Trí tuệ nhân tạo và học máy đang thay đổi căn bản cách thức hoạt động của các ngành công nghiệp, đặc biệt là liên quan đến tự động hóa và xử lý dữ liệu lớn. Khi áp dụng vào lĩnh vực quản lý chất thải, các giải pháp này có thể hợp lý hóa chuỗi giá trị hoàn chỉnh, tối ưu hóa mọi thứ từ thu gom rác đến tái chế thông minh.
AI có thể biến đổi việc quản lý chất thải như thế nào
Kể từ năm 1990, người Mỹ đã tạo ra hơn 200 triệu tấn chất thải rắn đô thị mỗi năm. Điều đó thể hiện rõ qua số lượng các bãi rác tràn ngập và các thành phố với rác thải chất đống trên đường phố. Tác động đến môi trường ngày càng tồi tệ hơn.
Phát thải khí nhà kính đang gia tăng, cũng như tỷ lệ ô nhiễm không khí và nước. AI có thể giải quyết những vấn đề này theo nhiều cách.
Thu gom rác được tối ưu hóa với cảm biến thông minh
Thu gom rác thải là bước đầu tiên trong chuỗi quản lý chất thải.
“Các cảm biến IoT được hỗ trợ bởi AI được cài đặt trong thùng rác sẽ theo dõi và cung cấp thông tin cập nhật theo thời gian thực về mức lấp đầy, nhiệt độ bên trong và các dữ liệu liên quan khác.”
Những thùng rác thông minh này giám sát lượng rác để xác định khi nào cần thu gom. Khi rác đạt đến mức xác định trước, một cảnh báo sẽ được chuyển đến xe tải quản lý chất thải để thu gom. Phương pháp này giúp ngăn chặn tình trạng quá tải và xử lý chất thải không đúng cách tại các bãi thải được chỉ định.
Lập kế hoạch lộ trình hiệu quả cho xe chở rác
Sử dụng thùng rác thông minh có nghĩa là xe tải chỉ ra ngoài khi cần thiết, dẫn đến sẽ có ít phương tiện lưu thông trên đường hơn. Học máy tăng cường chuỗi bằng cách phân tích dữ liệu về mô hình xử lý chất thải, điều kiện giao thông theo thời gian thực và các cân nhắc quan trọng khác để tối ưu hóa các tuyến đón và trả khách.
Điều này cho phép quản lý đội xe hiệu quả hơn và tiết kiệm chi phí trên diện rộng. Nghiên cứu cho thấy việc triển khai AI trong hậu cần chất thải có thể dẫn đến Giảm 36% khoảng cách di chuyển và tiết kiệm tới 28.22% thời gian trên đường. Ít xe tải hơn cũng có nghĩa là lượng khí thải carbon thấp hơn liên quan đến quản lý chất thải.
Phân loại tự động tại các cơ sở phục hồi vật liệu
Rác được xe chở rác thu gom thường dừng lại ở cơ sở phân loại để phân loại các rác có thể tái chế. Các kỹ thuật phân loại truyền thống dựa vào việc sàng lọc thủ công qua bãi chứa, việc này tốn thời gian và tùy thuộc vào sự sẵn có của nhân sự. Tình trạng thiếu nhân công đã ảnh hưởng nặng nề đến ngành xử lý chất thải, với báo cáo về một số cơ sở chỉ lấp đầy 20% vị trí còn trống.
Các giải pháp được hỗ trợ bởi AI như nhận dạng hình ảnh nâng cao và học máy có thể tự động hóa quy trình, tăng tốc độ và độ chính xác của việc phân loại rác thải. Hệ thống quét rác di chuyển dọc băng chuyền, nhặt đồ dựa trên thuật toán được đào tạo trước.
“Tự động hóa AI cũng có thể giải quyết sự thiếu hiệu quả trong các hệ thống thu hồi, tăng lượng rác tái chế được tận dụng và giảm lượng rác thải đưa đến các bãi chôn lấp.”
Ví dụ, EPA ước tính phế liệu nhôm chiếm 2% tổng khối lượng bãi chôn lấp hàng năm. Trong khi đó, các nhà sản xuất phải trả hơn 800 triệu USD mỗi năm cho vật liệu tái chế. Đào tạo AI để nhắm mục tiêu cụ thể vào nhôm phế liệu có thể loại bỏ chất thải và tạo ra doanh thu.
Quản lý chất thải y tế và sinh học nguy hiểm
Có những hướng dẫn đặc biệt để xử lý chất thải nguy hại. AI có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc đảm bảo việc lưu trữ, vận chuyển và xử lý an toàn các vật liệu độc hại này.
Ví dụ, phần mềm nhận dạng có thể xác định và phân loại các loại chất thải nguy hại sinh học khác nhau, đảm bảo chúng được chuyển đến đích cuối cùng được chỉ định. Cảm biến IoT cũng có thể giám sát các vật liệu nguy hiểm, đảm bảo chúng không có nguy cơ bị đổ ra ngoài. Điều này làm giảm rủi ro cho những người lao động có thể bị phơi nhiễm.
Ví dụ về giải pháp quản lý chất thải AI
Trên khắp thế giới, các chính phủ và tổ chức đang triển khai các công nghệ tự động hóa để hợp lý hóa cách họ thu thập và xử lý rác.
“Tự động hóa AI cũng có thể giải quyết sự thiếu hiệu quả trong các hệ thống thu hồi, tăng lượng rác tái chế được tận dụng và giảm lượng rác thải đưa đến các bãi chôn lấp.”
Công nhân chụp ảnh đống rác và ứng dụng sẽ phân loại chúng một cách tỉ mỉ. Công cụ này cũng nhận ra các vấn đề an toàn, chẳng hạn như nhân viên không đeo găng tay làm việc và cảnh báo họ.
Vào năm 2022, Trung Quốc đã tận dụng AI của Alibaba Cloud để giúp quá trình đốt rác thải hiệu quả hơn. AI giám sát quá trình đốt rác, tự động điều chỉnh nhiệt độ và tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng. Tại Anh, Greyparrot đang sử dụng AI để phân tích các cơ sở xử lý và tái chế chất thải. Nó sử dụng camera có độ chính xác cao và thuật toán nhận dạng tiên tiến để kiểm tra rác di chuyển trên băng chuyền theo thời gian thực.
Khi học máy và tự động hóa trở nên phổ biến hơn, sẽ có nhiều ứng dụng sáng tạo hơn nữa trong ngành xử lý chất thải.
Sử dụng AI trong quản lý chất thải
Việc tích hợp AI vào quản lý chất thải hứa hẹn sẽ giải quyết được cuộc khủng hoảng toàn cầu đang leo thang. Bằng cách tối ưu hóa việc thu gom rác, lập kế hoạch tuyến đường và tự động phục hồi vật liệu, các hệ thống hỗ trợ AI có thể giúp ngành này an toàn hơn và bền vững hơn với môi trường.
Cũng đọc Đóng góp của AI cho nỗ lực bảo vệ môi trường dưới nước
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://www.aiiottalk.com/doing-dirty-work-using-ai-in-waste-management/
