AIは当面、都市のゴミ出しを支援できないかもしれない

上海がゴミの分別を推進し始めて以来、クレイジーな上海寧は多くのジョークや絵文字を投稿し、大多数のネットユーザーにとって幸せの泉となっている。ゴミを捨てるために杭州や蘇州まで車で行く人もいたという。ゴミの分別の仕方がまったくわからない他の地域の「貧しい学生」の多くは、プレッシャーに耐えられず故郷に戻ったという...

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上海の人々が頭を悩ませているとき、自分たちには関係ないと思って大笑いしていた愚かなネットユーザーは、すぐに現実を突きつけられた。

抵抗するのは不可能だ。すべての人は、上海のゴミ捨て場か、他の 45 都市のゴミ捨て場で死ぬ運命にある。つまり、誰もゴミを捨ててはいけないのです!

雨の日のために準備はできています。今では何かを食べるとき、無意識のうちに「あなたは一体何のゴミなの？」と考えてしまいます。

しかし、明るい面から考えてみましょう。今は9012年です。ゴミの分別は非常に難しい作業ですが、AIが代わりにやってくれるのでしょうか？

あなたはすでに成熟したAIです。今度は自分自身を分類することを学ぶ時です

ゴミの分別は本当に楽しい話題ではありません。ゴミには多くの種類があります。日本の厳しいゴミ政策には34種類の分類があります。毎日どの種類のゴミを捨てなければならないかについては明確な規則があります。時間を逃すと、家に残される可能性があります。

さらに、産業チェーンが非常に長く、その後の収集、循環、廃棄が見えにくいという問題もあります。そのため、取り組みを始めたばかりの地域にとっては、「ゴミを分別したのに、ゴミ収集車が一斉にゴミを運び去ってしまう」といった疑問が湧くのも当然です。

つまり、リンクが壊れると、ゴミ分類の最終的な効果に直接影響します。

幸いなことに、AI テクノロジーの台頭により、この世界的なプロジェクトに貢献することができました。

現在、AI は産業チェーン全体にわたって支援を提供できます。

1. フロントエンド（レジデントエンド）インテリジェント検出

市民を困惑させるゴミの分別の難しさは、主に、さまざまな素材の特性を識別して分類することにあり、これには比較的高い技術的ハードルが伴います。ネットでは、ロブスターは5つに分けて別々に配達する必要がある、ネズミは捨てる前に8つに切らなければならない、飲みかけのパールミルクティーをどうやって捨てるのかなどと言われている。普通のおじいちゃんや女性はもちろん、高等教育を受けた学生でも戸惑うだろう。

もちろん、最善の方法は食べるのをやめて（この文を消して）、コンピューター ビジョンを使用してインテリジェントな配達を実現することです。

たとえば、一部のコミュニティではすでにスマートリサイクルゴミステーションが設置されています。ゴミ箱の前でスキャンするだけで、住民が出すアイテムの種類が自動的に識別され、特定の分類を促します。お金に換えられるリサイクルゴミであれば、該当のゴミ箱に捨てた後、交換された現金が住人の携帯電話口座に自動的に振り込まれるので、面倒くさがりの人にはとても向いていると言えるでしょう。

もちろん、スマートゴミ箱が設置されていない地域向けには、AI認識機能を備えたモバイルアプリも用意されており、例えばアリペイが最近リリースした「ゴミ分別アシスタント」は、上海の人々を窮地から救う魔法の武器となっている。

2. ターミナル（リサイクラー）の自動化

上海は最も都市化された地域の一つにふさわしいと言わざるを得ません。一般の人々は不満を言いながらも、ゴミの分別政策に協力しようと全力を尽くしており、その努力のレベルは大学入試に匹敵します。しかし、家庭でどれだけきちんとゴミを分別しても、ゴミ収集車が全部混ざってしまったり、コミュニティの実際の規模が考慮されなかったりすると、大変なことになり、みんなに無駄な仕事をさせてしまい、政策の信頼性にも影響を及ぼします。

