Как искусственный интеллект меняет управление отходами в Великобритании

Великобритания производит более  215 миллионов тонн отходов  каждый год, и большая их часть оказывается там, где не должна: на свалках или мусоросжигательных заводах. Несмотря на десятилетия инвестиций в переработку и информирование общественности, мы по-прежнему боремся с неэффективными системами, переполненными мусорными баками и загрязненными потоками переработки. Более того, с ужесточением целевых показателей по свалкам и бюджетным давлением на местные органы власти становится ясно, что нам нужно более разумное решение. Искусственный интеллект (ИИ) может стать частью решения этой проблемы.

ИИ чаще ассоциируется с автономными транспортными средствами и цифровыми помощниками, но его способность обрабатывать огромные массивы данных, изучать закономерности и автоматизировать принятие решений делает его мощным инструментом для управления отходами.

Почему необходимо переосмыслить управление отходами

Даже при наличии современных предприятий по переработке уровень загрязнения остается высоким. Люди по-прежнему не уверены, что и в какой контейнер следует выбрасывать, что приводит либо к wishcycling (неперерабатываемые материалы попадают на переработку), либо даже к перерабатываемым материалам, которые попадают на свалки. Ручная сортировка отнимает много времени и подвержена ошибкам, в то время как статичные маршруты сбора приводят к напрасным поездкам и более высоким выбросам.

Экологические последствия значительны. В 2023 году свалки Великобритании выбросили около  14,5 миллионов метрических тонн парниковых газов в эквиваленте CO₂. Вдобавок ко всему, ценные материалы теряются навсегда — экономически и экологически.

Но там, где традиционные подходы неэффективны, ИИ предлагает путь вперед.

Как ИИ может изменить управление отходами

Интеллектуальная сортировка 

В самом сердце центров переработки, роботы с искусственным интеллектом, оснащенные компьютерным зрением, теперь могут распознавать и сортировать отходы на высокой скорости и с удивительной точностью. Эти интеллектуальные системы могут различать различные материалы — пластик, металл, бумагу — даже если они грязные или частично закрыты. Это приводит к более чистым потокам переработки, более низким показателям загрязнения и большей доле материалов, которые восстанавливаются и используются повторно.

Динамические маршруты сбора

Зачем собирать каждый контейнер по фиксированному графику, когда некоторые из них полупустые? ИИ может анализировать данные с датчиков уровня заполнения, установленных в контейнерах, чтобы в режиме реального времени составлять наиболее эффективные маршруты сбора. Такой тип оптимизации сокращает ненужные поездки транспортных средств, сокращает расход топлива и снижает выбросы углерода. Советы по всей Великобритании получат значительную выгоду, приняв эту технологию для модернизации своих автопарков.

Прогнозные данные для более разумного планирования

Сила ИИ заключается не только в автоматизации, но и в предвидении. Анализируя исторические тенденции и данные в реальном времени — от погоды до пешеходного трафика — ИИ может помочь местным властям точнее прогнозировать модели образования отходов. Это позволяет лучше планировать общественные мероприятия, сезонные всплески или демографические изменения, гарантируя, что нужные ресурсы будут в нужном месте в нужное время.

Помимо эффективности: экологические и экономические выгоды

Лучшая сортировка сокращает объем материалов, отправляемых на свалку. Оптимизированная логистика сокращает выбросы. Прогнозная аналитика поддерживает предотвращение отходов у источника, помогая компаниям принимать более разумные решения по закупкам и упаковке.

ИИ также позволяет компаниям продвигаться вверх по иерархии отходов — от утилизации и переработки к сокращению отходов, повторному использованию и предотвращению. С помощью прогнозной аналитики и данных в реальном времени компании могут получить более четкое представление о своих моделях отходов, что позволяет принимать более разумные решения по закупкам, проектированию упаковки и планированию производства, которые сокращают отходы у источника. Этот сдвиг не только сокращает расходы, но и согласовывает компании с обязательствами по устойчивому развитию и нормативными требованиями.

Препятствия к принятию

Конечно, инновации не обходятся без препятствий. Первоначальные затраты на датчики, платформы и робототехнику могут быть высокими, особенно для местных советов, которые и так испытывают финансовые трудности. Конфиденциальность данных — еще одна проблема: умные мусорные баки, оснащенные камерами или датчиками, должны быть развернуты с четкими инструкциями и прозрачностью, чтобы сохранить общественное доверие.

Также есть структурная проблема: отсутствие стандартизированной цифровой инфраструктуры. В настоящее время данные часто фрагментированы между подрядчиками и советами, что препятствует взаимодействию, необходимому системам ИИ для обеспечения максимальной ценности. Поддержка правительства — в форме финансирования, национальных стандартов и пилотных программ — будет иметь решающее значение.

Из мусора в ресурс: время действовать сейчас

ИИ в управлении отходами — это не концепция будущего — он уже тестируется и внедряется в различных проектах по всей Великобритании и по всему миру. Реальный вопрос в том, сможем ли мы действовать достаточно быстро, чтобы масштабировать эти инновации на национальном уровне.

Политики, поставщики технологий и местные власти должны сотрудничать, чтобы устранить препятствия и реализовать более умную и экологичную стратегию утилизации отходов. При правильных инвестициях и государственно-частном сотрудничестве у Великобритании есть шанс возглавить как экологические инновации, так и цифровую трансформацию.

Отходы, которые мы производим, рассказывают историю — о нашем потреблении, наших ценностях и наших системах. Благодаря ИИ у нас теперь есть инструменты, чтобы понять эту историю, предсказать ее следующую главу и написать лучший финал. Такой, где отходы больше не являются бременем для окружающей среды, а представляют собой богатую данными возможность для устойчивого прогресса.

Источник: https://wasteadvantagemag.com/international-smarter-waste-how-artificial-intelligence-is-reshaping-waste-management-in-the-uk/