我们迫切需要堆肥更多来拯救世界； 人工智能和数据如何提供帮助

世界面临着垃圾问题——而且情况正在变得更糟 一天。 预计废物量将达到 3.4亿吨 到 2050 年，全球垃圾数量将从 2 年的 2016 亿增加到 XNUMX 亿。垃圾是气候变化的主要原因； 垃圾填埋场是温室气体排放的主要来源。 即使你能找到垃圾填埋场； 一些州已经 开始用完.

许多人希望回收利用作为塑料污染问题的解决方案，但回收利用仍有很多不足之处，特别是对于增长最快的垃圾来源塑料包装而言。 多于 90% 所有塑料，无论是否“可回收”，最终都会进入垃圾填埋场，进一步加剧我们的垃圾问题。 其中大部分最终都是 塑料微粒，造成更大的环境和健康风险。

这种情况显然不能再持续下去，而一种有助于减少堵塞世界的垃圾数量的解决方案是大规模实施堆肥，特别是对于食品和包装材料。 只有今天 27% 的美国人可以参与堆肥计划。 这种情况必须改变； 而且它正在开始：随着对堆肥基础设施的公共投资增加，包括人工智能在内的先进技术在帮助提高堆肥效率和更容易处理可堆肥塑料方面发挥着越来越大的作用； 开发新的可堆肥材料； 甚至帮助改变消费者的行为。

人工智能和计算机视觉驱动的分类技术和机器人堆肥

当一卡车废物到达堆肥设施时，需要对其中的物品进行分类，确保其中没有污染物，因为污染物会扰乱堆肥过程或导致堆肥质量低下。 这 排序 通常是一个手动且昂贵的过程。 但人工智能正在改变这一点； 配备机器视觉的机器人分拣机可以快速 清除可堆肥废物卡车上的污染物。 这使得堆肥设施能够接受更多的废物，并节省 分拣成本和时间。 例如，德克萨斯州圣安东尼奥市自去年开始使用这种机器人分拣以来，尚未拒绝一卡车的有机垃圾； 在该系统出现之前，堆肥厂会拒绝可能含有少量污染物的废物，因为它们根本不值得进行分类。

先进的成像技术还可用于对一般设施中的废物进行分类，识别可堆肥材料并将其引导至适当的渠道。 实现这一目标的一种方法是通过数字水印，先进的机器视觉系统可以读取包装和其他消费品上的小水印，然后自动将废物分类到适当的流中。 这些水印对于帮助更多堆肥者接受可堆肥塑料尤其关键； 因为它们使它们能够快速区分可堆肥塑料和不可堆肥塑料，这看起来与人眼非常相似。

数字水印是一种解决方案，需要整个可堆肥包装行业以及堆肥厂和监督堆肥的当地废物管理公司的合作。 如果此类包装的制造商同意使用这些标记，并且堆肥者将拥有读取它们的设备，那么它将完美地发挥作用。 我相信这是可能的。

即使没有数字水印， 计算机视觉人工智能技术 可以识别可堆肥物，包括塑料。 先进的分类技术对于促进可堆肥塑料的使用尤其重要，因为它还可以将可堆肥塑料引导到正确的堆肥条件下，这通常与食品或花园废料所需的条件不同，有助于提高堆肥效率。 例如，英国队有 发达 一种基于传感器的系统，可根据类型、堆肥系统要求以及堆肥所需的时间对堆肥物进行分类。该系统使用一种称为高光谱成像（HSI）的技术，该技术使用先进的成像技术来检查垃圾，并使用化学和物理分析对其进行分析。机器学习应用于传入的垃圾，当新垃圾进入系统时，系统会提高其分类能力 - 系统的准确率达到 99%，所有可堆肥材料都以最有效的方式进行处理。

加速堆肥和新可堆肥材料的发现

就堆肥过程本身而言，传感器以及基于人工智能的机器视觉还可以监控热量和湿度等条件，确保它们非常适合推动堆肥过程，并现场进行调整以确保更快、更高-优质堆肥。 人工智能可以预测堆肥何时发生 准备好，另一个关键因素是使流程更加 高效 并生产出质量稳定的产品，这对于吸引购买该最终产品的农民来说非常重要。

当然，这一切的基础是可堆肥塑料的进步，人工智能和机器学习可以在这一领域做出重要贡献。 根据研究人员关于构成塑料的聚合物与生物降解之间的关系，还有很多有待发现。 机器学习可以帮助加快现有聚合物的分析和分类并开发新的聚合物 聚合物。 扩大可堆肥包装可用聚合物库至关重要，因为这将降低成本，并为包装特性提供更​​多选择。 例如，正如我们从自己的工作中充分了解的那样，某些品牌可能需要比其他品牌具有更高阻隔耐用性的包装。 我们也正在整合实验设计和人工智能管理系统，以帮助加快不同包装产品的研发和定制，以最好地满足消费者的需求以及可堆肥性要求。

先进技术的好处不仅仅限于包装。人工智能和计算机视觉还可以帮助创建有关消费者浪费多少食物的数据集。这可以用来改变消费者行为，这是减少对环境影响的最重要因素之一。例如，俄勒冈州立大学正在开发智能 堆肥箱 使用计算机视觉来跟踪消费者浪费了多少食用食品。 虽然农业和食品供应链其他部分的废物得到了仔细追踪，但消费者废物却没有得到仔细追踪，也没有得到很好的了解。

这里有 原因众多 为什么堆肥是减少垃圾和塑料堵塞垃圾填埋场、导致温室气体排放以及其他环境和健康风险的最终解决方案。 技术可以帮助堆肥更进一步，为地球和人类开辟更美好的未来。