人工智能技术如何帮助回收变得更圆

智能机器人、传感器和视觉系统与机器学习软件强化爬到生产在科罗拉多的回收设施,日本和欧洲。

承诺是双重的:不仅可以这些技术帮助加快的速度传入的物品可以排序,可以大大提高操作的准确性可以识别特定类型的塑料和其他材料,包括今天的系统的一个祸害,污染的食品和其他物质。

两家公司大谈可能使处理的行为从塑料到拆除建筑材料更有效和可伸缩的包括5岁创业AMP机器人、机器学习和计算机视觉专家总部位于路易斯维尔,科罗拉多。和一个中年挪威公司,TOMRA,其开始管理逆向自动售货机,使用传感器来赋予其食品分类和回收系统有更多的情报。

排序的新愿景

顾名思义,AMP机器人的创新在于如何反思回收机器人。创始人兼首席执行官Matanya霍洛维茨开始收到资助在2014年研究和开发视觉系统,可以提高分离项目的准确性与机器而不是人类。公司的设备是“训练”被数以百万计的显示图像,从商标染色塑料盒子的形状。

“如果你可以教一个人区分什么东西,你可以教我们的视觉系统来区分它,”霍洛维茨说,本周在谈论这个话题循环19。

如果你可以教一个人区分什么东西,你可以教我们的视觉系统来区分它。

这个想法,他说,是帮助设施变得更加具体的分离流的浪费,可以让操作获取收入从全新类型的服务。

例如,光的技术,使用组合和机器学习软件,可以用来解决彩色奶油浴缸或酸奶从清晰的塑料容器。它甚至可以识别物品携带特定品牌的标志。最近一个早期采用者,高山再循环在科罗拉多州,能够添加咖啡杯的东西,它可以处理设施。这些水平的特异性可以是有价值的消费产品公司寻求将自己的产品包装回循环或购买特定类型的塑料。

“我们可以跟踪真正被回收,“霍洛维茨说,这可能有助于提供洞察可能需要更好的收集系统——和消息传递。

AMP的最新技术dual-robot系统被称为皮层,三十五人公司将卖市政固体废物、电子垃圾和建筑和拆迁的应用程序。设备可以排序,挑选和地方项目的速度每分钟160块。更重要的是,它将允许设施应对这一过程通常是非常困难的规模——分离消费后的纤维从纸板的纸张。

霍拉维茨透露他的公司多少钱了,虽然其支持者包括闭环伙伴,他叫人行道字母表公司实验室在我们的谈话。同样的,他不谈他的公司的成本的技术,指出客户看到回报的不到两年,这两人的速度。

如果你真的需要整理材料到最高质量的可能,你需要这样做。

后者的统计数据可能会给那些关心暂停job-elimination机器人技术的潜力,但霍洛维茨说,回收设施往往高营业额。“很多设施运行没有得到充分利用,”他说。

AMP机器人也兜售在建筑业的应用程序。今年早些时候,它披露了与日本废物管理公司合作Ryohshin出售AI-driven机器人恢复材料的拆迁废墟——包括木头、金属、电子和混凝土。

材料用黑色

上周,TOMRA加入的联盟结束塑料垃圾的发明者是世人公认的近红外传感器进行排序的应用程序。它拥有近80项专利,有着丰富的经验与水分传感器,可以提供信息或氯水平被清洗和整理物品。公司的技术在全球大约100000个地点安装;除了回收和收集,该公司销售食品的操作需要诸如新鲜农产品。

“我们迫切需要将回收行业创造价值的浪费,”斯蒂芬Ranstrand说,TOMRA总裁兼首席执行官,在一份声明中说。“在某些市场,回收率高达98%,和一些消费品公司现在让新产品100%回收材料。但这只是一个很小的部分,和还必须做更多的工作为子孙后代保护我们的世界。”

TOMRA的两个最近的创新包括材料识别传感器,可以单层聚对苯二甲酸乙二醇酯(PET)托盘(想想食堂托盘)和一个新的激光特性。后者开发有助于TOMRA系统检测黑的对象通常是很难ID,以及那些与特定的形状,如硅墨盒。随着时间的推移,AI与这些系统可以探测到硬质塑料内电影的存在,据该公司的网站。

“如果你真的需要整理材料到最高质量的可能,你需要能够做到这一点,”Volker Rehrmann说,TOMRA执行副总裁、4000人的公司循环经济新成立的团队。betway必威体育手机版

AI TOMRA技术的一部分已经介绍了算法检测的一些时间——某种程度上原来的瓶子收集机器的一部分。该公司每年收集400亿使用饮料容器通过这些反向自动售货机。所以有很多遗留的经验,这将是极其重要的寻找价值广泛的塑料,现在世界上存在。

“没有进入细节,现在需要比以前更准确,“Rehrmann说。

那是因为尽管回收是大企业,去年仅在美国,估计有1100亿美元——他估计,只有2%的材料价值资源,不浪费,在一个封闭的循环经济。这是一个严重的问题,该联盟塑料垃圾决心结束地址。“他们已经意识到改变是必要的,”Rehrmann说。