近赤外線（NIR）センサーによってビリヤード台に置かれたリサイクル可能な廃棄物の手動分別は、ブーツを吊るす前にすでにカウントダウンに入っているようです。 引退の前触れは、メーターに対する人工知能 (AI) テクノロジーのアプローチに明らかです。 廃棄物の選択については、Heres ポータルの記事でお知らせします。 これまで、米国、ラテンアメリカ、アフリカ、アジアの新興国など、異なる現実ではリサイクルのためにプラスチック廃棄物を手動で分別することが主流でした。 さらに、米国では、この方向の AI ソリューションを見つける競争が、国内に存在する使用済みプラスチックの 10% 未満であるという北米環境保護庁 (USA) の残念な発見によって刺激されています。現在ではリサイクルされていますが、この回収を妨げる障害の一つとして、廃棄物の分別プロセスが挙げられます。 つまり、現在の仕分けスキームによれば、均質なボトルと容器を供給して作業することが推奨されており、これらの要件を満たさない物品は、採用された分別者によって監視されているコンベアベルト上では検出されず、最終的には無駄になるということです。埋め立て地に。

米国では、AI をプラスチック廃棄物の分別に適応させるための有望な投資が、AMP Robotics、Perfect Sorting Consortium (PSC)、GreyParrot などの企業によって主導されています。 つまり、AI テクノロジーは、色、形状、素材、ブランド、または消費後に回収可能な 100 以上のサブカテゴリーなどの属性に基づいて、リサイクル可能なプラスチック廃棄物を検出するようにロボットに「教える」ことができます。 AMP のケーススタディでは、AI の使用により、平均分別率が手動に比べて 2 倍になり、速度に加えて、利用可能な廃棄物の選択における精度と一貫性の向上が明らかであることが証明されています。 PSC はすでに AI 仕分け技術を欧州で導入しており、AMP はすでに米国、欧州、日本の約 200 施設で年間数十億点以上のアイテムをスキャンするソリューションを提供しています。 する。 大規模な作業に対する承認の必要性と、それと並行して、AI が統合バージョンのパッケージと店頭に並ぶパッケージの両方を分離できるように、その進化に応じて新しいタイプのリサイクル可能なパッケージを開発する必要性が生じています。