هوش مصنوعی و یادگیری ماشین اساساً نحوه عملکرد صنایع را تغییر می‌دهند، به خصوص در مورد اتوماسیون و پردازش کلان داده‌ها. هنگامی که این راه حل ها در بخش مدیریت زباله اعمال می شوند، می توانند زنجیره ارزش کامل را ساده کنند و همه چیز را از جمع آوری زباله تا بازیافت هوشمند بهینه کنند.
چگونه هوش مصنوعی می تواند مدیریت زباله را تغییر دهد
از سال 1990، آمریکایی ها بیش از 200 میلیون تن زباله شهری در سال تولید کرده اند. این در تعداد محل های دفن زباله و شهرهایی با انباشت زباله در خیابان ها مشهود است. اثرات زیست محیطی به طور فزاینده ای بدتر شده است.
انتشار گازهای گلخانه ای و همچنین میزان آلودگی هوا و آب در حال افزایش است. هوش مصنوعی می تواند به روش های مختلفی با این مسائل مقابله کند.
جمع آوری زباله بهینه شده با سنسورهای هوشمند
جمع آوری زباله اولین گام در زنجیره مدیریت پسماند است.
حسگرهای IoT مجهز به هوش مصنوعی که در سطل‌های زباله نصب شده‌اند، به‌روزرسانی‌های لحظه‌ای را در سطح پر شدن، دمای داخل و سایر داده‌های مرتبط ردیابی و ارائه می‌کنند.»
این سطل‌های هوشمند بر میزان زباله نظارت می‌کنند تا مشخص کنند چه زمانی جمع‌آوری لازم است. هنگامی که زباله به سطح از پیش تعریف شده رسید، یک هشدار برای جمع آوری به کامیون های مدیریت زباله می رود. این روش به جلوگیری از بارگذاری بیش از حد و دفع نامناسب زباله در محل‌های تخلیه تعیین‌شده کمک می‌کند.
برنامه ریزی مسیر موثر برای کامیون های زباله
استفاده از سطل‌های زباله هوشمند به این معنی است که کامیون‌ها فقط در مواقع ضروری بیرون می‌روند و در نتیجه وسایل نقلیه کمتری در جاده‌ها وجود دارد. یادگیری ماشینی زنجیره را با تجزیه و تحلیل داده‌های مربوط به الگوهای دفع زباله، شرایط ترافیکی بی‌درنگ و سایر ملاحظات کلیدی برای بهینه‌سازی مسیرهای حمل و نقل افزایش می‌دهد.
این امر مدیریت کارآمدتر ناوگان را ممکن می کند و در هزینه ها در کل صرفه جویی می کند. تحقیقات نشان می‌دهد استقرار هوش مصنوعی در لجستیک زباله می‌تواند منجر به بیش از حد شود کاهش 36 درصدی مسافت سفر و تا 28.22 درصد در زمان در جاده صرفه جویی می شود. کامیون های کمتر همچنین به معنای انتشار کربن کمتر مربوط به مدیریت زباله است.
مرتب سازی خودکار در تسهیلات بازیابی مواد
زباله‌هایی که توسط کامیون‌های زباله جمع‌آوری می‌شوند معمولاً برای جداسازی اقلام قابل بازیافت در مرکز دسته‌بندی توقف می‌کنند. تکنیک‌های مرتب‌سازی سنتی بر غربال‌کردن دستی از میان زباله‌ها تکیه می‌کنند، که زمان‌بر است و منوط به در دسترس بودن پرسنل است. کمبود کارگر به شدت به صنعت پسماند ضربه زده است، به طوری که گزارش‌ها حاکی از آن است که برخی از تأسیسات تنها 20 درصد از مشاغل آزاد را پر کرده‌اند.
راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مانند تشخیص تصویر پیشرفته و یادگیری ماشینی می‌توانند فرآیند را خودکار کرده و سرعت و دقت مرتب‌سازی زباله را افزایش دهند. این سیستم زباله هایی را که در امتداد تسمه نقاله حرکت می کنند اسکن می کند و اقلام را بر اساس الگوریتم های از پیش آموزش دیده انتخاب می کند.
