Como a IA transformará a separação de resíduos

A crise dos resíduos está a devastar o planeta. Muito do que jogamos acaba em aterros sanitários. Estes locais de resíduos em grande escala são frequentemente criados pela destruição de florestas e terras inabitáveis. Por exemplo, os Estados Unidos perderam uma área aproximadamente do tamanho de Maryland para a recuperação de terras.

Infelizmente, materiais que poderiam ser reciclados ou compostados continuam a acabar em aterros sanitários. Com a previsão de que a produção de resíduos aumente 73% até 2050, o problema deverá agravar-se ainda mais. A gestão de resíduos exige soluções mais eficientes e inovadoras.

A inteligência artificial (IA) está a emergir como uma ferramenta poderosa para ajudar a separar resíduos e desviar materiais recicláveis ​​dos aterros. Vamos dar uma olhada em algumas soluções inovadoras que podem ajudá-lo a melhorar a reciclagem, prolongar a vida útil dos aterros existentes e atingir suas metas de sustentabilidade.

Problema crescente de resíduos

Os Estados Unidos lideram o mundo na geração de resíduos per capita, gerando uma média de 1.800 libras de resíduos por ano por pessoa. Apesar dos esforços para gerir estes resíduos, apenas 24% são actualmente reciclados. Isto contrasta fortemente com países como a Coreia do Sul e a Alemanha, que reciclam quase 60% e 50% dos seus resíduos, respectivamente. Esta ineficiência não só sobrecarrega a capacidade dos aterros, mas também agrava os problemas ambientais e de saúde.

Os aterros destroem habitats naturais, com mais de 1,8 milhões de acres de terra ainda sendo usados ​​como aterros, além dos 6 milhões de acres perdidos em aterros anteriormente fechados. As emissões provenientes dos aterros representam um risco significativo para a saúde das comunidades vizinhas, aumentam a probabilidade de defeitos congénitos nas crianças em 12% e reduzem o valor das propriedades.

Para resolver estas questões, vários estados tomaram medidas significativas para resolver a crise de gestão de resíduos. Vermont proibiu todos os resíduos recicláveis ​​dos aterros sanitários. Entretanto, o Maine introduziu leis rigorosas de responsabilidade do produtor que exigem que as empresas controlem os seus produtos e embalagens muito depois de os consumidores os terem utilizado.

Separação é a chave para uma gestão eficiente de resíduos

Os resíduos coletados nas cidades são transportados para uma instalação de recuperação de materiais (MRF), onde normalmente são separados. Este processo de separação é ineficaz porque os materiais mal separados contaminam os recicláveis. Além disso, a triagem é em grande parte manual e trabalhosa, com humanos correndo contra o relógio para digitalizar e classificar os recicláveis ​​em esteiras transportadoras de movimento rápido.

A inovação tecnológica oferece uma nova esperança para enfrentar estes desafios. “A IA está transformando a gestão de resíduos por meio de sistemas de classificação automatizados que usam robótica e aprendizado de máquina para classificar com precisão os resíduos e melhorar a eficiência”, disse-me Mark Acampora, Grupo de Infraestrutura e Construção da Informa Markets, vice-presidente e líder de mercado da .

Sua empresa hospeda a WasteExpo, a maior feira comercial da América do Norte sobre resíduos sólidos, reciclagem, orgânicos, recuperação de resíduos alimentares e sustentabilidade, atendendo tanto o setor privado quanto o público. Num evento recente em Las Vegas, os principais participantes da indústria apresentaram as mais recentes inovações na separação de resíduos sólidos.

Identificação aprimorada de materiais com visão computacional

Uma grande variedade de resíduos sólidos é coletada em residências e empresas. Os algoritmos de IA exigem treinamento extensivo para aprender sobre os diferentes tipos de lixo que jogamos neles. EverestLabs, uma empresa que fornece sistemas de visão 3D industriais independentes, construiu um conjunto de dados proprietário de mais de 5 bilhões de objetos recicláveis ​​para treinar seus algoritmos.

A plataforma de dados e robótica da empresa, RecycleOS, pode classificar objetos com mais de 95% de precisão. “Nossa IA fornece dados precisos sobre a forma, tamanho, peso, material, tipo de embalagem, valor do produto e até mesmo informações de marca de cada material reciclável que flui por uma fábrica”, disse-me o fundador e CEO do EverestLabs, JD Ambati.

