O cutie de pizza pătată cu grăsime poate deveni o problemă pentru un lot de materiale reciclabile. La Stony Brook University, cercetătorii dezvoltă un sistem bazat pe inteligență artificială care ar putea identifica automat materialele din fluxurile de deșeuri și contaminarea acestora, cu scopul de a sprijini sortarea din centrele de reciclare.
Proiectul, coordonat de profesoara Ruwen Qin, a început oficial în ianuarie 2025. Sistemul folosește camere accesibile, inclusiv camere GoPro, precum și date audio colectate în centre de reciclare. Informațiile sunt utilizate pentru antrenarea unui algoritm capabil să distingă mai multe categorii de deșeuri.
Cum încearcă AI să îmbunătățească sortarea
Algoritmul este antrenat să recunoască plasticul, hârtia, resturile alimentare, textilele și alte materiale reciclabile. Pe lângă identificarea obiectelor, sistemul urmărește să estimeze cantitățile și să detecteze materialele care contaminează fluxul de reciclare.
Obiectivul este ca analiza să poată fi realizată mai rapid și la un volum mai mare decât prin verificarea manuală. Într-o declarație pentru Business Insider, Ruwen Qin a explicat rolul antrenării algoritmului:
„Pe măsură ce antrenăm algoritmul, putem analiza cantități mari de deșeuri mult mai eficient decât un om.”
În această etapă, proiectul reprezintă o direcție de cercetare aflată la început, nu o soluție prezentată ca fiind deja implementată la scară largă. Rezultatul urmărit este o caracterizare mai rapidă a deșeurilor, adică identificarea compoziției exacte a unui flux de gunoi.
De ce contaminarea poate compromite reciclarea
Caracterizarea deșeurilor este în prezent un proces lent și costisitor, care depinde în mare măsură de munca manuală. Pentru centrele de reciclare, problema nu este doar separarea plasticului de hârtie, ci și identificarea obiectelor care nu ar trebui să ajungă într-un anumit flux.
Un material contaminant introdus într-un lot de materiale reciclabile poate afecta calitatea acestuia. În unele situații, un transport care nu respectă cerințele de puritate poate fi respins și trimis la depozitare, în loc să fie valorificat prin reciclare.
De aceea, sistemul dezvoltat la Stony Brook University este conceput să observe atât tipul materialului, cât și contaminarea. Cercetătorii consideră că automatizarea ar putea reduce pierderile și poluarea, însă aceste beneficii sunt obiective ale proiectului și nu rezultate cuantificate prezentate în materialul citat.
Planul pentru roboți și date open-source
Următoarea etapă avută în vedere de echipă este combinarea algoritmului cu roboți industriali. Aceștia ar putea separa automat materialele reciclabile direct pe benzile de sortare, după ce sistemul AI identifică obiectele și categoria din care fac parte.
Cercetătorii iau în calcul și publicarea modelului AI și a datelor colectate într-o formă open-source. O astfel de abordare ar permite altor universități și companii să utilizeze baza de lucru pentru dezvoltarea unor sisteme similare, dacă planul va fi pus în practică.
Tehnologia există deja în unele centre
Proiectul de la Stony Brook se înscrie într-o tendință mai largă din industrie. Companii precum AMP Robotics și Greyparrot folosesc deja sisteme bazate pe inteligență artificială pentru identificarea deșeurilor în fabrici de reciclare, potrivit Business Insider.
Totuși, extinderea acestor soluții presupune mai mult decât instalarea unor camere și a unui software. Sistemele trebuie să funcționeze în medii cu obiecte amestecate, murdare sau parțial ascunse, iar infrastructura AI poate avea costuri energetice ridicate. Scalarea tehnologiei rămâne astfel una dintre principalele provocări.
În cazul proiectului coordonat de Ruwen Qin, miza este îmbunătățirea informațiilor disponibile despre conținutul fluxurilor de deșeuri. Dacă identificarea materialelor și a contaminării devine mai rapidă și mai precisă, centrele de reciclare ar putea lua decizii mai bune privind sortarea și valorificarea acestora.
