Chúng Ta Cần Phân Hủy Hơn Để Cứu Thế Giới; Làm Thế Nào AI & Dữ Liệu Có Thể Giúp

Thế giới đang gặp vấn đề về rác thải – và nó đang trở nên tồi tệ hơn mỗi ngày. Rác thải dự kiến sẽ đạt 3,4 tỷ tấn mỗi năm trên toàn cầu vào năm 2050, tăng từ 2 tỷ vào năm 2016. Rác thải là một yếu tố đóng góp chính cho sự thay đổi khí hậu; bãi rác là nguồn chính của khí thải nhà kính. Và đó thậm chí còn không tính đến việc tìm kiếm bãi rác; một số bang đã bắt đầu cạn kiệt không gian.

Nhiều người nhìn vào tái chế như một giải pháp cho vấn đề ô nhiễm nhựa, nhưng tái chế còn nhiều điều mong manh, đặc biệt là đối với bao bì nhựa, nguồn rác thải tăng trưởng nhanh nhất. Hơn 90% tất cả nhựa, “có thể tái chế” hoặc không, kết thúc ở bãi rác, làm trầm trọng thêm vấn đề rác thải của chúng ta. Phần lớn trong số đó kết thúc như vi khuẩn nhựa, tạo ra rủi ro môi trường và sức khỏe lớn hơn.

Điều này rõ ràng không thể tiếp tục – và một giải pháp có thể giúp giảm lượng rác thải gây ùn tắc thế giới là triển khai phân hủy hàng loạt, đặc biệt là đối với thực phẩm và vật liệu bao bì. Hiện tại, chỉ 27% người Mỹ có quyền truy cập vào chương trình phân hủy. Điều này phải thay đổi; và nó đang bắt đầu: cùng với đầu tư công tăng vào cơ sở hạ tầng phân hủy, công nghệ tiên tiến, bao gồm AI, đang đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc giúp phân hủy trở nên hiệu quả và dễ dàng hơn trong việc xử lý nhựa phân hủy; phát triển vật liệu phân hủy mới; và thậm chí giúp thay đổi hành vi của người tiêu dùng.

Công Nghệ Phân Loại Và Phân Hủy Robot Sử Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Và Thị Giác Máy Tính

Khi xe tải đầy rác đến các cơ sở phân hủy, nội dung cần được phân loại, đảm bảo không có chất gây ô nhiễm vì điều đó sẽ làm gián đoạn quá trình phân hủy hoặc dẫn đến phân hủy chất lượng thấp. Việc phân loại này thường là một quá trình thủ công và tốn kém. Nhưng AI đang thay đổi điều đó; được trang bị thị giác máy tính, máy phân loại robot có thể nhanh chóng loại bỏ chất gây ô nhiễm từ xe tải rác phân hủy. Điều này cho phép các cơ sở phân hủy chấp nhận nhiều rác hơn nói chung, và tiết kiệm chi phí phân loại và thời gian. Ví dụ, kể từ khi thành phố San Antonio, Texas, bắt đầu sử dụng phân loại robot như vậy vào năm ngoái, nó đã không từ chối một xe tải rác hữu cơ; trước khi hệ thống này, nhà máy phân hủy từ chối rác có khả năng chứa thậm chí một lượng nhỏ chất gây ô nhiễm vì đơn giản là không đáng để phân loại.

Công nghệ hình ảnh tiên tiến cũng có thể được sử dụng để phân loại rác tại các cơ sở chung, xác định vật liệu phân hủy và hướng chúng đến các kênh phù hợp. Một cách để đạt được điều này là thông qua mã nước sốt kỹ thuật số, trong đó các mã nước sốt nhỏ được đặt trên bao bì và các mặt hàng tiêu dùng khác được đọc bởi hệ thống thị giác máy tính tiên tiến, sau đó tự động phân loại rác vào dòng phù hợp. Những mã nước sốt này đặc biệt quan trọng để giúp nhiều người phân hủy hơn chấp nhận nhựa phân hủy; vì chúng cho phép họ nhanh chóng phân biệt giữa nhựa phân hủy và nhựa không phân hủy, điều mà mắt người khó có thể thực hiện.

Mã nước sốt kỹ thuật số là một giải pháp đòi hỏi sự hợp tác trên toàn ngành công nghiệp bao bì phân hủy cũng như từ những người phân hủy và các công ty quản lý rác thải địa phương giám sát phân hủy. Nó sẽ hoạt động hoàn hảo nếu các nhà sản xuất bao bì này đồng ý sử dụng các mã này, và những người phân hủy có thiết bị để đọc chúng. Tôi tin rằng điều đó là có thể.