Estes sistemas melhoram com o tempo, adaptando-se a novos tipos de resíduos e garantindo a adaptabilidade do processo de separação à medida que a composição dos resíduos muda. Por exemplo, a Alameda County Industries (ACI) reduziu os custos laborais em 59% ao longo de três anos graças aos robôs EverestLabs que recolheram quase 30 milhões de objetos.

Evite a contaminação com algoritmos de alta precisão

As soluções de IA empregam algoritmos avançados para diferenciar diferentes variações de materiais que parecem semelhantes. “Os modelos de IA da Glacier Robotics podem detectar mais de 30 itens diferentes, desde garrafas de bebidas até tubos de pasta de dente”, disse-me Rebecca Hu, fundadora e CEO da Glacier Robotics.

A identificação precisa de materiais recicláveis, como têxteis, PET, HDPE e plástico preto, ajuda a reduzir as taxas de contaminação e a aumentar a pureza dos materiais recicláveis. Por exemplo, os robôs da Glacier podem ser treinados para identificar e remover sacolas plásticas que acidentalmente entram no fluxo de papel. Isto torna o produto de papel final de maior qualidade e mais valioso.

Rebecca Hu descreve o impacto dos robôs de sua empresa ao ajudar um cliente de reciclagem a quantificar uma oportunidade de receita anual de US$ 900.000, determinando o valor dos materiais recicláveis ​​que uma instalação estava enviando por engano para um aterro sanitário. Compartilhe o que você ajudou.

Classificação eficiente em tempo real com robótica

À medida que o lixo se move em uma esteira transportadora, uma pessoa média pode coletar entre 20 e 40 itens por minuto, dependendo do material. Enquanto isso, braços robóticos alimentados por IA podem classificar materiais a velocidades incríveis.

A AMP, uma das primeiras inovadoras na classificação alimentada por IA, introduziu um sistema de jato de alta potência. “Podemos fazer milhares de escolhas por minuto em uma correia transportadora que se move a 600 pés por minuto”, disse-me Chase Brumfield, gerente de engenharia de confiabilidade local da AMP. Estes sistemas não só consomem uma fração do trabalho manual, mas também exigem um tempo de inatividade mínimo, aumentando significativamente o rendimento das instalações de resíduos.

Além disso, os sistemas de classificação inteligentes podem criar novas oportunidades de criação de valor. Por exemplo, se um comprador está procurando um tipo específico de material plástico reciclado, digamos, polipropileno branco pós-consumo, este é um sistema de classificação baseado em IA que pode ver, lembrar e classificar o que deseja. Tipos de resíduos em tempo real.

Como a IA pode ajudar a construir um futuro sustentável

Alcançar as metas de sustentabilidade requer a capacidade de avaliar e acompanhar o desempenho. “Sem a capacidade de medir o desempenho da reciclagem básica do nosso país, será quase impossível avançar”, afirma Rebecca Fu.

A capacidade de rastrear recicláveis ​​em um nível de granularidade sem precedentes serve como fonte de verdade. Isto ajuda a medir o progresso entre recicladores, marcas, decisores políticos e outras partes interessadas na economia circular à medida que trabalhamos para atingir os objetivos de sustentabilidade. Esta notável capacidade dos sistemas de triagem alimentados por IA poderia acelerar o progresso em direção à meta nacional de reciclagem dos EUA de uma taxa de reciclagem de 50% até 2030.

Devemos lembrar que resolver a crise da gestão de resíduos requer mais do que apenas tecnologia. Os indivíduos devem desempenhar o seu papel, eliminando os resíduos de forma responsável e aderindo aos princípios de reduzir, reutilizar e reciclar. Ações simples de cada um de nós podem fazer uma grande diferença, como separar os recicláveis ​​do lixo geral, compostar materiais orgânicos e reduzir os plásticos descartáveis.

Ao combinar soluções baseadas em IA com um comportamento humano responsável, podemos reduzir significativamente a quantidade de resíduos que vão parar em aterros e avançar em direção a um futuro mais sustentável.