Портал «Популярная Механика» опубликовал интересную статью об «умных» технологиях, помогающих наладить быструю и качественную сортировку мусора на мусоросортировочных заводах.
Интеллектуальные системы на таких предприятиях пока ещё в новинку, так как начали развиваться и внедряться относительно недавно. Тем не менее, помимо повышения эффективности сортировки, есть и другая польза от их работы – уменьшения человеческого участия в этих неприятных и подчас даже опасных процессах.
Попытки сделать сортировку отходов высокотехнологичной предпринимались и ранее. Так, был разработан оптический сепаратор, показавший высокую результативность, но не доступный для многих предприятий из-за своей высокой стоимости. Он анализировал отходы в инфракрасном диапазоне и различал материалы по их спектральному отклику.
Стоимость интеллектуальной системы значительно ниже. К тому же она менее прихотлива к внешним условиям (освещению, материалу ленты конвейера и т.д.) и более точна в определении материалов.
Принцип работы интеллектуальной системы сортировки следующей: над конвейером, по которому движется мусор, устанавливаются 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 определённых 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.
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.
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.
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.
Источник: «Популярная Механика»