Ngay cả khi không có mã nước sốt kỹ thuật số,, vẫn có công nghệ AI thị giác máy tính có thể xác định phân hủy, bao gồm nhựa. Công nghệ phân loại tiên tiến đặc biệt quan trọng để phát triển nhựa phân hủy, vì nó cũng có thể hướng nhựa phân hủy vào điều kiện phân hủy phù hợp, điều mà thường khác với thực phẩm hoặc vụn vườn, giúp mọi thứ trở nên hiệu quả hơn cho những người phân hủy. Ví dụ, một nhóm ở Anh đã phát triển một hệ thống cảm biến phân loại phân hủy theo loại, yêu cầu hệ thống phân hủy và thời gian phân hủy sẽ mất. Hệ thống sử dụng một công nghệ gọi là hình ảnh siêu phổ (HSI), sử dụng hình ảnh tiên tiến để kiểm tra rác, phân tích nó bằng phân tích hóa học và vật lý. Học máy được áp dụng cho rác đến, với hệ thống cải thiện khả năng phân loại khi rác mới vào hệ thống – đến mức hệ thống có tỷ lệ chính xác 99%, với tất cả vật liệu phân hủy được xử lý theo cách hiệu quả nhất có thể.

Tăng Tốc Phân Hủy Và Khám Phá Vật Liệu Phân Hủy Mới

Khi nói đến quá trình phân hủy bản thân, cảm biến, cùng với thị giác máy tính dựa trên AI, cũng có thể theo dõi các điều kiện như nhiệt và độ ẩm, đảm bảo chúng là lý tưởng cho việc di chuyển quá trình phân hủy, và thực hiện các điều chỉnh tại chỗ để đảm bảo phân hủy nhanh hơn và chất lượng cao hơn. AI có thể dự đoán khi phân hủy sẽ sẵn sàng, một yếu tố quan trọng khác là làm cho quá trình trở nên hiệu quả và sản xuất một sản phẩm có chất lượng nhất quán, và quan trọng khi thu hút các nông dân sẽ mua sản phẩm cuối cùng này.

Tất nhiên, tất cả những điều này đều dựa trên sự phát triển của nhựa phân hủy, một lĩnh vực mà AI và học máy có thể đóng góp quan trọng. Theo các nhà nghiên cứu, vẫn còn nhiều điều cần khám phá về mối quan hệ giữa polymer, tạo nên nhựa, và phân hủy sinh học. Học máy có thể giúp tăng tốc phân tích và phân loại polymer hiện có và phát triển polymer mới. Mở rộng thư viện polymer có sẵn cho bao bì phân hủy là điều cần thiết, vì điều này sẽ cho phép giảm chi phí, cũng như nhiều lựa chọn hơn cho đặc tính của bao bì. Ví dụ, như chúng ta hiểu rõ từ công việc của mình, một số thương hiệu có thể cần bao bì có khả năng chống thấm cao hơn những thương hiệu khác. Chúng tôi cũng đang tích hợp thiết kế thí nghiệm và hệ thống quản lý AI để giúp tăng tốc nghiên cứu và phát triển và tùy chỉnh các sản phẩm bao bì khác nhau để đáp ứng nhu cầu của người tiêu dùng tốt nhất, cũng như yêu cầu phân hủy.

Lợi ích của công nghệ tiên tiến vượt ra ngoài bao bì. AI và thị giác máy tính cũng có thể giúp tạo ra các tập dữ liệu về lượng thực phẩm mà người tiêu dùng lãng phí. Điều này có thể được sử dụng để thay đổi hành vi của người tiêu dùng, điều mà là một trong những yếu tố quan trọng nhất trong việc giảm tác động đến môi trường. Ví dụ, Đại học Oregon đang phát triển thùng phân hủy thông minh sử dụng thị giác máy tính để theo dõi lượng thực phẩm mà người tiêu dùng lãng phí. Trong khi rác thải được theo dõi cẩn thận ở các phần khác của chuỗi cung ứng thực phẩm và nông nghiệp, rác thải của người tiêu dùng không được theo dõi cẩn thận và không được hiểu rõ.

Có nhiều lý do tại sao phân hủy là giải pháp cuối cùng để giảm rác thải và nhựa gây ùn tắc bãi rác và đóng góp vào khí thải nhà kính, và các rủi ro môi trường và sức khỏe khác. Công nghệ có thể giúp phân hủy tiến một bước xa hơn, mở ra con đường dẫn đến một tương lai hứa hẹn hơn cho hành tinh và nhân loại.