ИИ научился отделять биоразлагаемый мусор от всего остального

Исследователи из Университетского колледжа Лондона (UCL) рахработали систему, которая, используя машинное обучение, может автоматически сортировать пластиковый мусор. Система отделяет различные типы биоразлагаемых пластиков от остального мусора. Это резко повышает эффективность переработки отходов.
Теги:
ИИ научился отделять биоразлагаемый мусор от всего остального
Unspalsh.com

Сортировать пластиковый мусор — задача, очень непростая, даже для человека. Но теперь нам поможет ИИ

Одноразовый пластик повсюду: контейнеры для пищевых продуктов, кофейные чашки, пластиковые пакеты. Некоторые из видов пластика, так называемые «компостируемые», специально разработаны для биоразложения в специальных контролируемых условиях. Но часто такой «хороший» пластик выглядит совершенно также, как и обычный. Если весь пластик перерабатывать вместе, особого толку от этого не будет. Разные виды пластика надо утилизировать по-разному, а значит весь пластик надо сортировать.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Исследователи из Университетского колледжа Лондона использовали машинное обучение для автоматической сортировки различных типов компостируемых и биоразлагаемых пластиков и их отделения от обычных пластиков.

Мастерство сортировки

Устройство для сортировки
Устройство для сортировки
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frsus.2023.1125954/full

Исследователи работали с различными типами пластика размером от 50х50 мм до 5х5 мм. Образцы обычного пластика включали полипропилен и ПЭТ, часто используемые для пищевых контейнеров и бутылок, а также ПЭНП, используемый, среди прочего, для пластиковых пакетов и упаковки. Образцы компостируемого пластика включали PLA и PBAT, используемые для крышек, чайных пакетиков и оберток для журналов. В тестовый набор были включены материалы, полученные из биомассы пальмового листа и сахарного тростника, которые тоже используются для производства упаковки. Выборки были разделены на обучающую, используемую для построения моделей классификации, и тестовую, предназначенною для проверки точности сортировки.

Модель достигла идеальной точности для всех материалов, если размеры образцов превышали 10х10 мм. Однако для материалов, полученных из сахарного тростника или пальмовых листьев, размером 10х10 мм или меньше, уровень ошибки составил 20% и 40% соответственно.

Это уже очень хорошо, но ученые знают, как точность сортировки улучшить.