Artificiell intelligens och maskininlärning förändrar i grunden hur industrier fungerar, särskilt när det gäller automatisering och big data-bearbetning. När de tillämpas på avfallshanteringssektorn kan dessa lösningar effektivisera hela värdekedjan och optimera allt från sophämtning till smart återvinning.
Hur AI kan förvandla avfallshantering
Sedan 1990 har amerikaner genererat över 200 miljoner ton kommunalt fast avfall per år. Det är tydligt i antalet överfyllda soptippar och städer med skräp på gator. Miljöpåverkan har blivit allt värre.
Utsläppen av växthusgaser ökar, liksom luft- och vattenföroreningarna. AI kan hantera dessa problem på flera sätt.
Optimerad sophämtning med smarta sensorer
Sophämtning är det första steget i avfallshanteringskedjan.
"AI-drivna IoT-sensorer installerade i soptunnor spårar och ger uppdateringar i realtid om fyllningsnivån, innetemperaturen och annan relevant data."
Dessa smarta papperskorgar övervakar mängden sopor för att avgöra när en insamling är nödvändig. När papperskorgen når en fördefinierad nivå skickas en varning till avfallsbilarna för hämtning. Den här metoden hjälper till att förhindra överbelastning och felaktig avfallshantering på utsedda soptippar.
Effektiv ruttplanering för avfallsbilar
Att använda intelligenta soptunnor innebär att lastbilar bara åker ut när det behövs, vilket resulterar i färre fordon på vägen. Maskininlärning förbättrar kedjan genom att analysera data om avfallshanteringsmönster, trafikförhållanden i realtid och andra viktiga överväganden för att optimera hämtnings- och avlämningsrutter.
Detta möjliggör en effektivare förvaltning av flottan och sparar kostnader över hela linjen. Forskning visar att användning av AI i avfallslogistik kan resultera i över 36 % minskning av resavståndet och upp till 28.22 % tidsbesparing på vägen. Färre lastbilar innebär också lägre koldioxidutsläpp relaterade till avfallshantering.
Automatiserad sortering vid materialåtervinningsanläggningar
Sopor som plockas upp av sopbilar stannar vanligtvis vid sorteringsanläggningen för att separera återvinningsbara föremål. Traditionella sorteringstekniker är beroende av manuell sållning genom soptippen, vilket är tidskrävande och beroende av personalens tillgänglighet. Arbetskraftsbristen har drabbat avfallsindustrin hårt, med rapporter om att vissa anläggningar bara har 20 % av lediga tjänster tillsatta.
AI-drivna lösningar som avancerad bildigenkänning och maskininlärning kan automatisera processen, vilket ökar hastigheten och noggrannheten för att sortera avfall. Systemet skannar sopor som rör sig längs med transportbandet och plockar föremål baserat på förutbildade algoritmer.
"AI-automatisering kan också åtgärda ineffektivitet i återvinningssystem, öka mängden återvinningsmaterial som bärgas och minska mängden avfall som leds till deponier."
Till exempel uppskattar EPA att aluminiumskrot står för 2 % av all deponivolym årlig. Samtidigt betalar tillverkare över 800 miljoner dollar varje år för återvunnet material. Att träna AI för att specifikt inrikta sig på aluminiumskrot kan eliminera avfall och generera intäkter.
Hantering av medicinskt och biologiskt avfall
Det finns särskilda riktlinjer för hantering av farligt avfall. AI kan spela en avgörande roll för att säkerställa säker lagring, transport och bortskaffande av dessa giftiga material.
Till exempel kan igenkänningsmjukvara identifiera och klassificera olika typer av biologiskt farligt avfall, vilket säkerställer att de går till sina utsedda slutdestinationer. IoT-sensorer kan också övervaka farliga material och se till att de inte löper risk för spill. Detta minskar risken för arbetstagare som annars skulle bli utsatta.
Exempel på AI Waste Management Solutions
Över hela världen använder regeringar och organisationer automationsteknik för att effektivisera hur de samlar in och bearbetar sopor.
"AI-automatisering kan också åtgärda ineffektivitet i återvinningssystem, öka mängden återvinningsmaterial som bärgas och minska mängden avfall som leds till deponier."
Arbetare tar bilder av högen och appen kategoriserar dem noggrant. Verktyget känner också igen säkerhetsproblem, som en anställd utan arbetshandskar och varnar dem.
2022 utnyttjade Kina Alibaba Clouds AI för att göra avfallsförbränning mer effektiv. AI:n övervakade förbränning, reglerade automatiskt temperaturer och optimerade energianvändningen. I Storbritannien använder Greyparrot AI för att analysera avfallsbearbetnings- och återvinningsanläggningar. Den använder högprecisionskameror och avancerade igenkänningsalgoritmer för att undersöka skräp som rör sig på transportbandet i realtid.
När maskininlärning och automatisering blir mer mainstream kommer det att finnas ännu fler innovativa tillämpningar inom avfallsindustrin.
Använda AI i avfallshantering
Att integrera AI i avfallshanteringen har ett enormt löfte för att tackla den eskalerande globala krisen. Genom att optimera sophämtning, planera rutter och automatisera materialåtervinning kan AI-aktiverade system göra branschen säkrare och miljömässigt hållbar.
Läs också AI:s bidrag till undervattensmiljöskyddsinsatser
- SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
- Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
- PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
- Källa: https://www.aiiottalk.com/doing-dirty-work-using-ai-in-waste-management/
