As primeiras tentativas de criar hardware específico para abrigar inteligência artificial foram criticadas como, bem, meio ruins. Mas os gadgets de IA desenvolvidos aqui tratam literalmente de lixo. A startup finlandesa Binit aplica os recursos de processamento de imagens de modelos de linguagem em larga escala (LLMs) para rastrear o lixo doméstico.
A IA para separar o que jogamos fora para melhorar a eficiência da reciclagem em nível municipal e comercial vem atraindo a atenção dos empreendedores há algum tempo (veja startups como Greyparrot, TrashBot e Glacier). No entanto, o fundador da Binit, Borut Grgic, acredita que o rastreamento do lixo doméstico é uma área inexplorada.
“Estamos desenvolvendo o primeiro rastreador de lixo doméstico”, disse ele ao TechCrunch, comparando o próximo gadget de IA a um rastreador de sono, mas voltado para hábitos de tosse de lixo. “Esta é uma tecnologia de visão de câmera alimentada por redes neurais. Portanto, aproveitamos o LLM para reconhecer o lixo doméstico regular.”
A startup em estágio inicial, fundada durante a pandemia e arrecadando cerca de US$ 3 milhões em financiamento de investidores anjos, está construindo hardware de IA projetado (e de aparência bacana) para ganhar vida na cozinha – Ações relacionadas a armários ou latas de lixo montadas na parede. ocorrer. Este gadget alimentado por bateria está equipado com uma câmera e outros sensores para que possa ser ativado quando alguém estiver por perto e escanear itens antes que sejam jogados no lixo.
Grgic diz que depende da integração com LLMs comerciais (principalmente GPT da OpenAI) para realizar o reconhecimento de imagens. Binit então rastreia o que as famílias estão jogando fora e fornece análises, feedback e gamificação por meio do aplicativo, incluindo pontuações semanais de lixo. Tudo isto visa incentivar os utilizadores a deitarem menos fora.
A equipe inicialmente tentou treinar seu próprio modelo de IA para reconhecer lixo, mas a precisão foi baixa (cerca de 40%). Então eles tiveram a ideia de usar os recursos de reconhecimento de imagem da OpenAI. Grgic afirma que depois de integrar o LLM, ele agora pode reconhecer lixo com quase 98% de precisão.
O fundador da Binit diz que “não tem ideia” de por que isso funciona tão bem. Não está claro se os dados de treinamento do OpenAI continham uma grande quantidade de imagens inúteis ou se ele era simplesmente capaz de reconhecer mais coisas devido ao grande volume de dados nos quais foi treinado. “É incrivelmente preciso”, afirma, acrescentando que o alto desempenho alcançado nos testes usando o modelo OpenAI pode ser devido ao fato de os itens digitalizados serem “objetos comuns”.
“Como reconhece a marca, pode até dizer, com relativa precisão, se uma xícara de café tem forro”, continuou ele, acrescentando: “Basicamente, o que pedimos ao usuário é passar o objeto para frente” da câmera. Então você tem que se estabilizar por um momento na frente da câmera. Nesse momento, a câmera capta imagens de todos os ângulos. ”
Os dados do lixo digitalizados pelo usuário são carregados na nuvem, onde Binit pode analisá-los e gerar feedback ao usuário. A análise básica é gratuita, mas planejamos introduzir recursos premium por meio de assinatura.
A startup também pretende se tornar uma provedora de dados sobre o que as pessoas estão jogando fora. Esta poderia ser uma informação valiosa para empresas como empresas de embalagens, desde que o uso possa ser ampliado.
Ainda assim, uma crítica óbvia é se realmente precisamos de aparelhos de alta tecnologia para nos dizer que as pessoas estão a deitar fora demasiado plástico. Não sabemos todos o que consumimos e que devemos tentar não produzir demasiados resíduos?
“É um hábito”, ele insiste. “Acho que reconhecemos isso, mas não necessariamente agimos de acordo.
“Eu sei que é bom dormir, mas quando coloquei um rastreador de sono, comecei a dormir ainda melhor, embora não me tenham dito isso.” qualquer coisa Coisas que eu ainda não sabia. ”
Durante os testes nos EUA, a Binit também afirmou que reduziu o desperdício em lixeiras mistas em cerca de 40%, pois os usuários gostaram da transparência do lixo que o produto proporcionou. Portanto, a empresa acredita que a sua abordagem de transparência e gamificação pode ajudar as pessoas a mudar hábitos arraigados.
Binit deseja que o aplicativo seja um lugar onde os usuários possam obter análises e informações para ajudá-los a reduzir a quantidade que jogam fora. Para este último, Grgic afirma que também pretendem aproveitar o LLM, levando em consideração a localização do usuário para personalizar as ofertas.
“Como funciona é, vamos pegar um pacote, por exemplo. Cada pacote que um usuário digitalizar formará um pequeno cartão no aplicativo, e esse cartão terá isso exibido. [e.g. a plastic bottle]…e na sua região, essas são alternativas que você pode considerar para reduzir a ingestão de plástico”, explica.
Ele também vê espaço para parcerias com influenciadores da redução do desperdício alimentar e outros.
Grgic argumenta que outra novidade do produto é, em suas palavras, “anticonsumo livre”. A startup se alinha à crescente conscientização e ação em prol da sustentabilidade. A sensação de que, para proteger o ambiente para as gerações futuras, precisamos de abandonar a cultura do consumo descartável e substituí-la por um consumo mais consciente, reutilização e reciclagem.
“Sinto que estamos à beira disso.” [something]” ele sugere. “Acho que as pessoas estão começando a se perguntar: elas realmente precisam jogar tudo fora? Ou podem começar a procurar reparos. [and reusing]? ”
Mas o caso de uso do Binit é apenas um aplicativo para smartphone? Por exemplo, algumas famílias ficam felizes em usar smartphones na cozinha quando suas mãos podem ficar sujas enquanto preparam as refeições, enquanto outras veem valor na instalação de um scanner de lixo mãos-livres dedicado.
É importante ressaltar que planejamos oferecer o recurso de digitalização gratuitamente por meio do aplicativo, por isso ofereceremos as duas opções.
Até agora, a startup instalou lixo de IA em cinco cidades dos EUA (Nova Iorque, Austin, Texas, São Francisco, Oakland e Miami) e quatro cidades europeias (Paris, Helsniki, Lisboa, Ljubilana e Eslováquia, onde a Grgic está localizada). . O scanner está sendo testado. de).
Ele disse que está trabalhando para um lançamento comercial neste outono (possivelmente nos EUA). O preço-alvo do hardware de IA é de cerca de US$ 199, que ele descreve como o “ponto ideal” para dispositivos domésticos inteligentes.