そのため、リサイクル工程における洗浄効率と選別レベルの向上が重要になりますが、これはまさに AI が得意とする分野です。

遠い例を挙げると、シリコンバレーでは、スタートアップ企業の Compology が近隣のゴミ箱にスマートセンサーを設置しました。これらのセンサーは、ゴミ箱の内部の高解像度の写真を 1 日に数回撮影し、その画像をクラウドに送信します。これにより、ゴミ回収会社は情報をタイムリーに監視し、ゴミを回収するトラックのルートやスケジュールを最適化し、迅速かつ効率的にゴミを回収できるため、さまざまな規模のコミュニティでの清掃の効率を確保できます。

輸送過程では、ゴミの分類によってゴミ収集車の台数も増加している。2月20日以降、上海市は湿式ゴミ収集車982台、乾式ゴミ収集車3,135台、危険物ゴミ収集車49台、リサイクル品収集車32台を整備し、塗装した。当然、分類の細分化はドライバー不足にもつながり、自動運転がこの問題を解決すると期待されています。

今年5月、ボルボはスウェーデンのレノバと提携し、自動運転ゴミ収集車の試験を開始すると発表した。このトラックは、通常の無人車両と同様にレーザーロケーター、レーダー、カメラ、赤外線カメラなどのセンサーシステムを搭載しているほか、設定されたルートに沿って途中でゴミを収集することもできます。そのため、運転手は2歩進むだけで、ゴミの収集に集中できます。毎回車に戻って次のゴミ箱まで運転する必要がないため、停車回数が大幅に減ります。

同時に、ゴミ収集車は端末ネットワークの監視の役割も果たすことができます。

上海のゴミ収集・運搬を例に挙げてみましょう。各ゴミ収集車がどこを走行し、どのような家庭ゴミをどのコミュニティに運搬し、どのコンテナに積み込み、どこに処分したかというリアルタイムのデータが「都市ゴミ頭脳」にアップロードされます。その後、都市衛生システムとリサイクル資源システムがフロントエンドデータを分析し、ゴミ収集・運搬や施設の配置などの都市行動をより良く計画します。

3. バックエンド（処理工場）インテリジェンス

さて、人と機械の努力の末、私たちのゴミはようやく処理工場に到着し、労働によって再生することができます。

ここで最も多くの問題が発生します。

まず、前端と中端で厳しく管理しても、危険廃棄物が乾いたゴミに投げ込まれるなど、一部のゴミが網をすり抜けることがあります。このとき、どのコミュニティに問題があるかを特定し、分類教育を強化する必要があります。同時に、処理工場でも二次選別を実施する必要があります。

しかし、廃棄物のリサイクルは、働く人々に多大な害も与えます。従来のゴミ分別作業は人間が行っており、汚く、退屈で、危険です。人間は注射器や割れたガラスなどの有害物に接触することがよくあります。米国で最も危険な仕事の 1 つとしても知られています。

従来の手作業による廃棄物選別・処理ライン

加工工場でインテリジェントな自動化が広く導入されれば、選別作業員は危険な仕事から離れることができるようになります。

少し前、北米カートン包装協議会は、Alps Waste Recycling 社および AMP Robotics 社と提携し、AMP 社の Cortex 選別ロボットを各社の工場に設置しました。

このロボットには、カメラを使用して画像情報をクラウド ブレインに送信するクモのようなロボット アームが搭載されています。機械学習アルゴリズムがコンベア ベルト上の廃棄物を識別し、ロボット アームがそれを仕分けします。

現在、ロボットは最大 98% の分類精度を達成し、1 日あたり約 16 時間稼働し、1 分あたり 60 回の分類動作を実行できます。これは、1 分あたり 40 回という人間の平均よりもはるかに高い数値です。

同様の取り組みを行っている別の企業としては、フィンランドの ZenRobotics Robotics 社があり、同社は人工知能リサイクル システム「Heavy Picker」を米国の Recon Waste Services 社に導入しました。このシステムは、最大 60 ポンドの重さの物体を持ち上げ、建設廃棄物を分類し、金属、木材、石材などに分類してからリサイクルすることができます。現在、蘇州緑河社もこの技術を導入しています。

