Abstract: Managing municipal waste is one of the most challenging challenges cities and communities face. Population growth, industrialization, and lifestyle changes are resulting in a dramatic increase in waste, posing challenges to the environment, human health, and sustainability.
Keywords: artificial intelligence; municipal waste management; waste management techniques; municipal solid waste.
Использование искусственного интеллекта потенциально может произвести революцию в управлении муниципальными отходами за счет повышения эффективности сбора, переработки и классификации отходов. Технологии, основанные на искусственном интеллекте, такие как интеллектуальные мусорные баки, роботы-классификаторы, прогнозирующие модели и беспроводное обнаружение, позволяют осуществлять мониторинг мусорных баков, прогнозировать сбор отходов и оптимизировать производительность предприятий по переработке отходов.
Применение современных технологий искусственного интеллекта способно значительно улучшить процессы классификации и переработки отходов. Методы обучения машин могут быть использованы для определения различных видов отходов, включая пластмассу, металлы, бумагу и другие материалы, что приводит к более точной и эффективной переработке. Использование искусственного интеллекта на основе данных позволяет отслеживать процесс утилизации и выявлять аномалии, такие как неправильная классификация материалов или их загрязнение, и информировать соответствующий персонал о необходимости принятия мер. В дополнение, искусственный интеллект способен оптимизировать процесс утилизации путём анализа данных и предложения усовершенствований. Также он играет ключевую роль в измерении и мониторинге отходов, что способствует наиболее эффективной переработке материалов. Таким образом, сбор информации о загрязнении окружающей среды становится более эффективным, особенно при использовании технологии больших данных.
Благодаря своим способностям к анализу и обработке информации искусственный интеллект способен интуитивно распознавать источники экологических данных и делать основные выводы о текущем состоянии окружающей среды. Например, искусственный интеллект может определять источники шумового загрязнения через анализ звука, а затем представлять данные в виде спектрального анализа для облегчения понимания ситуации лицам, принимающим решения. Кроме того, искусственный интеллект может помогать в эффективном управлении окружающей средой, например, в мониторинге процессов сбора отходов для обеспечения их бесперебойной работы. Технологии на основе искусственного интеллекта могут также предупреждать персонал о возможных проблемах и помогать им в оперативном реагировании. В целом, использование искусственного интеллекта помогает улучшить методы сбора отходов и увеличить эффективность этого процесса. Благодаря таким технологиям, города могут сократить свои расходы и повысить точность выполнения работы.
В сфере обработки отходов, искусственный интеллект применяется в форме сверточных глубоких нейронных сетей. Подобно биологической нейросети, искусственная сеть распознает объекты и их атрибуты на каждом уровне, двигаясь от простого к сложному. Сначала она выявляет базовые элементы, такие как точки и линии, затем переходит к более сложным формам и геометрическим фигурам в последующих слоях, пока не достигнет окончательного ответа о том, какой объект находится перед ней.
Для обучения нейронной сети распознавать отходы применяется метод «обучения с учителем». В этом случае люди заранее размечают фотографии отходов, указывая, что именно на них изображено — будь то прозрачная пластиковая бутылка, полиэтиленовая пленка, бумага и т.д. Требуется от 5 тыс. до 10 тыс. примеров для каждого типа отходов. После этого нейронная сеть обучается, когда ей последовательно показывают размеченные фотографии, выявляя закономерности, которые затем используются для распознавания новых отходов.
По сравнению со старыми технологиями распознавания отходов, прежде всего спектральным анализом, ИИ обладает рядом важных достоинств:
- Снижение стоимости оборудования и срока его окупаемости.Нейронная сеть не требует применения гиперспектральной камеры, стоимость которой составляет более половины стоимости сортировочной машины.
- Возможность сортировки отходов, которые раньше нужно было отбирать вручную.
- Неприхотливость.Спектральный анализ требует регулярной сложной калибровки, без которой качество сортировки снижается. Нейронная сеть абсолютно непривередлива к условиям работы.
- Возможность обучения под индивидуальные задачи.В частности, нейронную сеть можно обучить распознавать строительные, медицинские и другие виды узкоспециализированных отходов.
Низкое энергопотребление. Нейронные сети отлично распознают мусор и при обычных LED-лампах, которые не требуют охлаждения.
В прошлом сбор мусора был ручным процессом, требующим значительной координации между несколькими отделами. Технология на основе искусственного интеллекта помогает упростить процесс, позволяя выполнять сбор отходов быстрее и точнее.
В последние годы все больше внимания уделяется использованию роботов для классификации мусора. Это связано с тем, что роботы обладают рядом преимуществ перед людьми в этой области. Они более точны, эффективны и могут работать в условиях, опасных для человека [1].
