世界を救うために、私たちは必死にもっと堆肥化する必要があります。 AI とデータがどのように役立つか

Dec 05, 2023

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世界にはゴミ問題があり、それは日に日に悪化しています。 廃棄物は、2016 年の 20 億トンから増加し、2050 年までに世界中で年間 34 億トンに達すると予測されています。ゴミは気候変動の主な原因です。 埋め立て地は主要な温室効果ガス排出源です。 たとえ埋め立て地が見つかったとしても、それは同じだ。 一部の州ではすでに品薄になり始めている。

多くの人がプラスチック汚染問題の解決策としてリサイクルに注目していますが、特に最も急速に増加しているゴミ源であるプラスチック包装に関しては、リサイクルにはまだ多くの要望が残されています。 「リサイクル可能」かどうかにかかわらず、プラスチック全体の 90% 以上が埋め立て地に捨てられ、ゴミ問題をさらに悪化させています。 その多くは最終的にマイクロプラスチックとなり、さらに大きな環境リスクと健康リスクを生み出します。

これを続けることは明らかに不可能であり、世界の目詰まりするゴミの量を減らすのに役立つ解決策の 1 つは、特に食品や包装材料の堆肥化を大量に導入することです。 現在、堆肥化プログラムを利用できるアメリカ人はわずか 27% です。 これは変わらなければなりません。 堆肥化インフラへの公共投資の増加に伴い、堆肥化をより効率的にし、堆肥化可能なプラスチックをより簡単に処理できるようにする上で、AI を含む先端技術が果たす役割が増大しています。 新しい堆肥化可能な材料の開発。 さらには消費者の行動の変化にも貢献します。

トラックいっぱいの廃棄物が堆肥化施設に到着したら、内容物を分別して、堆肥化プロセスを妨げたり、低品質の堆肥を生成する可能性のある汚染物質がないことを確認する必要があります。 この並べ替えは多くの場合手動で行われ、コストがかかります。 しかし、AI がそれを変えています。 マシンビジョンを備えたロボット選別機は、堆肥化可能な廃棄物のトラックから汚染物質を迅速に除去できます。 これにより、堆肥化施設は一般的により多くの廃棄物を受け入れることができ、分別のコストと時間を節約できます。 たとえば、テキサス州サンアントニオ市は昨年このようなロボットによる分別を導入して以来、トラック一杯分の有機廃棄物をまだ拒否していない。 このシステムが導入される前は、堆肥化工場は、たとえ少量でも汚染物質を含む可能性のある廃棄物を、単に分別する価値がないという理由で拒否していました。

高度な画像技術は、一般施設での廃棄物の分別にも使用でき、堆肥化可能な材料を識別して適切な経路に送ることができます。 これを実現する 1 つの方法は、電子透かしです。電子透かしでは、包装やその他の消費者アイテムに付けられた小さな透かしが高度なマシン ビジョン システムによって読み取られ、廃棄物が自動的に適切な流れに分類されます。 これらの透かしは、より多くの堆肥化業者が堆肥化可能なプラスチックを受け入れるのを助ける上で特に重要です。 なぜなら、人間の目には非常に似ている、堆肥化可能なプラスチックと堆肥化できないプラスチックを素早く区別できるからです。

電子透かしは、堆肥化可能な包装業界だけでなく、堆肥化業者や堆肥化を監督する地元の廃棄物管理会社の協力も必要とするソリューションです。 そのような包装のメーカーがこれらのマークの使用に同意し、堆肥化業者がマークを読み取る装置を備えていれば、完全に機能します。 それは可能だと信じています。

電子透かしがなくても、プラスチックを含む堆肥化可能物を識別できるコンピュータービジョン AI テクノロジーがあります。 高度な選別技術は、堆肥化可能なプラスチックの利用を進める上で特に重要です。それは、堆肥化可能なプラスチックを適切な堆肥化条件に導くこともできるためです。この条件は、多くの場合、食品や庭の残骸に必要な条件とは異なる可能性があり、堆肥化業者の作業をより効率的にするのに役立ちます。 たとえば、英国のチームは、種類、堆肥システムの要件、堆肥化にかかる時間に応じて堆肥化可能物を分類するセンサーベースのシステムを開発しました。 このシステムは、ハイパースペクトル イメージング (HSI) と呼ばれるテクノロジーを使用しており、高度なイメージングを使用してゴミを検査し、化学的および物理的分析を使用して分析します。 入ってくるゴミには機械学習が適用され、新しいゴミがシステムに入るたびにシステムの分別能力が向上し、システムの精度は 99% に達し、すべての堆肥化可能な材料は可能な限り最も効率的な方法で処理されます。