We Moeten Noodgedwongen Meer Composteren Om De Wereld Te Redden; Hoe AI & Data Kunt Helpen

De wereld heeft een afvalprobleem – en het wordt met de dag erger. Afval wordt geschat op 3,4 miljard ton per jaar wereldwijd tegen 2050, tegenover 2 miljard in 2016. Afval is een belangrijke bijdrage aan klimaatverandering; stortplaatsen zijn een van de belangrijkste bronnen van broeikasgasemissies. En dat is zelfs als je stortplaatsen kunt vinden; sommige staten beginnen al uit te raken.

Veel mensen kijken naar recycling als een oplossing voor het plasticvervuilingsprobleem, maar recycling laat veel te wensen over, vooral voor plastic verpakkingen, de snelst groeiende bron van afval. Meer dan 90% van alle plastic, “recyclebaar” of niet, eindigt in stortplaatsen, waardoor ons afvalprobleem nog verergerd wordt. Veel daarvan eindigt als microplastics, waardoor nog grotere milieugevaren en gezondheidsrisico’s ontstaan.

Dit kan duidelijk niet zo doorgaan – en een oplossing die kan helpen om de hoeveelheid afval die de wereld verstopt te verminderen, is de massale implementatie van compostering, vooral voor voedsel en verpakkingsmateriaal. Vandaag de dag hebben slechts 27% van de Amerikanen toegang tot composteerprogramma’s. Dit moet veranderen; en het begint te gebeuren: samen met een toename van de openbare investeringen in composteerinfrastructuur, speelt geavanceerde technologie, waaronder AI, een steeds belangrijkere rol bij het maken van compostering efficiënter en beter in staat om composteerbare plastics te verwerken; het ontwikkelen van nieuwe composteerbare materialen; en zelfs het helpen van veranderingen in consumentengedrag.

AI en computer-vision-gebaseerde sorteertechnologie en robotcompostering

Wanneer vrachtwagens met afval aankomen bij composteerfaciliteiten, moet de inhoud gesorteerd worden, om ervoor te zorgen dat er geen verontreinigingen zijn, aangezien dit het composteerproces zou verstoren of zou resulteren in lage kwaliteit compost. Deze sorteermethode is vaak een handmatig en duur proces. Maar AI verandert dit; uitgerust met machinevisie, kunnen robotische sorteerders snel verontreinigingen verwijderen uit vrachtwagens met composteerbaar afval. Dit stelt composteerfaciliteiten in staat om meer afval in het algemeen te accepteren en om te besparen op sorteerkosten en tijd. Bijvoorbeeld, sinds de stad San Antonio, Texas, vorig jaar begon met het gebruik van dergelijke robotische sorteermethode, heeft het nog geen enkele vrachtwagen met organisch afval afgewezen; voordat dit systeem werd ingevoerd, wees de composteerinstallatie afval af dat waarschijnlijk kleine hoeveelheden verontreinigingen bevatte, omdat het simpelweg niet de moeite waard was om te sorteren.

Geavanceerde beeldtechnologie kan ook worden gebruikt om afval te sorteren in algemene faciliteiten, door composteerbare materialen te identificeren en deze naar de juiste kanalen te leiden. Een manier om dit te bereiken is door middel van digitale watermerken, waarbij kleine watermerken op verpakkingen en andere consumentenartikelen worden geplaatst, die door een geavanceerd machinevisiesysteem worden gelezen, dat vervolgens automatisch afval sorteert in de juiste stroom. Deze watermerken zijn vooral belangrijk om composteerders te helpen meer composteerbare plastics te accepteren; aangezien ze het mogelijk maken om snel te onderscheiden tussen composteerbare plastics en niet-composteerbare plastics, die erg lijken op het menselijk oog.

Digitale watermerken zijn een oplossing die samenwerking vereist tussen de composteerbare verpakkingsindustrie en composteerders en lokale afvalbeheerbedrijven die compostering beheren. Het zal perfect werken als fabrikanten van dergelijke verpakkingen akkoord gaan met het gebruik van deze merken, en composteerders de apparatuur hebben om ze te lezen. Ik geloof dat het mogelijk is.

