17.09.2021, 07:15
По оценкам Всемирного банка, сегодня от одной трети до 40% всех мировых отходов либо вывозятся на свалку, либо сжигаются, что создает большие экологические риски. Однако эту ситуацию можно улучшить, если человечество уже сейчас начнет более осознанно относиться к утилизации отходов. Помочь в этом могут автоматизация и внедрение IT-новшеств в эту сферу.
О технологиях, которые помогут людям сделать мир более свободным от мусора, рассказывает компания Nevlabs, производитель оборудования для автоматической сортировки отходов, резидент «Сколково».
Искусственный интеллект на мусоросортировочных заводах
В последние 5–7 лет искусственный интеллект (ИИ) активно используется в совершенно разных сферах: медицине, финансах, промышленности и в том числе в сортировке мусора. На большинстве сортировочных заводов он внедряется с нуля, где на 90% снижает вовлеченность человека в эту, мягко говоря, неприятную и даже опасную деятельность.
На заводах, куда уже пришла автоматизация, ИИ чаще всего сменяет оптический сепаратор — технологию, которая в свое время заработала хорошую репутацию, однако для многих остается недоступной из-за дорогостоящей гиперспектральной камеры. Она анализирует отходы в инфракрасном диапазоне и по их спектральному отклику различает материалы.
ИИ обладает весомыми преимуществами перед своим аналогом: его стоимость ниже, а следовательно, оборудование окупается быстрее, он менее прихотливый к внешним условиям (например, к освещению или материалу мусоросортировочной ленты) и может разбирать более сложные случаи. Например, нередко спектрометр ошибочно определяет подгузники как ПЭТ-бутылки из-за того, что в их состав входят ПЭТ-волокна. Искусственный интеллект подобных ошибок не допускает.
ИИ работает по следующему принципу: над лентой конвейера, по которому движется мусор, устанавливается камера и набор дополнительных датчиков. Информация с них попадает на компьютер с модулем технического зрения — именно он и использует нейронную сеть. Полученные от нее данные передаются на основное ПО, которое дает исполнительным устройствам команду на отбор интересующих нас фракций.
Чтобы обучить нейронную сеть различать мусор, необходимо набрать большую базу фотографий. На один класс отходов требуется от 5 до 10 тысяч примеров, которые размечаются людьми вручную. После этого запускается процедура обучения нейронной сети: «просматривая» фотографии, она находит правила и закономерности внешнего вида мусора.
В процессе работы все мусоросортировочные установки отправляют новые фотографии отходов на центральный сервер. Люди вручную проверяют качество распознавания, а также размечают новые примеры, на основе которых нейронная сеть дообучается. Обновленная версия сети автоматически доставляется на сортирующее оборудование через встроенный интернет-модем, поэтому сортировщики успешно распознают мусор в любом уголке страны.
Роботы-сортировщики
Совсем недавно для сортировки мусора стали применять дельта-роботов, которые тоже используют искусственный интеллект в качестве технического зрения. Получая команду, они с помощью присоски захватывают нужный мусор и распределяют его по разным контейнерам в зависимости от фракций. Для сравнения: в минуту человек может отбирать 30 фракций отходов, а робот — до 60.
Роботы отлично работают в роли контролера качества после традиционного сортировщика, который отстреливает фракции сжатым воздухом. Производительность такой установки гораздо больше, чем у робота — реально она заменяет 20–40 человек. Но у нее страдает точность, поэтому часть отходов может быть отобрана неправильно. Для работы над ошибками как раз и применяется робот.
IoT-датчики в мусорных баках
Внедрение интернета вещей (Internet of Things, IoT) в сферу уборки мусора является частью мировой концепции «умного города». Внутри мусорных баков устанавливаются ультразвуковые и другие датчики, которые в режиме реального времени измеряют уровень отходов, процент влажности и температуру. Если контейнер заполнен, информация об этом передается на облачный сервер, а специализированное ПО на основе нее выстраивает для водителя мусоровоза оптимальный маршрут объезда территории.
Подобная технология активно внедряется в мегаполисах США и странах Западной Европы, например, компанией Enevo. В России также есть несколько решений в этой сфере. Использование IoT-датчиков позволяет избежать скопления мусора на улицах и оптимизировать время, денежные и человеческие ресурсы мусороуборочных компаний.
«ИА Север-Пресс»
«Умный» мусорный контейнер
Искусственный интеллект и интернет вещей выходят и на уровень бытовой сортировки мусора. Эко-энтузиасты из разных стран создают «умные» мусорные баки, которые с помощью компьютерного зрения сортируют различные типы отходов, а IoT-датчики контролируют их количество.
Все, что нужно сделать человеку, это положить мусор в «интеллектуальный» контейнер. Внутри себя он распознает фракцию материала (пластик, стекло, металл, смешанные отходы), собирает и спрессовывает их в указанном баке и уведомляет об уровне заполненности внутри него.
В Америке подобную технологию разработала компания CleanRobotics, в Европе первопроходцем выступила польская компания Bin-e. А канадская компания Intuitive пошла еще дальше: её «умный» мусорный бак с искусственным интеллектом по имени Оскар умеет даже подсказывать людям, в какой бак нужно выкидывать тот или иной тип мусора.
Материал подготовлен компанией Nevlabs
