Avem nevoie disperată de a composta mai mult pentru a salva lumea; Cum ne pot ajuta AI și datele

Lumea are o problemă cu gunoiul – și se înrăutățește cu fiecare zi. Deșeurile sunt prognozate să ajungă la 3,4 miliarde de tone pe an la nivel global până în 2050, față de 2 miliarde în 2016. Gunoiul este un contributor major la schimbările climatice; gropile de gunoi sunt o sursă principală de emisii de gaze cu efect de seră. Și asta, chiar dacă poți găsi gropi de gunoi; unele state sunt deja în curs de a-și epuiza spațiul.

Mulți se uită spre reciclare ca o soluție la problema poluării cu plastic, dar reciclarea lasă mult de dorit, mai ales pentru ambalajele din plastic, sursa cea mai rapidă de generare a gunoiului. Mai mult de 90% din toate plasticele, „reciclabile” sau nu, ajung în gropi de gunoi, ceea ce agravează și mai mult problema noastră cu gunoiul. Multe dintre acestea ajung sub formă de microplastice, creând riscuri și mai mari pentru mediu și sănătate.

Acest lucru nu poate continua – și o soluție care ar putea ajuta la reducerea cantității de gunoi care înfundă lumea este implementarea pe scară largă a compostării, mai ales pentru alimente și materiale de ambalaj. Astăzi, doar 27% dintre americani au acces la programe de compostare. Acest lucru trebuie să se schimbe; și a început să se schimbe: alături de investițiile publice crescânde în infrastructura de compostare, tehnologia avansată, inclusiv AI, joacă un rol din ce în ce mai important în ajutarea compostării să devină mai eficientă și mai ușor de gestionat; dezvoltarea de noi materiale compostabile; și chiar ajutând la schimbarea comportamentului consumatorilor.

Tehnologia de sortare cu AI și viziune computerizată și compostarea robotică

Când camioanele de gunoi ajung la instalațiile de compostare, conținutul trebuie să fie sortat, asigurându-se că nu există contaminanți, deoarece aceasta ar putea perturba procesul de compostare sau ar rezulta în compost de calitate scăzută. Acest sortare este adesea un proces manual și costisitor. Dar AI este pe cale să schimbe acest lucru; echipate cu viziune computerizată, sortatoarele robotice pot îndepărta rapid contaminanții din camioanele de gunoi compostabil. Acest lucru permite instalațiilor de compostare să accepte mai mult gunoi în general și să economisească costuri și timp de sortare. De exemplu, de când orașul San Antonio, Texas, a început să utilizeze o astfel de sortare robotică anul trecut, nu a refuzat niciun camion de gunoi organic; înainte de acest sistem, instalația de compostare refuza gunoiul care conținea cantități mici de contaminanți, deoarece nu era rentabil să sorteze.

Tehnologia de imagine avansată poate fi utilizată și pentru a sorta gunoiul la instalațiile generale, identificând materialele compostabile și direcționându-le către canalele corespunzătoare. Un mod de a realiza acest lucru este prin marcarea digitală, în care mici marcaje plasate pe ambalaje și alte articole de consum sunt citite de un sistem avansat de viziune computerizată, care sortează apoi automat gunoiul în fluxul corespunzător. Aceste marcaje sunt mai ales importante pentru a ajuta la acceptarea plasticii compostabile; deoarece permit compostatorilor să distingă rapid între plasticul compostabil și cel necompostabil, care arată foarte asemănător cu ochiul uman.

Marcarea digitală este o soluție care necesită cooperare între industria de ambalaje compostabile, precum și de la compostatori și companiile de gestionare a deșeurilor locale care supraveghează compostarea. Va funcționa perfect dacă producătorii de ambalaje vor accepta să utilizeze aceste marcaje, și compostatorii vor avea echipamentul necesar pentru a le citi. Cred că este posibil.

