Az AI segítségével már a kukásautóban is elemezhetjük a hulladékokat
Az elmúlt néhány évtizedben a hulladéktermelés aránya ugrásszerűen megnőtt, ami szorosan összefügg a gazdasági fejlődéssel és az urbanizációval. A hulladéktermelés ilyen mértékű növekedése világszerte jelentős kihívások elé állítja a kormányokat a hatékony feldolgozás és kezelés terén. A fejlett országokban a hulladékosztályozási rendszerek bevezetése ellenére a hulladék jelentős része még mindig a hulladéklerakókban vagy az égetőművekben végzi sokszor szennyeződések miatt, ami az újrahasznosítható anyagok pazarlásához vezet.
Miért kell változtatni a hulladékgazdálkodási gyakorlaton?
A hagyományos hulladékgazdálkodási módszerek, például a hulladéklerakás és az égetés, nemcsak hogy nem képesek kezelni a növekvő hulladékproblémát, de súlyos környezeti és egészségügyi kockázatokat is jelentenek. A fenntartható jövő biztosítása érdekében az országok számára egyre inkább elengedhetetlenné válik a hulladékok újrahasznosításának és kezelésének gyakorlatának javítása.
A helyi hulladékgazdálkodás területén a háztartási hulladékon belüli szennyeződés olyan akadályt jelent, amely jelentősen akadályozza az újrahasznosítási folyamatot. Ez az akadály a helyi önkormányzatok radarján jelenik meg, ami olyan innovatív stratégiák bevezetésére készteti őket, mint a kukák megjelölése és a hulladék-ellenőrzése. A kukák megjelölésének elterjedt gyakorlata azonban nagymértékben támaszkodik a kézi beavatkozásra, amelyet gyakran a hulladékgyűjtő teherautó sofőrjei végeznek, akik a fedélzeti kamerák segítségével vizuálisan ellenőrzik a hulladéktárolók tartalmát. Sajnos ez a munkaigényes módszer nemcsak a járművezetők képességeit terheli, hanem szubjektivitást és lehetséges adateltéréseket is eredményez, ami további elemzéseket és időforrásokat igényel.
A hulladékgazdálkodási gyakorlatok forradalmasítása, valamint a hatékonyság és a fenntarthatóság fokozása soha nem volt még ilyen sürgető. E célból a hulladékszennyezés automatikus felismerő rendszerének kifejlesztése, amely a legmodernebb technológiákat használja ki, kulcsfontosságú szükségletként merül fel.
A mesterséges intelligencia itt is segíthet
Az NVIDIA Jetson platformon alapuló, az élvonalbeli mesterséges intelligenciát és robotikát támogató számítógépes látásmegoldást használ a műanyag zacskók jelenlétének észlelésére a hulladékgyűjtő autóra szerelt kamera által rögzített felvételeken. A számítógépes látásmodell képzésének segítése érdekében ebben az egyedi alkalmazási tartományban egy új kihívást jelentő adathalmazt fejlesztettek ki, amelyet Remondis Contamination Dataset néven emlegetnek.
A számítógépes látásmodell sikeres alkalmazása és biztató eredményei a szennyeződések felismerésében nagy lehetőségeket sejtetnek a hulladékgazdálkodás javításában. Egy ilyen rendszer kiterjeszthető mind a szennyeződések, mind a műanyag zacskók típusainak felismerésére.
A teherautóra szerelt kamerák felhasználhatók a kátyúk és az út menti szemét felismerésére is.
Forrás: dontwasteit.hu
