. 플라스틱 폐기물의 90% 이상이 매립지에 보내지거나, 더 나쁜 경우 미세 플라스틱으로 변하여 더 큰 환경적 및 건강 위험을 초래한다.

이 상황은 계속될 수 없다. 세계의 쓰레기 문제를 줄이기 위해 도움이 될 수 있는 해결책 중 하나는 대규모 퇴비화이다. 특히 음식물 쓰레기와 포장재를 퇴비화하는 것이 중요하다. 현재 미국의 경우, 오직 27%의 사람들이 퇴비화 프로그램에 접근할 수 있다. 이는 반드시 변경되어야 하며, 이미 변경되고 있다. 공공 투자와 함께, 고급 기술, 특히 AI가 퇴비화를 더 효율적이고 쉽게 만들기 위해 점점 더 중요한 역할을 하고 있다. 새로운 퇴비화 가능한 물질을 개발하고,甚至 소비자 행동을 변경하는 데에도 도움이 된다.

AI와 컴퓨터 비전을 이용한 분류 기술 및 로봇 퇴비화

퇴비화 시설에 쓰레기가 도착하면, 내용물이 분류되어야 한다. 이는 퇴비화 과정에서 오염物질이 있으면 퇴비화 과정이 방해받거나 품질이 낮은 퇴비가 생성될 수 있기 때문이다. 이러한 분류는 종종 수동적이고 비싼 과정이다. 그러나 AI는 이를 변경하고 있다. 기계 비전을 장착한 로봇 분류기는 퇴비화 가능한 쓰레기에서 오염물질을 빠르게 제거할 수 있다. 이는 퇴비화 시설이 더 많은 쓰레기를 받을 수 있도록 하며, 분류 비용과 시간을 절약할 수 있다. 예를 들어, 샌안토니오 시는 로봇 분류기를 사용하여 유기성 쓰레기를 처리하고 있다. 이전에는 오염물질이 있을 가능성이 있는 쓰레기를 거부했지만, 로봇 분류기를 사용한 이후로 한 번도 쓰레기를 거부하지 않았다.

고급 이미지 기술을 이용하여 일반적인 시설에서도 쓰레기를 분류할 수 있다. 이는 퇴비화 가능한 물질을 식별하고, 적절한 경로로 направ하는 데 도움이 된다. 한 가지 방법은 디지털 워터마크를 이용하는 것이다. 소비자 물품에 작은 워터마크를 표시하고, 고급 기계 비전 시스템이 이를 읽어 쓰레기를 적절한 경로로 분류하는 것이다. 이러한 워터마크는 특히 퇴비화 가능한 플라스틱을 더 많이 수용할 수 있도록 하는 데 중요하다. 이는 퇴비화 가능한 플라스틱과 비퇴비화 가능한 플라스틱을 구분하는 데 도움이 되기 때문이다.

디지털 워터마크는 퇴비화 가능한 포장재 산업과 퇴비화 시설, 그리고 지역 쓰레기 관리 회사 간의 협력으로 작동하는 해결책이다. 이는 포장재 제조업체가 이러한 표시를 사용하고, 퇴비화 시설이 이를 읽을 수 있는 장비를 갖추고 있는 경우에만 작동한다. 나는 이것이 가능하다고 믿는다.

디지털 워터마크가 없더라도, 퇴비화 가능한 물질을 식별할 수 있는 컴퓨터 비전 AI 기술이 있다. 고급 분류 기술은 특히 퇴비화 가능한 플라스틱의 사용을 발전시키는 데 중요하다. 이는 퇴비화 가능한 플라스틱을 적절한 조건으로 направ하는 데도 도움이 된다. 예를 들어, 영국의 한 팀은 센서 기반 시스템을 개발하여 퇴비화 가능한 물질을 유형, 퇴비화 시스템 요구 사항, 그리고 퇴비화 시간에 따라 분류한다. 이 시스템은 고급 이미지 기술을 이용하여 쓰레기를 분석하고, 화학적 및 물리적 분석을 통해 분류한다. 기계 학습을 통해 시스템이 새로운 쓰레기를 처리할 때마다 분류 능력을 향상시킨다. 이는 99%의 정확도로 작동하며, 모든 퇴비화 가능한 물질을 가장 효율적인 방법으로 처리한다.

퇴비화 속도 향상 및 새로운 퇴비화 가능한 물질의 발견

퇴비화 과정 자체에 대해서는, 센서와 함께 기계 비전 AI를 이용하여 온도와 습도와 같은 조건을 모니터링할 수 있다. 이는 퇴비화 과정을 최적화하는 데 도움이 되며, 더 빠르고 높은 품질의 퇴비를 생성하는 데 도움이 된다. AI는 또한 퇴비가 준비될 때를 예측할 수 있다. 이는 퇴비화를 더 효율적이고 일관된 품질의 제품을 생성하는 데 중요하다. 이는 농민들이 이 최종 제품을 구매할 때에도 중요하다.

고급 기술의ประโยชน은 포장재를 넘어선다. AI와 컴퓨터 비전을 이용하여 소비자가 음식물을 얼마나浪費하는지에 대한 데이터를 생성할 수 있다. 이는 소비자 행동을 변경하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 오리건 주립 대학교는 지능형 퇴비화 시설을 개발하고 있다. 이는 컴퓨터 비전을 이용하여 소비자가 얼마나 많은 음식물을浪費하는지 추적한다. 쓰레기는 다른 부분에서 тщательно 추적되지만, 소비자 쓰레기는 잘 추적되지 않으며, 잘 이해되지 않는다.

퇴비화는 쓰레기와 플라스틱을 줄이고, 지구를 보호하는 데 도움이 될 수 있는 이유가 많다. 기술이 퇴비화를 발전시키는 데 도움이 될 수 있다. 이는 더 나은 미래를 열어줄 수 있다.