인공 지능과 기계 학습은 특히 자동화 및 빅 데이터 처리와 관련하여 산업 운영 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 폐기물 관리 부문에 적용할 경우 이러한 솔루션은 전체 가치 사슬을 간소화하여 쓰레기 수거부터 스마트 재활용까지 모든 것을 최적화할 수 있습니다.
AI가 폐기물 관리를 혁신하는 방법
1990년 이후 미국인들은 연간 200억 톤 이상의 도시 고형 폐기물을 발생시켰습니다. 넘쳐나는 매립지와 거리에 쓰레기가 쌓여 있는 도시의 수를 보면 이는 분명합니다. 환경에 미치는 영향은 점점 더 심각해지고 있습니다.
대기 및 수질 오염률과 마찬가지로 온실가스 배출도 증가하고 있습니다. AI는 여러 가지 방법으로 이러한 문제를 해결할 수 있습니다.
스마트 센서로 최적화된 가비지 수집
쓰레기 수거는 폐기물 관리 체인의 첫 번째 단계입니다.
“쓰레기통에 설치된 AI 기반 IoT 센서는 채우기 수준, 내부 온도 및 기타 관련 데이터를 추적하고 실시간 업데이트를 제공합니다.”
이 스마트 쓰레기통은 쓰레기 양을 모니터링하여 수거가 필요한 시기를 결정합니다. 쓰레기가 미리 정의된 수준에 도달하면 쓰레기 수거 트럭에 경고가 전달됩니다. 이 방법은 지정된 쓰레기장에서 과적 및 부적절한 폐기물 처리를 방지하는 데 도움이 됩니다.
폐기물 트럭을 위한 효과적인 경로 계획
지능형 쓰레기통을 사용하면 필요할 때만 트럭이 나가서 도로에 다니는 차량이 줄어듭니다. 기계 학습은 폐기물 처리 패턴, 실시간 교통 상황 및 기타 주요 고려 사항에 대한 데이터를 분석하여 픽업 및 하차 경로를 최적화함으로써 체인을 강화합니다.
이를 통해 더욱 효율적인 차량 관리가 가능해지고 전반적으로 비용이 절감됩니다. 연구에 따르면 폐기물 물류에 AI를 배치하면 다음과 같은 결과를 초래할 수 있습니다. 이동거리 36% 감소 도로에서 최대 28.22%의 시간이 절약됩니다. 트럭 수가 줄어들면 폐기물 관리와 관련된 탄소 배출량도 줄어듭니다.
자재 회수 시설의 자동 분류
쓰레기 수거차가 수거한 쓰레기는 일반적으로 재활용품을 분리하기 위해 분류 시설에 정차합니다. 전통적인 분류 기술은 덤프를 수동으로 선별하는 데 의존하는데, 이는 시간이 많이 걸리고 인력 가용성에 따라 달라질 수 있습니다. 인력 부족으로 인해 폐기물 산업이 큰 타격을 입었고 일부 시설에서는 공석이 20%만 채워졌다는 보고도 있습니다.
고급 이미지 인식 및 기계 학습과 같은 AI 기반 솔루션은 프로세스를 자동화하여 폐기물 분류의 속도와 정확성을 높일 수 있습니다. 시스템은 컨베이어 벨트를 따라 이동하는 쓰레기를 스캔하고 사전 훈련된 알고리즘을 기반으로 품목을 선택합니다.
“AI 자동화는 또한 회수 시스템의 비효율성을 해결하여 재활용품의 양을 늘리고 매립지로 향하는 폐기물의 양을 줄일 수 있습니다.”
예를 들어, EPA는 알루미늄 스크랩이 다음을 차지한다고 추정합니다. 전체 매립량의 2% 매년. 한편, 제조업체는 재활용 재료에 대해 매년 800억 달러 이상을 지불합니다. 알루미늄 스크랩을 구체적으로 목표로 삼도록 AI를 교육하면 낭비를 제거하고 수익을 창출할 수 있습니다.
의료 및 생물학적 위험 폐기물 관리
유해 폐기물 처리에 대한 특별 지침이 있습니다. AI는 이러한 독성 물질의 안전한 보관, 운송 및 폐기를 보장하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.
예를 들어, 인식 소프트웨어는 다양한 유형의 생물학적 위험 폐기물을 식별하고 분류하여 지정된 최종 목적지로 이동하도록 보장할 수 있습니다. IoT 센서는 유해 물질을 모니터링하여 유출 위험이 없는지 확인할 수도 있습니다. 이렇게 하면 노출될 수 있는 작업자의 위험이 줄어듭니다.
AI 폐기물 관리 솔루션 사례
전 세계적으로 정부와 조직에서는 쓰레기 수집 및 처리 방법을 간소화하기 위해 자동화 기술을 배포하고 있습니다.
“AI 자동화는 또한 회수 시스템의 비효율성을 해결하여 재활용품의 양을 늘리고 매립지로 향하는 폐기물의 양을 줄일 수 있습니다.”
작업자가 더미 사진을 찍으면 앱이 이를 꼼꼼하게 분류합니다. 또한 이 도구는 작업용 장갑을 착용하지 않은 직원과 같은 안전 문제를 인식하고 경고합니다.
2022년 중국은 Alibaba Cloud의 AI를 활용하여 폐기물 소각을 더욱 효율적으로 만들었습니다. AI는 소각을 모니터링하여 자동으로 온도를 조절하고 에너지 사용을 최적화했습니다. 영국에서는 Greyparrot이 AI를 사용해 폐기물 처리 및 재활용 시설을 분석하고 있습니다. 고정밀 카메라와 첨단 인식 알고리즘을 사용해 컨베이어 벨트 위를 이동하는 쓰레기를 실시간으로 검사합니다.
기계 학습과 자동화가 주류로 자리잡으면서 폐기물 산업에는 훨씬 더 혁신적인 애플리케이션이 등장하게 될 것입니다.
폐기물 관리에 AI 사용
AI를 폐기물 관리에 통합하면 점점 커지는 글로벌 위기를 해결하는 데 엄청난 가능성이 있습니다. AI 지원 시스템은 쓰레기 수거 최적화, 경로 계획 및 자재 회수 자동화를 통해 업계를 더욱 안전하고 환경적으로 지속 가능하게 만들 수 있습니다.
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- 출처: https://www.aiiottalk.com/doing-dirty-work-using-ai-in-waste-management/
