Ученые создали нейросеть для сортировки мусора

Ученые создали нейросеть для сортировки мусора


Ученые создали нейросеть для сортировки мусора

Исследователи из Университетского колледжа Лондона (UCL) для автоматической сортировки различных типов компостируемых и биоразлагаемых пластиков использовали машинное обучение

«Точность очень высока и позволяет в будущем использовать этот метод в промышленных предприятиях по переработке и компостированию». (профессор Марк Миодовник, автор исследования)
Ученые работали с различными типами пластика размером от 50 мм на 50 мм до 5 мм на 5 мм. В состав обычных образцов входили полипропилен и ПЭТ ( пищевые контейнеры и бутылки для питья), а также ПЭНП (пластиковые пакеты и упаковка). Образцы компостируемого пластика включали PLA и PBAT ( крышки чашек, чайные пакетики и обертка для журналов) а также пальмовый лист и сахарный тростник. Все материалы, полученные из биомассы, используются для производства упаковки.

Подборки разделили на обучения нейросети и тестовый набор для проверки точности.

Результаты тестирования показали высокие показатели: модель достигла идеальной точности для всех материалов, когда размеры образцов превышали 10 мм на 10 мм. Однако для материалов, полученных из сахарного тростника или пальмовых листьев, размером 10 мм на 10 мм или меньше, уровень ошибочной классификации составил 20% и 40% соответственно.

Однако модель смогла безошибочно идентифицировать детали из PLA, PP и PET, независимо от размеров образца.

«Сегодня большинство компостируемых пластиков рассматриваются как загрязнители при переработке обычных пластиков, что снижает их ценность. Для просеивания компоста и уменьшения присутствия других материалов применяются барабанная сортировка. Однако уровень загрязняющих веществ в текущем процессе просеивания очень высок. Преимущества компостируемой упаковки реализуются только тогда, когда они компостируются в промышленных масштабах и не попадают в окружающую среду и не загрязняют другие потоки отходов или почву». ( Марк Миодовник)

Неправильное обращение с пластиком в процессе переработки и промышленного компостирования велико, поэтому необходимы надежные механизмы сортировки.

«Сейчас скорость идентификации слишком мала для реализации в промышленных масштабах. Однако мы можем и будем улучшать его, поскольку автоматическая сортировка является ключевой технологией, позволяющей сделать компостируемые пластмассы устойчивой альтернативой переработке». (Марк Миодовник)