我们迫切需要更多地进行堆肥以拯救世界;人工智能和数据如何帮助

我们需要进行更多的堆肥来拯救世界;AI和数据如何帮助

世界面临着垃圾问题-而且问题每天都在恶化。到2050年,全球每年的废物预计将达到34亿吨,而2016年为20亿吨。垃圾是气候变化的主要因素;垃圾填埋场是温室气体排放的主要来源。即使你能找到垃圾填埋场;一些州已经开始出现填埋场不足的情况。

许多人将回收视为解决塑料污染问题的办法,但回收仍然存在许多问题,尤其是对塑料包装来说,它是垃圾增长最快的来源。超过90%的塑料,“可回收”与否,最终都被填埋,进一步加剧了我们的垃圾问题。其中很多最终成为微塑料,带来了更大的环境和健康风险。

显然,这种状况是无法持续下去的-而世界上堵塞的垃圾数量减少的一个解决方案是大规模实施堆肥,特别是针对食品和包装材料。如今,只有27%的美国人有堆肥计划。这必须改变;而且正在改变:随着公共投资在堆肥设施上的增加,包括人工智能在内的先进技术正在在帮助提高堆肥效率,更容易处理可堆肥塑料;开发新的可堆肥材料;甚至帮助改变消费者行为。

基于人工智能和计算机视觉的分类技术和机器堆肥

当垃圾卡车抵达堆肥设施时,需要将垃圾进行分类,确保没有污染物,因为污染物会干扰堆肥过程,或导致低质量的堆肥。这种分类通常是手动和昂贵的过程。但是人工智能正在改变这一状况;配备了机器视觉的机器人分类器可以快速从堆肥垃圾卡车上去除污染物。这使得堆肥设施可以接受更多的垃圾,并节省分类成本和时间。例如,自从德克萨斯州圣安东尼奥市去年开始使用这种机器人分类技术以来,该市还没有拒绝过一车有机垃圾;在使用这个系统之前,堆肥厂会拒绝可能含有少量污染物的垃圾,因为对它们进行分类根本不值得。

先进的成像技术也可以用于在一般的设施中对垃圾进行分类,识别可堆肥材料并将其引导到适当的渠道。实现这一目标的一种方法是使用数字水印技术,即在包装和其他消费品上放置小的水印,由先进的机器视觉系统读取,然后自动将垃圾分类到适当的流程中。这些水印对于帮助更多的堆肥者接受可堆肥塑料尤为重要;因为它们可以快速区分可堆肥塑料和不可堆肥塑料,这在人眼中看起来非常相似。

数字水印是一个需要堆肥包装行业、堆肥者和监管堆肥的地方性废物管理公司的合作的解决方案。如果这些包装制造商同意使用这些标记,并且堆肥者有读取这些标记的设备,它将完美运行。我相信这是可能的。

即使没有数字水印技术,也有可以识别可堆肥材料(包括塑料)的计算机视觉人工智能技术。先进的分类技术对于推动可堆肥塑料的使用尤为重要,因为它还可以将可堆肥塑料引导到正确的堆肥条件中,这往往与食物或园艺废料所需条件不同,有助于提高堆肥者的效率。例如,英国的一个团队开发了一种基于传感器的系统,根据类型、堆肥系统要求和堆肥所需的时间对可堆肥物进行分类。该系统使用一种名为高光谱成像(HSI)的技术,利用先进的成像技术对垃圾进行检查,通过化学和物理分析对其进行分析。机器学习应用于进入系统的垃圾,随着新的垃圾进入系统,系统可以提高其分类能力-以至于该系统的准确率达到99%,所有可堆肥材料都以最高效的方式进行处理。

加速堆肥和发现新的可堆肥材料

在堆肥过程本身中,传感器以及基于人工智能的机器视觉也可以监测温度和湿度等条件,确保它们对于推动堆肥过程是理想的,并在现场进行调整,以确保更快速和更高质量的堆肥。人工智能可以预测何时堆肥将完成,这是使该过程更高效和生产一致质量产品的关键因素,对于吸引将购买这种最终产品的农民来说也很重要。

当然,所有这一切的基础是可堆肥塑料的进步,这是人工智能和机器学习可以做出重要贡献的领域。研究人员表示,关于构成塑料的聚合物和生物降解之间的关系还有很多待发现的地方。机器学习可以帮助加快对现有聚合物的分析和分类,并开发新的聚合物。扩大可堆肥包装可用聚合物的库是必不可少的,因为这将降低成本,并为包装的特性提供更多选择。例如,从我们自己的工作中我们很清楚地了解到,某些品牌可能需要具有较高耐用性的包装。我们也正在整合实验设计和人工智能管理系统,以加快研发和定制不同包装产品,以最好地满足消费者的需求和可堆肥要求。

先进技术的好处不仅限于包装。人工智能和计算机视觉还可以帮助创建关于消费者浪费食物量的数据集。这可以用来改变消费者行为,这是减少对环境影响的最重要因素之一。例如,俄勒冈州立大学正在开发使用计算机视觉来追踪消费者浪费食物量的智能堆肥箱。尽管在农业和食品供应链的其他环节仔细跟踪废物,但消费者浪费食物却没有得到仔细追踪和充分理解。

堆肥是减少填埋场堆积的垃圾和塑料,减少温室气体排放以及其他环境和健康风险的终极解决方案的原因有很多。技术可以帮助堆肥进一步发展,为地球和人类的未来开辟更加光明的道路。