captcha image

A password will be e-mailed to you.

Grzebanie się w śmieciach jest równie nieprzyjemne, co niezbędne. Roboty pracujące pod kontrolą sieci neuronowej nie mają nic przeciwko takiej pracy, a dzięki nim wszystko odbywa się szybciej, na czym zyskuje środowisko.

Według danych Eurostatu, w samym tylko 2014 roku na głowę statystycznego Polaka przypadało 1979 kg śmieci. Jeśli zestawić tę liczbę z informacjami Banku Światowego, z których wynika, że w skali globalnej tylko 14% tworzyw sztucznych znajdujących się w odpadach komunalnych poddawanych jest recyklingowi, od razu można dostrzec, że jest tutaj wiele do zrobienia. Poprawą tej sytuacji mają być automatyczne sortownie śmieci, które zaczynają sięgać po wyrafinowane technologie, takie jak spektrometria w podczerwieni czy algorytmy sztucznej inteligencji.

Jak działa sortownia śmieci?

Najprostsze sortownie w całości polegają na pracy ludzi, którzy w systemie zmianowym muszą ręcznie wybierać ze zmieszanej masy śmieci to, co może nadawać się do ponownego wykorzystania: butelki PET, kartony po napojach, szkło. Jak można zobaczyć choćby na tym filmie, proces jest żmudny, nudny i powolny.

Dlatego przedsiębiorstwa zajmujące się odpadami komunalnymi wykorzystują bardziej efektywne automatyczne sortownie. Na kilku kilometrach taśmociągów odbywa się mechaniczne rozrywanie worków, oddzielanie dużych śmieci od małych, przestrzennych od płaskich itd. Najpierw pracownicy usuwają wszystko to, co mogłoby zablokować poszczególne maszyny sortujące, np. wieszaki na ubrania, sznury, butelki, worki.

Potem specjalne sito bębnowe rozdziela śmieci na trzy grupy: odpadki organiczne, które kierowane są do kompostowni, odpady surowcowe o wielkości od 8 do 30 cm, oraz większe gabarytowo śmieci.

Najbardziej bogate w surowce odpady trafiają na taśmociąg i przejeżdżają nim poprzez różnego rodzaju zaawansowane technicznie sortowniki. Pierwszym z nich najczęściej jest separator metali żelaznych, czyli wielki elektromagnes. Aluminium oddzielane jest dla odmiany z wykorzystaniem efektu prądu wirowego w metalach nieżelaznych, które znajdują się w zmiennym polu magnetycznym.

Tym, co pozostanie, zajmują się później ponownie ludzkie ręce i oczy, albo – jak przystało na nowoczesną sortownię – cyfrowe kamery. Separator optyczny wykorzystuje spektrometr pracujący w bliskiej podczerwieni i skanuje przejeżdżające śmieci w poszukiwaniu tych, na które został zaprogramowany. Potrafi odróżnić zielone butelki PET od niebieskich, wyłowić ze śmieci zbliżającą się folię, papier czy chemię gospodarczą. Separator zapamiętuje ich pozycję, a potem za pomocą sprężonego powietrza przerzuca wybrane obiekty na inny taśmociąg. Tak posortowane surowce znów trafiają pod oko człowieka, który musi wyłowić to, z czym nie poradziły sobie sortowniki optyczne.

Robot nie pije kawy i się nie męczy

Najbardziej zautomatyzowane sortownie odpadów wykorzystujące skanery IR są bardzo efektywne, ale niestety nie należą do tanich rozwiązań. Poza tym wciąż niezbędni są ludzie kontrolujący jakość separacji na taśmociągach i poprawiający błędy maszyn, którym np. zdarza się pominąć śmieci przykryte przez inne odpady. Czujnik optyczny nie rozróżnia również pustej i czystej butelki po wodzie mineralnej od wykonanego z tego samego tworzywa brudnego pojemnika po gotowym daniu. Takich problemów nie mają ludzie i… roboty wspomagane przez sztuczną inteligencję.

Wszystko zaczęło się w 2011 roku, kiedy fińska firma ZenRobotics wprowadziła pierwsze roboty do sortowni śmieci. Producent wyszedł z założenia, że robot może pracować 8000 godzin rocznie, a człowiek tylko 1000. Dlatego ich głównym zadaniem jest zastąpienie na stanowisku pracy człowieka, który w wysoce zautomatyzowanych sortowniach pojawiał się tam, gdzie do tej pory zawodziła technika.