Chiar și fără marcarea digitală, există tehnologie de sortare cu AI și viziune computerizată care poate identifica materialele compostabile, inclusiv plasticele. Tehnologia de sortare avansată este mai ales importantă pentru promovarea utilizării plasticii compostabile, deoarece poate direcționa și plastica compostabilă către condițiile de compostare corespunzătoare, care pot diferi de cele necesare pentru resturi alimentare sau de grădină, ajutând la o gestionare mai eficientă a compostării. De exemplu, o echipă din Regatul Unit a dezvoltat un sistem bazat pe senzori care sortează materialele compostabile în funcție de tip, cerințe ale sistemului de compostare și timpul necesar pentru compostare. Sistemul utilizează o tehnologie numită imagistică hiperspectrală (HSI), care examinează gunoiul utilizând analize chimice și fizice. Învățarea automată este aplicată gunoiului care intră în sistem, sistemul îmbunătățindu-și capacitățile de sortare pe măsură ce gunoiul nou intră în sistem – astfel încât sistemul are o rată de acuratețe de 99%, cu toate materialele compostabile procesate în modul cel mai eficient posibil.

Grăbirea procesului de compostare și descoperirea de noi materiale compostabile

Când vine vorba de procesul de compostare în sine, senzorii, împreună cu viziunea computerizată bazată pe AI, pot monitoriza condiții precum căldură și umiditate, asigurându-se că acestea sunt ideale pentru a face procesul de compostare să progreseze și făcând ajustări pe loc pentru a asigura o compostare mai rapidă și de calitate superioară. AI poate prezice când compostul va fi gata, un alt factor cheie în procesul de compostare mai eficient și producerea unui produs de calitate constantă, și important atunci când se adresează fermierilor care vor cumpăra acest produs final.

Desigur, la baza tuturor acestor aspecte se află dezvoltarea plasticii compostabile, o zonă în care AI și învățarea automată pot face o contribuție importantă. Conform cercetătorilor, există încă multe de descoperit despre relația dintre polimeri, care alcătuiesc plasticele, și biodegradare. Învățarea automată poate ajuta la accelerarea analizei și clasificării polimerilor existenți și la dezvoltarea de noi polimeri. Extinderea bibliotecii de polimeri disponibili pentru ambalaje compostabile este esențială, deoarece acest lucru va permite costuri mai scăzute, precum și mai multe opțiuni pentru caracteristicile ambalajelor. De exemplu, așa cum știm bine din munca noastră, unele branduri pot avea nevoie de ambalaje care au o barieră mai durabilă decât altele. Noi, de asemenea, integrăm proiectarea experimentelor și sistemele de gestionare AI pentru a ajuta la accelerarea cercetării și dezvoltării, precum și la personalizarea diferitelor produse de ambalaj pentru a satisface nevoile consumatorilor, precum și cerințele de compostabilitate.

Beneficiile tehnologiei avansate merg dincolo de ambalaje. AI și viziunea computerizată pot ajuta, de asemenea, la crearea de seturi de date despre cantitatea de alimente pe care consumatorii le irosesc. Acest lucru poate fi utilizat pentru a schimba comportamentul consumatorilor, care este unul dintre factorii cei mai importanți în reducerea impactului asupra mediului. De exemplu, Universitatea de Stat din Oregon dezvoltă cutii de compostare inteligente care utilizează viziunea computerizată pentru a urmări cantitatea de alimente pe care consumatorii le irosesc. În timp ce gunoiul este urmărit cu atenție în alte părți ale lanțului de aprovizionare cu alimente, gunoiul consumatorilor nu este urmărit cu atenție și nu este bine înțeles.

Există numeroase motive pentru care compostarea este soluția definitivă pentru a reduce gunoiul și plasticul care înfundă gropile de gunoi și contribuie la emisiile de gaze cu efect de seră, precum și la alte riscuri pentru mediu și sănătate. Tehnologia ar putea ajuta compostarea să progreseze, deschizând calea către un viitor mai promițător pentru planeta noastră și pentru omenire.