اتوماسیون هوش مصنوعی همچنین می‌تواند ناکارآمدی‌ها در سیستم‌های بازیابی را برطرف کند، میزان بازیافت‌های بازیابی شده را افزایش دهد و حجم زباله‌هایی را که به محل‌های دفن زباله هدایت می‌شوند کاهش دهد.
به عنوان مثال، EPA تخمین می زند که ضایعات آلومینیوم به حساب می آید 2 درصد از کل حجم دفن زباله سالانه در همین حال، تولیدکنندگان سالانه بیش از 800 میلیون دلار برای مواد بازیافتی پرداخت می کنند. آموزش هوش مصنوعی برای هدف قرار دادن ضایعات آلومینیوم می تواند ضایعات را حذف کرده و درآمدزایی کند.
مدیریت پسماندهای پزشکی و زیستی
دستورالعمل های ویژه ای برای دفع زباله های خطرناک وجود دارد. هوش مصنوعی می تواند نقش مهمی در تضمین ذخیره سازی، حمل و نقل و دفع ایمن این مواد سمی ایفا کند.
برای مثال، نرم‌افزار تشخیص می‌تواند انواع مختلف زباله‌های مخاطره‌آمیز زیستی را شناسایی و طبقه‌بندی کند و از رفتن آنها به مقصد نهایی خود اطمینان حاصل کند. حسگرهای اینترنت اشیا همچنین می‌توانند مواد خطرناک را زیر نظر بگیرند و مطمئن شوند که در معرض خطر ریزش نیستند. این خطر را برای کارگرانی که در غیر این صورت در معرض قرار می گیرند کاهش می دهد.
نمونه هایی از راه حل های مدیریت زباله هوش مصنوعی
در سرتاسر جهان، دولت‌ها و سازمان‌ها از فناوری‌های اتوماسیون برای ساده‌سازی نحوه جمع‌آوری و پردازش زباله استفاده می‌کنند.
اتوماسیون هوش مصنوعی همچنین می‌تواند ناکارآمدی‌ها در سیستم‌های بازیابی را برطرف کند، میزان بازیافت‌های بازیابی شده را افزایش دهد و حجم زباله‌هایی را که به محل‌های دفن زباله هدایت می‌شوند کاهش دهد.
کارگران از انبوه عکس می گیرند و برنامه به دقت آنها را دسته بندی می کند. این ابزار همچنین مسائل ایمنی مانند یک کارمند بدون دستکش کار را تشخیص می دهد و به آنها هشدار می دهد.
در سال 2022، چین از هوش مصنوعی Alibaba Cloud برای کارآمدتر کردن سوزاندن زباله استفاده کرد. هوش مصنوعی سوزاندن را کنترل می کرد، به طور خودکار دما را تنظیم می کرد و مصرف انرژی را بهینه می کرد. در بریتانیا، Greyparrot از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل تجهیزات پردازش و بازیافت زباله استفاده می کند. از دوربین‌های با دقت بالا و الگوریتم‌های تشخیص پیشرفته برای بررسی حرکت زباله‌ها روی تسمه نقاله در زمان واقعی استفاده می‌کند.
همانطور که یادگیری ماشین و اتوماسیون جریان اصلی تر می شود، برنامه های کاربردی نوآورانه تری در صنعت زباله وجود خواهد داشت.
استفاده از هوش مصنوعی در مدیریت زباله
ادغام هوش مصنوعی در مدیریت ضایعات نوید بسیار زیادی برای مقابله با بحران رو به افزایش جهانی دارد. با بهینه سازی جمع آوری زباله، برنامه ریزی مسیرها و خودکارسازی بازیابی مواد، سیستم های مجهز به هوش مصنوعی می توانند صنعت را ایمن تر و از نظر زیست محیطی پایدارتر کنند.
همچنین خواندن کمک های هوش مصنوعی به تلاش های حفاظت از محیط زیست زیر آب
- محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
- PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
- PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
- PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
- منبع: https://www.aiiottalk.com/doing-dirty-work-using-ai-in-waste-management/