Zelfs zonder digitale watermerken is er computer-vision AI-technologie die composteerbare materialen kan identificeren, waaronder plastics. Geavanceerde sorteertechnologie is vooral belangrijk voor de vooruitgang van composteerbare plastics, aangezien het ook composteerbare plastics naar de juiste compostomstandigheden kan leiden, die vaak verschillen van die voor voedsel of tuinafval, waardoor composteerders efficiënter kunnen werken. Bijvoorbeeld, een team in het VK heeft een sensor-gebaseerd systeem ontwikkeld dat composteerbare materialen sorteert volgens type, compostsysteemeisen en de tijd die nodig is voor compostering. Het systeem gebruikt een technologie genaamd hyperspectrale beeldvorming (HSI), die geavanceerde beeldvorming gebruikt om afval te onderzoeken, door middel van chemische en fysieke analyse. Machine learning wordt toegepast op binnenkomend afval, met het systeem dat zijn sorteercapaciteiten verbetert naarmate er meer afval binnenkomt – tot het punt dat het systeem een nauwkeurigheidsgraad van 99% heeft, met alle composteerbare materialen die op de meest efficiënte manier mogelijk worden verwerkt.

Het Versnellen van Compostering en de Ontdekking van Nieuwe Composteerbare Materialen

Wanneer het gaat om het composteerproces zelf, kunnen sensoren, samen met AI-gebaseerde machinevisie, ook omstandigheden zoals warmte en vochtigheid controleren, om ervoor te zorgen dat ze ideaal zijn voor het composteerproces, en aanpassingen maken op het moment om een snellere en hoogwaardigere compostering te garanderen. AI kan voorspellen wanneer compost klaar is, een andere belangrijke factor is het maken van het proces efficiënter en het produceren van een product van constante kwaliteit, en belangrijk wanneer boeren worden aangesproken die dit eindproduct zullen kopen.

Uiteraard ligt onder al dit alles de vooruitgang van composteerbare plastics, een gebied waar AI en machine learning een belangrijke bijdrage kunnen leveren. Volgens onderzoekers is er nog veel te ontdekken over de relatie tussen polymeren, die plastics vormen, en biodegradatie. Machine learning kan helpen om de analyse en classificatie van bestaande polymeren te versnellen en nieuwe polymeren te ontwikkelen. Het uitbreiden van de bibliotheek van beschikbare polymeren voor composteerbare verpakkingen is essentieel, aangezien dit zal leiden tot lagere kosten, evenals meer keuzes voor de kenmerken van de verpakking. Bijvoorbeeld, zoals we uit ons eigen werk weten, hebben sommige merken verpakkingen nodig die een hogere barrière hebben dan anderen. Wij integreren ook een ontwerp van experimenten en AI-managementsystemen om te helpen bij het versnellen van onderzoek en ontwikkeling en het aanpassen van verschillende verpakkingsproducten aan de behoeften van consumenten, evenals composteerbaarheidsvereisten.

De voordelen van geavanceerde technologie gaan verder dan verpakkingen. AI en computer-visie kunnen ook helpen bij het creëren van datasets over hoeveel voedsel consumenten verspillen. Dit kan worden gebruikt om consumentengedrag te veranderen, wat een van de belangrijkste factoren is in het verminderen van de impact op het milieu. Bijvoorbeeld, de Oregon State University ontwikkelt slimme composteerbakken die computer-visie gebruiken om te volgen hoeveel eetbaar voedsel consumenten verspillen. Terwijl afval zorgvuldig wordt gevolgd in andere delen van de landbouw- en voedselketen, wordt consumentenafval niet zorgvuldig gevolgd en is niet goed begrepen.

Er zijn talrijke redenen waarom compostering de ultieme oplossing is om de hoeveelheid afval en plastic te verminderen die stortplaatsen verstoort en bijdraagt aan broeikasgasemissies, en andere milieugevaren en gezondheidsrisico’s. Technologie kan helpen bij het versnellen van compostering, waardoor een meer veelbelovende toekomst mogelijk wordt voor de planeet en de mensheid.