Нам отчаянно нужно больше компостировать, чтобы спасти мир; Как ИИ и данные могут помочь

В мире существует проблема мусора – и она становится все хуже в день. По прогнозам, отходы достигнут 3.4 млрд. Тонн в год во всем мире к 2050 году по сравнению с 2 миллиардами в 2016 году. Мусор является основным фактором изменения климата; свалки являются ведущим источником выбросов парниковых газов. И это даже если вы сможете найти свалки; некоторые штаты уже начинает заканчиваться.

Многие рассматривают переработку как решение проблемы загрязнения пластиком, но переработка оставляет желать лучшего, особенно в отношении пластиковой упаковки, самого быстрорастущего источника мусора. Больше, чем 90% всего пластика, подлежащего вторичной переработке или нет, попадает на свалки, что еще больше усугубляет нашу проблему с мусором. Многое из этого заканчивается microplastics, создавая еще большие риски для окружающей среды и здоровья.

Так продолжаться явно не может – и одним из решений, которое могло бы помочь уменьшить количество мусора, засоряющего мир, является массовое внедрение компостирования, особенно для продуктов питания и упаковочных материалов. Только сегодня 27% американцев имеют доступ к программам компостирования. Это должно измениться; и он начинает: наряду с увеличением государственных инвестиций в инфраструктуру компостирования, передовые технологии, включая искусственный интеллект, играют растущую роль, помогая сделать компостирование более эффективным и облегчить работу с компостируемыми пластиками; разработка новых компостируемых материалов; и даже помогает изменить поведение потребителей.

Технологии сортировки на основе искусственного интеллекта и компьютерного зрения и роботизированное компостирование

Когда грузовики с отходами прибывают на предприятия по компостированию, их содержимое необходимо отсортировать, убедившись в отсутствии загрязнений, поскольку это нарушит процесс компостирования или приведет к получению компоста низкого качества. Этот сортировка часто это ручной и дорогостоящий процесс. Но ИИ меняет это; роботы-сортировщики, оснащенные машинным зрением, могут быстро удалять загрязнения из грузовиков с компостируемыми отходами. Это позволяет предприятиям по компостированию принимать больше отходов в целом и экономить на сортировка затрат и времени. Например, с тех пор как город Сан-Антонио, штат Техас, начал использовать такую ​​​​роботизированную сортировку в прошлом году, ему до сих пор не удалось отказаться от целого грузовика органических отходов; До появления этой системы завод по компостированию отбраковывал отходы, которые могли содержать даже небольшое количество загрязняющих веществ, потому что их просто не стоило сортировать.

Передовые технологии визуализации также можно использовать для сортировки отходов на объектах общего назначения, выявления компостируемых материалов и направления их в нужные каналы. Один из способов добиться этого — использование цифровых водяных знаков, при которых небольшие водяные знаки, нанесенные на упаковку и другие потребительские товары, считываются современной системой машинного зрения, которая затем автоматически сортирует отходы в соответствующий поток. Эти водяные знаки особенно важны для того, чтобы помочь большему количеству производителей компостеров принять компостируемый пластик; поскольку они позволяют им быстро различать компостируемый пластик и некомпостируемый пластик, которые очень похожи на человеческий глаз.

Цифровые водяные знаки — это решение, которое требует сотрудничества со всей индустрией компостируемой упаковки, а также с производителями компостеров и местными компаниями по управлению отходами, которые контролируют компостирование. Будет отлично, если производители такой упаковки согласятся использовать эти знаки, а у компостеров будет оборудование для их считывания. Я верю, что это возможно.

Даже без цифровых водяных знаков существует технология искусственного интеллекта компьютерного зрения которые могут идентифицировать компостируемые материалы, включая пластмассы. Передовые технологии сортировки особенно важны для расширения использования компостируемого пластика, поскольку они также могут направлять компостируемые пластики в правильные условия компоста, которые часто могут отличаться от тех, которые необходимы для пищевых или садовых отходов, что помогает сделать работу компостеров более эффективной. Например, британская команда развитый система на основе датчиков, которая сортирует компостируемые материалы по типу, требованиям к системе компостирования и количеству времени, которое потребуется на компостирование. Система использует технологию, называемую гиперспектральной визуализацией (HSI), которая использует передовые методы визуализации для изучения мусора и его анализа с помощью химического и физического анализа. Машинное обучение применяется к поступающему мусору, при этом система улучшает свои возможности сортировки по мере поступления нового мусора в систему — до такой степени, что система имеет точность 99%, при этом все компостируемые материалы обрабатываются наиболее эффективным способом.

Ускорение компостирования и открытие новых компостируемых материалов

Когда дело доходит до самого процесса компостирования, датчики вместе с машинным зрением на основе искусственного интеллекта также могут отслеживать такие условия, как тепло и влажность, гарантируя, что они идеальны для продвижения процесса компостирования, а также вносить коррективы на месте, чтобы обеспечить более быструю и качественную работу. -качественное компостирование. ИИ может предсказать, когда компост будь готов, еще один ключевой фактор – сделать процесс более эффективный и производство продукта стабильного качества, что важно для фермеров, которые будут покупать этот конечный продукт.

Конечно, в основе всего этого лежит развитие биоразлагаемого пластика — области, в которой искусственный интеллект и машинное обучение могут внести важный вклад. По мнению исследователей, еще многое предстоит узнать о взаимосвязи между полимерами, из которых состоят пластмассы, и биоразложением. Машинное обучение может помочь ускорить анализ и классификацию существующих полимеров и разработать новые. полимеры. Расширение библиотеки доступных полимеров для компостируемой упаковки имеет важное значение, поскольку это позволит снизить стоимость, а также расширить выбор характеристик упаковки. Например, как мы хорошо понимаем из нашей собственной работы, некоторым брендам может потребоваться упаковка с более высокой барьерной прочностью, чем у других. Мы также интегрируем дизайн экспериментов и системы управления искусственным интеллектом, чтобы ускорить исследования и разработки, а также индивидуализацию различных упаковочных продуктов для наилучшего удовлетворения потребностей потребителей, а также требований к компостируемости.

Преимущества передовых технологий выходят за рамки упаковки. Искусственный интеллект и компьютерное зрение также могут помочь в создании наборов данных о том, сколько продуктов питания выбрасывают потребители. Это можно использовать для изменения поведения потребителей, что является одним из важнейших факторов снижения воздействия на окружающую среду. Например, Университет штата Орегон разрабатывает интеллектуальные бункеры для компоста которые используют компьютерное зрение, чтобы отслеживать, сколько съедобных продуктов питания выбрасывают потребители. В то время как отходы тщательно отслеживаются в других частях цепочек поставок сельского хозяйства и продовольствия, потребительские отходы тщательно не отслеживаются и не до конца изучены.

Существуют многочисленные причины почему компостирование является лучшим решением для сокращения количества мусора и пластика, которые засоряют свалки и способствуют выбросам парниковых газов, а также другим рискам для окружающей среды и здоровья. Технологии могут помочь компостированию продвинуться на несколько шагов вперед, открыв путь к более многообещающему будущему для планеты и человечества.