Ręce człowieka zastąpiły dwa ramiona robota i czujniki metalu, a cyfrowymi oczami stały się kamery stereoskopowe oraz laserowy system skanowania 3D. Do pracy potrzebny jest jeszcze intelekt cyfrowego pracownika, dzięki któremu będzie potrafił oddzielić tłuste pudełko po pizzy od czystej tektury albo rozpozna rozerwany karton po mleku. Rolę mózgu przejął komputerowy system wizyjny, którego sieci neuronowe analizują obraz zebrany przez sensory.

W Intelu wierzymy, że sztuczna inteligencja może transformować wiele elementów życia. Obok najbardziej spektakularnych przykładów, takich jak diagnozowanie i leczenie nowotworów czy poszukiwanie zaginionych ludzi, pomaga także walczyć z zaśmieceniem planety i rozwiązywać problemem segregacji śmieci – mówi Artur Długosz z Intela

Wiedza takiego systemu jest efektem nakarmienia go w procesie deep learningu setkami zdjęć śmieci, jakie może zobaczyć na taśmie. W efekcie robot potrafi „zobaczyć” karton po soku przykryty w dużej części torbą foliową albo uznać tłuste pudło za odpad niewarty swojej uwagi. Jeszcze gdzieś tam w tle działa sztuczna inteligencja koordynująca cały proces i podejmująca decyzję o kolejności ruchów ramienia. Zresztą praca AI w wydaniu ZenRobotic nie musi ograniczać się tylko do sterowania dwoma ramionami, ale też może poprawić skuteczność działania sortowników optycznych, analizując obraz widziany przez kamery NIR.

This slideshow requires JavaScript.

Ciekawostką jest, że ZenRobotics w celu ulepszania pracy swojego produktu połączyło w jedną samouczącą się sieć wszystkie zainstalowane przez firmę roboty. Według informacji producenta wykorzystanie sztucznej inteligencji zastępuje pracę ok. 10-15 pracowników sortowni – co wcale nie dziwi, kiedy zdamy sobie sprawę, że człowiek potrzebuje ok. 12 sekund na rozróżnienie i wyłowienie odpadu, a robotowi zajmuje to sekundę.

Alternatywa cenowa

Roboty, choć dokładniejsze, mimo wszystko nie są tak szybkie, jak optosortowniki. Trudno konkurować z błyskawicznym porywaniem plastikowych butelek przez strumień powietrza. Dlatego Wall-B (podobieństwo nazwy do Wall-e – jak sądzę – nieprzypadkowe) hiszpańskiej firmy Sadako Technologies nie zamierza konkurować ani z ZenRobotics, ani z sortowaniem optycznym. Ich robot ma po prostu zastąpić na stanowisku człowieka i zamiast niego, za pomocą przyssawek, podnosić i sortować odpady komunalne, takie jak puszki, butelki, kartony. Według Sadako taki mały, stosunkowo tani robot może być rozwiązaniem dla miast, których nie stać na nowoczesne sortownie.

Podobny cel mają też rozwiązania, które pojawiły się w ciągu tego roku. Clark – robot firmy AMP Robotics, nazwany pieszczotliwie na część Sir Artura C. Clarke’a – został stworzony na bazie robota firmy ABB, który w przemyśle znany jest już od ponad dwóch dekad. Jednak teraz uzbrojony w oczy, potrafi rozpoznawać chociażby logotypy i grafiki umieszczone na opakowaniach. Pierwszym zadaniem, jakie przed nim postawiono, było wyłapywanie ze śmieci wszelkiego rodzaju opakowań kartonowych. Test się udał i Clark może pochwalić się o połowę większą szybkością sortowania niż pracujący na tym samym stanowisku człowiek.

Jeszcze innym przykładem jest robot Waste Robotics, który wyręczy człowieka na wstępnym etapie sortowania odpadów pakowanych w worki o różnych kolorach. Niby nic, ale to urządzenie nie przejmuje się brudem, zapachem czy zmęczeniem. Po prostu działa i podnosi 1200 worków, ważących do 5 kg na godzinę.

Na koniec muszę napisać, że przy tym całym dyskursie na temat tego, jak groźna może być dla ludzkości sztuczna inteligencja, to spożytkowanie jej możliwości na wysypisku bardzo mi odpowiada.

Zdjęcie otwierające: Pixabay; CC0

Tekst jest elementem współpracy z firmą Intel. Partner nie miał wpływu na treść ani opinie, które wyrażamy.

Nie ma więcej wpisów