Новейшие инновации

Роботы-мусорщики: использование ИИ для интеллектуальной переработки отходов

Мусороперерабатывающие заводы используют роботизированные сортировочные установки и технологии распознавания объектов для определения типов отходов и их сортировки.

На высокотехнологичных мусороперерабатывающих заводах с их запутанными лабиринтами конвейеров, по которым перемещается вчерашний мусор, используются сложные датчики для отделения пластика от бумаги и алюминия. Конечно, эта технология оптимизирует процесс сортировки, но она не достаточно интеллектуальна, поэтому для полного завершения работы все еще необходимо участие людей.

Так, на последнем этапе сортировки работники завода следят за тем, чтобы, например, коробки от сухого завтрака не перемешивались с жестяными банками. Эта грязная работа вдобавок ко всему еще и очень однообразна, и, по данным Бюро трудовой статистики США, в современных центрах переработки отходов наблюдается повышенная текучесть кадров.

К счастью, в будущем на помощь придут интеллектуальные роботы-сортировщики. Напоминающий паука робот-манипулятор, использующий камеры и искусственный интеллект (это можно назвать чем-то вроде технологии распознавания лица, но для мусора), повышает эффективность мусороперерабатывающих заводов.

«Я считаю, что усовершенствовать процесс утилизации отходов можно за счет создания инновационных способов обработки материалов, — рассказывает Томас Брукс (Thomas Brooks), директор по технологиям компании Bulk Handling Systems (BHS), которая производит роботизированные сортировщики отходов Max-AI. — Таким образом мы можем привлекать других людей и перерабатывать гораздо больше отходов».

Благодаря технологии глубинного обучения роботы-сортировщики используют специальную систему машинного зрения для распознавания материалов, искусственный интеллект — для определения типа каждого материала и манипулятор — для выбора определенного типа отходов. «Эта новая технология играет важную роль в процессе повышения рентабельности перерабатывающих систем», — говорит Брукс.

Чем больше отходов перерабатывается, тем лучше

Отходы представляют собой глобальную проблему: по данным Всемирного банка, в мире каждый год производится 1,3 млрд тонн твердых бытовых отходов. Согласно прогнозам, это число увеличится до 2,2 млрд тонн к 2025 году.

А инициативы по вторичной переработке отходов, к сожалению, не настолько улучшают ситуацию, как принято считать. Например, во всем мире перерабатывается лишь 14 % пластика. По данным Агентства по охране окружающей среды США, в стране перерабатывается лишь треть всех отходов, и это число не увеличивается на протяжении вот уже десятка лет.

«Традиционные сортировщики улучшили процесс переработки, но этого недостаточно», — объясняет Брукс. Сортировщики определяют состав отходов, используя инфракрасные камеры с оптическими датчиками, после чего механические сортировщики, например воздуходувная машина, сортируют отходы по типам. Однако на многих заводах за дальнейшую сортировку отвечают люди.

После того как отходы, подлежащие вторичной переработке, отсортированы, обработаны и спрессованы, мусороперерабатывающие заводы могут продать их скупщикам или промышленным предприятиям, которые, однако, принимают только определенные виды отходов.

Так, например, пластиковая упаковка от салата и пластиковая бутылка изготовлены из одного материала. Инфракрасная камера не делает различий между упаковкой от салата и бутылкой, потому что они сделаны из одного типа пластика. Но мусороперерабатывающие заводы часто не могут продать оба типа отходов одному и тому же скупщику, поскольку он может не принимать материалы со следами пищи.

«Системы компьютерного зрения, лежащие в основе новых роботизированных сортировщиков, могут с легкостью отличить один тип отходов от другого», — рассказывает Матаня Хоровитц (Matanya Horowitz), основатель и генеральный директор компании AMP Robotics.

Когда Хоровитц учился на последнем курсе Калифорнийского технологического института, ему пришла в голову идея оснащать системы сортировки технологиями глубинного обучения, которые он изучал.

«Необходимо создать такую систему компьютерного зрения, которая распознает картонную коробку, даже если она покрыта грязью, порвана или находится под другими материалами», — объясняет Хоровитц.

В настоящий момент роботизированные сортировщики, разработанные его компанией, используются на мусороперерабатывающем заводе Alpine Recycling, расположенном в Денвере (штат Колорадо, США).

Эти усовершенствованные сортировщики используют то же машинное зрение, которое используют системы автоматизации производственных процессов, например, для изготовления микросхем. Однако отделить бумагу от пластика может быть не так просто, как кажется.

«Человек может сказать следующее: «Это типы характеристик, которые мне нужны» и затем запрограммировать алгоритм на поиск этих характеристик, — рассказывает Джефф Маквей (Jeff McVeigh), вице-президент и генеральный директор по системам визуальных вычислений корпорации Intel. — А компьютерное зрение сделает предположение, что это тип объекта, который интересует человека».

Такая система сортировки эффективна при работе с хорошо упорядоченными отходами, однако отходы в центрах переработки представляют собой кучи перемешанного мусора даже после механической сортировки.

Для того чтобы система смогла отделить картонную коробку от смятой консервной банки, которые появляются в разных местах конвейера и в разных положениях, нужно создать большой репрезентативный набор данных. По словам Маквея, помочь обучить нейронные сети и, в конце концов, позволить им учиться самостоятельно, могут тысячи изображений отходов в разных положениях.

Будущее

Несмотря на то что искусственный интеллект только недавно начал использоваться для сортировки отходов, приверженцы этой технологии уверены, что он может найти множество других применений помимо контроля качества. Мусороперерабатывающие заводы представляют собой лабиринты конвейеров и систем сортировки, работающих по схеме, цель которой максимально эффективно распределять поступающие отходы в зависимости от их типов.

Робот-сортировщик отходов
Робот-сортировщик использует искусственный интеллект для отделения картона от других видов отходов, проходящих по конвейеру. Фотография предоставлена компанией AMP Robotics

Те же самые камеры, которыми оснащены роботы-сортировщики, могут использоваться для изменения компоновки конвейеров с целью оптимизации схемы работы сортировочного оборудования в реальном времени в соответствии с потоком отходов, поступающих на завод. Например, при увеличении количества пластиковых отходов необходимо задействовать большее количество оборудования для его сортировки, а если увеличится количество бумаги, то, соответственно, подключать больше оборудования для ее сортировки.

«В конце концов, применение ИИ и роботов — это то, к чему постепенно идет вторичная переработка отходов», — рассказывает Брайан Стэйли (Bryan Staley), генеральный директор организации Environmental Research & Education Foundation, занимающейся исследованием отрасли утилизации отходов. Однако нужно учитывать, что этим роботам еще необходимо доказать свою эффективность и рентабельность, прежде чем мусороперерабатывающие заводы захотят активно в них инвестировать.

«Я верю в будущее этой технологии, — говорит Брент Хильдебранд (Brent Hildebrand), вице-президент отдела вторичной переработки компании Alpine Recycling. — Учитывая достижения AMP Robotics в прошлом году, я думаю, что можно создать решение, которое смогут использовать все мусороперерабатывающие предприятия страны».

Может показаться, что утилизация отходов — это не та отрасль, где может применяться искусственный интеллект (к тому же, еще неизвестно, насколько широко он будет внедряться), однако роботы-сортировщики могут обеспечить такой уровень эффективности сортировки, которого с существующим сортировочным оборудованием добиться не удастся.

В будущем эффективность и рентабельность мусороперерабатывающих заводов может значительно повыситься. И это не пустые слова.

Поделиться этой статьей

Read Full Story