L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique transforment fondamentalement le fonctionnement des industries, notamment en ce qui concerne l’automatisation et le traitement du Big Data. Lorsqu'elles sont appliquées au secteur de la gestion des déchets, ces solutions peuvent rationaliser l'ensemble de la chaîne de valeur, en optimisant tout, de la collecte des déchets au recyclage intelligent.
Comment l'IA peut transformer la gestion des déchets
Depuis 1990, les Américains ont généré plus de 200 millions de tonnes de déchets solides municipaux par an. Cela est évident dans le nombre de décharges débordantes et de villes avec des déchets s'entassant dans leurs rues. L’impact environnemental est de plus en plus grave.
Les émissions de gaz à effet de serre augmentent, tout comme les taux de pollution de l’air et de l’eau. L’IA peut résoudre ces problèmes de plusieurs manières.
Collecte des déchets optimisée avec des capteurs intelligents
La collecte des déchets constitue la première étape de la chaîne de gestion des déchets.
« Les capteurs IoT basés sur l'IA installés dans les poubelles suivent et fournissent des mises à jour en temps réel sur le niveau de remplissage, la température intérieure et d'autres données pertinentes. »
Ces poubelles intelligentes surveillent la quantité de déchets pour déterminer quand une collecte est nécessaire. Une fois que les déchets atteignent un niveau prédéfini, une alerte est envoyée aux camions de gestion des déchets pour leur ramassage. Cette méthode permet d'éviter la surcharge et l'élimination inappropriée des déchets dans les décharges désignées.
Planification efficace des itinéraires pour les camions à déchets
L’utilisation de poubelles intelligentes signifie que les camions ne sortent que lorsque cela est nécessaire, ce qui réduit le nombre de véhicules sur la route. L'apprentissage automatique améliore la chaîne en analysant les données sur les modèles d'élimination des déchets, les conditions de circulation en temps réel et d'autres considérations clés pour optimiser les itinéraires de ramassage et de dépôt.
Cela permet une gestion de flotte plus efficace et permet de réduire les coûts à tous les niveaux. Des recherches montrent que le déploiement de l'IA dans la logistique des déchets peut entraîner plus de 36 % de réduction de la distance parcourue et jusqu'à 28.22 % de temps gagné sur la route. Moins de camions signifie également une réduction des émissions de carbone liées à la gestion des déchets.
Tri automatisé dans les installations de valorisation des matières
Les déchets ramassés par les camions poubelles s'arrêtent généralement au centre de tri pour séparer les éléments recyclables. Les techniques de tri traditionnelles reposent sur un criblage manuel de la décharge, ce qui prend du temps et dépend de la disponibilité du personnel. La pénurie de main-d'œuvre a durement frappé l'industrie des déchets, puisque certaines installations ne disposent que de 20 % des postes vacants pourvus.
Les solutions basées sur l'IA telles que la reconnaissance d'images avancée et l'apprentissage automatique peuvent automatiser le processus, augmentant ainsi la vitesse et la précision du tri des déchets. Le système analyse les déchets se déplaçant le long de la bande transporteuse et sélectionne les articles sur la base d'algorithmes pré-entraînés.
« L’automatisation de l’IA peut également remédier aux inefficacités des systèmes de récupération, en augmentant la quantité de matières recyclées récupérées et en réduisant le volume de déchets envoyés aux décharges. »
Par exemple, l'EPA estime que les déchets d'aluminium représentent 2 % de tout le volume des décharges annuel. Pendant ce temps, les fabricants paient plus de 800 millions de dollars chaque année pour les matériaux recyclés. Former l’IA à cibler spécifiquement la ferraille d’aluminium peut éliminer le gaspillage et générer des revenus.
Gestion des déchets médicaux et à risque biologique
Il existe des directives spéciales pour l'élimination des déchets dangereux. L’IA peut jouer un rôle essentiel en garantissant la sécurité du stockage, du transport et de l’élimination de ces matières toxiques.
Par exemple, un logiciel de reconnaissance peut identifier et classer différents types de déchets présentant un risque biologique, garantissant ainsi qu'ils arrivent à leur destination finale désignée. Les capteurs IoT pourraient également surveiller les matières dangereuses, en s'assurant qu'elles ne risquent pas de se déverser. Cela réduit le risque pour les travailleurs qui autrement seraient exposés.
Exemples de solutions de gestion des déchets IA
Partout dans le monde, les gouvernements et les organisations déploient des technologies d’automatisation pour rationaliser la manière dont ils collectent et traitent les déchets.
« L’automatisation de l’IA peut également remédier aux inefficacités des systèmes de récupération, en augmentant la quantité de matières recyclées récupérées et en réduisant le volume de déchets envoyés aux décharges. »
Les ouvriers prennent des photos de la pile et l’application les catégorise méticuleusement. L'outil reconnaît également les problèmes de sécurité, comme un employé sans gants de travail, et l'alerte.
En 2022, la Chine a tiré parti de l'IA d'Alibaba Cloud pour rendre l'incinération des déchets plus efficace. L’IA surveillait les incinérations, régulait automatiquement les températures et optimisait la consommation d’énergie. Au Royaume-Uni, Greyparrot utilise l’IA pour analyser les installations de traitement et de recyclage des déchets. Il utilise des caméras de haute précision et des algorithmes de reconnaissance avancés pour examiner en temps réel les déchets se déplaçant sur le tapis roulant.
À mesure que l’apprentissage automatique et l’automatisation se généraliseront, il y aura encore plus d’applications innovantes dans l’industrie des déchets.
Utiliser l'IA dans la gestion des déchets
L’intégration de l’IA dans la gestion des déchets est extrêmement prometteuse pour faire face à l’escalade de la crise mondiale. En optimisant la collecte des déchets, en planifiant les itinéraires et en automatisant la récupération des matériaux, les systèmes basés sur l'IA peuvent rendre l'industrie plus sûre et plus durable sur le plan environnemental.
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- La source: https://www.aiiottalk.com/doing-dirty-work-using-ai-in-waste-management/