Умные мусорные баки предлагают новое решение проблем, связанных с традиционными мусорными баками. Они оснащены различными датчиками и технологиями, которые автоматизируют процесс сбора мусора и повышают эффективность управления отходами. Одной из ключевых особенностей умных мусорных баков является автоматическое разделение мусора. Это достигается за счет установки датчиков, которые могут обнаруживать различные типы отходов, такие как пластик, бумага, металл, стекло и органические отходы. Датчики могут использовать различные технологии, такие как оптические, акустические или электромагнитные, для определения типа отходов. Собранная информация передается в центральный блок управления, который анализирует данные и определяет подходящий способ утилизации отходов.
Еще одна важная особенность умных мусорных баков — контроль уровня наполнения. Датчики уровня, установленные внутри резервуаров, измеряют количество отходов и передают данные в центральный блок управления. Это позволяет улучшить маршруты вывоза мусора и сократить количество поездок мусоровозов. Умные мусорные баки также могут быть оснащены датчиками запаха, которые отслеживают уровень запаха, исходящего от мусора. Это особенно актуально в районах с плотной застройкой и большим населением. Кроме того, умные мусорные баки могут быть оснащены системами уплотнения мусора, которые уменьшают объем мусора и позволяют поместить больше мусора в один контейнер. Это приводит к меньшему количеству поездок мусоровозов и снижению выбросов парниковых газов.
Внедрение интеллектуальных мусорных баков способствует решению ряда задач, связанных с управлением отходами. Они повышают эффективность сбора и утилизации отходов, снижают эксплуатационные расходы и нагрузку на окружающую среду. Кроме того, интеллектуальные мусорные баки улучшают санитарно-гигиенические условия и повышают качество жизни в городах [5].
Классификация мусора настоятельно рекомендуется для обращения с твердыми бытовыми отходами. Роботы играют важную роль в классификации и сортировке мусора, что повышает эффективность процесса и снижает затраты на утилизацию отходов. Решение таких задач роботами требует от них наличия передовых визуальных и операционных навыков, а также возможности работать в сильно неоднородных, сложных и непредсказуемых промышленных условиях [2].
Роботам для классификации мусора необходимы более совершенные датчики и камеры для идентификации различных типов отходов, а также усовершенствованные алгоритмы искусственного интеллекта для классификации отходов. Использование гиперспектральных изображений для определения местоположения интересующей целевой области является многообещающим подходом. В дополнение к этому роботы могут автоматически собирать отходы строительства и сноса зданий. Технология глубокого обучения, такая как сегментация экземпляров, может точно определять контуры всех объектов на изображении, включая строительные отходы [2].
Таким образом, использование роботов для классификации мусора имеет большой потенциал. Роботы могут повысить точность и эффективность классификации мусора, а также снизить затраты на утилизацию отходов. Дальнейшее развитие технологий искусственного интеллекта и робототехники позволит создать роботов, способных выполнять классификацию мусора еще более эффективно.
Применение искусственного интеллекта в области обращения с твердыми бытовыми отходами представляет собой важный шаг в направлении создания более эффективных и устойчивых систем управления отходами. В целом, применение искусственного интеллекта открывает новые возможности для улучшения экологической ситуации, сокращения объемов отходов, повышения эффективности процессов переработки и создания более устойчивой системы управления отходами. Дальнейшее развитие и внедрение инновационных технологий в данной области поможет сделать наш мир чище, зеленее и более устойчивым для будущих поколений.
References
1. Как нейросети помогают бороться с мусором в России. [Электронный ресурс] : https://trends.rbc.ru/trends/green/619260ab9a7947004ec186612. Как искусственный интеллект сортирует мусор. [Электронный ресурс] : https://plus-one.ru/ecology/2021/10/11/kak-iskusstvennyy-intellekt-sortiruet-musor
3. Сортируй по-умному: роботы и нейросети в борьбе с отходами. [Электронный ресурс] : https://rostec.ru/news/sortiruy-po-umnomu-roboty-i-neyroseti-v-borbe-s-otkhodami/
4. Использование искусственного интеллекта и машинного зрения в сортировке ТБО. [Электронный ресурс] : https://pt.2035.university/project/ispolzovanie-iskusstvennogo-intellekta-i-masinnogo-zrenia-v-sortirovke-tbo
5. Разработка системы искусственного интеллекта для идентификации отходов. [Электронный ресурс] : https://cyberleninka.ru/article/n/razrabotka-sistemy-iskusstvennogo-intellekta-dlya-identifikatsii-othodov
6. Герасина, Е. В. Использование искусственного интеллекта в решении экологических проблем / Е. В. Герасина, М. А. Селина. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2023. — № 46 (493). — С. 463-465. — URL: https://moluch.ru/archive/493/107866/ (дата обращения: 10.05.2024).