Kunstmatige intelligentie en machinaal leren transformeren fundamenteel de manier waarop industrieën werken, vooral als het gaat om automatisering en big data-verwerking. Wanneer ze worden toegepast op de afvalbeheersector, kunnen deze oplossingen de volledige waardeketen stroomlijnen en alles optimaliseren, van afvalinzameling tot slimme recycling.
Hoe AI het afvalbeheer kan transformeren
Sinds 1990 hebben Amerikanen jaarlijks meer dan 200 miljoen ton vast stedelijk afval geproduceerd. Het is duidelijk zichtbaar in het aantal overvolle stortplaatsen en in de steden met afvalophopingen in de straten. De gevolgen voor het milieu zijn steeds erger geworden.
De uitstoot van broeikasgassen neemt toe, evenals de lucht- en watervervuiling. AI kan deze problemen op verschillende manieren aanpakken.
Geoptimaliseerde afvalinzameling met slimme sensoren
Afvalinzameling is de eerste stap in de afvalbeheerketen.
“AI-aangedreven IoT-sensoren die in afvalbakken zijn geïnstalleerd, volgen en bieden realtime updates over het vulniveau, de binnentemperatuur en andere relevante gegevens.”
Deze slimme bakken monitoren de hoeveelheid afval om te bepalen wanneer ophaling nodig is. Zodra het afval een vooraf bepaald niveau bereikt, gaat er een waarschuwing naar de afvalbeheerwagens om opgehaald te worden. Deze methode helpt overbelasting en onjuiste afvalverwerking op aangewezen stortplaatsen te voorkomen.
Effectieve routeplanning voor vuilniswagens
Door het gebruik van intelligente afvalbakken gaan vrachtwagens alleen uit als dat nodig is, waardoor er minder voertuigen op de weg zijn. Machine learning verbetert de keten door gegevens over afvalverwerkingspatronen, realtime verkeersomstandigheden en andere belangrijke overwegingen te analyseren om de ophaal- en afleverroutes te optimaliseren.
Dit maakt een efficiënter wagenparkbeheer mogelijk en bespaart over de hele linie kosten. Uit onderzoek blijkt dat de inzet van AI in de afvallogistiek kan leiden tot overschrijding 36% reductie van de reisafstand en tot 28.22% tijdsbesparing onderweg. Minder vrachtwagens betekenen ook een lagere COXNUMX-uitstoot als gevolg van afvalbeheer.
Geautomatiseerd sorteren bij materiaalterugwinningsfaciliteiten
Afval dat door vuilniswagens wordt opgehaald, stopt meestal bij de sorteerfaciliteit om recyclebare items te scheiden. Traditionele sorteertechnieken zijn afhankelijk van het handmatig doorzoeken van de stortplaats, wat tijdrovend is en afhankelijk is van de beschikbaarheid van personeel. Het tekort aan arbeidskrachten heeft de afvalindustrie hard getroffen. Er zijn berichten dat bij sommige faciliteiten slechts 20% van de openstaande vacatures is ingevuld.
AI-aangedreven oplossingen zoals geavanceerde beeldherkenning en machinaal leren kunnen het proces automatiseren, waardoor de snelheid en nauwkeurigheid van het sorteren van afval toenemen. Het systeem scant het afval dat zich langs de transportband beweegt en selecteert de items op basis van vooraf getrainde algoritmen.
“AI-automatisering kan ook inefficiënties in terugwinningssystemen aanpakken, waardoor de hoeveelheid gerecycleerd materiaal toeneemt en de hoeveelheid afval die naar stortplaatsen gaat, wordt verminderd.”
De EPA schat bijvoorbeeld dat aluminiumschroot verantwoordelijk is 2% van al het stortvolume jaarlijks. Ondertussen betalen fabrikanten elk jaar ruim 800 miljoen dollar voor gerecycled materiaal. Het trainen van AI om zich specifiek op schrootaluminium te richten, kan verspilling elimineren en inkomsten genereren.
Beheer van medisch en biologisch gevaarlijk afval
Er zijn speciale richtlijnen voor het afvoeren van gevaarlijk afval. AI kan een cruciale rol spelen bij het garanderen van de veilige opslag, het transport en de verwijdering van deze giftige materialen.
Herkenningssoftware kan bijvoorbeeld verschillende soorten biologisch gevaarlijk afval identificeren en classificeren, zodat deze naar de aangewezen eindbestemmingen gaan. IoT-sensoren kunnen ook gevaarlijke materialen monitoren, zodat ze niet het risico lopen te morsen. Dit vermindert het risico voor werknemers die anders zouden worden blootgesteld.
Voorbeelden van AI-afvalbeheeroplossingen
Over de hele wereld zetten overheden en organisaties automatiseringstechnologieën in om de manier waarop zij afval verzamelen en verwerken te stroomlijnen.
“AI-automatisering kan ook inefficiënties in terugwinningssystemen aanpakken, waardoor de hoeveelheid gerecycleerd materiaal toeneemt en de hoeveelheid afval die naar stortplaatsen gaat, wordt verminderd.”
Werknemers maken foto's van de stapel en de app categoriseert ze nauwgezet. Ook herkent de tool veiligheidsproblemen, zoals een medewerker zonder werkhandschoenen, en waarschuwt deze.
In 2022 maakte China gebruik van de AI van Alibaba Cloud om de afvalverbranding efficiënter te maken. De AI bewaakte de verbrandingsprocessen, regelde automatisch de temperatuur en optimaliseerde het energieverbruik. In Groot-Brittannië gebruikt Greyparrot AI om afvalverwerkings- en recyclingfaciliteiten te analyseren. Het maakt gebruik van zeer nauwkeurige camera's en geavanceerde herkenningsalgoritmen om het afval dat zich op de transportband beweegt in realtime te onderzoeken.
Naarmate machine learning en automatisering mainstreamer worden, zullen er nog meer innovatieve toepassingen in de afvalindustrie ontstaan.
Het gebruik van AI in afvalbeheer
Het integreren van AI in afvalbeheer houdt een enorme belofte in voor het aanpakken van de escalerende mondiale crisis. Door de afvalinzameling te optimaliseren, routes te plannen en materiaalterugwinning te automatiseren, kunnen op AI gebaseerde systemen de industrie veiliger en ecologisch duurzaam maken.
Lees ook De bijdragen van AI aan inspanningen op het gebied van onderwatermilieubescherming
- Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
- PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
- PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
- PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
- Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
- Bron: https://www.aiiottalk.com/doing-dirty-work-using-ai-in-waste-management/