これにより、人間の選別作業者を直接解放し、選別プロセスにおける健康リスクを軽減し、選別効率を効果的に向上させることができます。

これを読んで、ゴミ分野におけるAIの応用がどのような注目すべき特徴を持っているかを多くの人がすでに実感できると思います。

簡単に言えば、センサーやコンピュータービジョンなどの成熟した認識技術に頼って、各リンクで循環するゴミや行動をデジタル化することです。認識精度を十分に高くするためには、ある程度のデータの蓄積とトレーニングも必要です。つまり、AI システムは遅かれ早かれ導入されるべきなのです。

2つ目は、クラウド＋端末＋エッジコンピューティングパワーの総合的な保証です。ゴミの分類に関わるリンクは、リアルタイムの動的データの監視と処理に対して非常に高い要件があることが分かりました。ゴミが投棄されたときのリアルタイム識別であれ、車両ルートの合理的な制御であれ、このプロセスには基本的なコンピューティング能力のサポートが必要です。したがって、エッジコンピューティング能力、端末チップ、クラウド処理の包括的な連携により、この巨大な都市プロジェクトを実現できます。

今後5Gネットワ​​ークが普及すると、リアルタイムのデータ観測によりAIはさらに強力になります。

素晴らしいですね。では、AI の実装には何か制限があるのでしょうか? 答えは、ほぼ間違いなく「はい」です!

すべて準備はできていますが、...

AIによる「ゴミ分類」の探求についてこのように述べてきましたが、すでに多くの人が何かがおかしいと感じていると思います。人類の生活環境をより良くするために、AIは現在の人口の一部の生活条件を過度に変更しているようです。

最も直接的な影響は、知能ロボットの導入やゴミ処理場の自動化により、運転や選別作業に従事する多くの労働者が職を失うことになるだろう。

確かに彼らの労働条件は良くはないが、それが生計を立てて家族を養う手段なのだ。データ分析者やハイテクなトラックや機器を操作する整備士など、AIによって生み出された新しい仕事に彼らを移行させることは可能でしょうか？

ゴミ収集業界の人員の質は将来的に大きく向上することは間違いないが、機械によって排除される最前線の労働者にチャンスが与えられるわけではないかもしれない。大量の下級労働者がその後どこに行くのかは難しい問題かもしれない。したがって、ゴミ産業のインテリジェント化のペースは速すぎないようにすべきだ。少なくとも、当分の間は、あなたの質問に答えるのは AI ではなく、人間のおじさんやおばさんになるでしょう。

一方、導入コストの問題もあります。

私たちをフォローしている友人は、スマート シティや車と道路の連携といった最先端技術の用語をよく耳にするかもしれません。しかし、多くの包括的なソリューションは、まだ閉鎖された道路でテスト中であるか、ターミナル変換が始まったばかりです。

しかし、ゴミの分類には収集端末が密集し、データの次元が多様で、自由度とグレーゾーンが大きく、新しい種類のゴミが絶えず出現し、従来の分類システムにも挑戦しています。このため、現段階ではAIに頼って正確な判断や運用・保守の決定を下すことはほぼ不可能です。

人口400万人の中規模都市では、スマート収集端末+スマートプラットフォーム+スマート検出ラインの構築に一度の投資は約15億元と推定されています。これらすべてを都市の財政で支払う必要があります。いくつかのスーパーシティだけが徐々に開始できるのではないかと心配しています。

他の第2層、第3層のゴミ分別パイロット都市については、分別マニュアルを勉強して、ゴミ捨てゲームをプレイするしかないかもしれない。

AIによるゴミ分別の未来はまだ遠いかもしれないが、それでも期待する価値はある。誰もが時代とともに成長していかなければなりません。その観点から見ると、私たちは歴史の目撃者とも言えるでしょう。文明に年月を与えるのではなく、AI と協力して年に文明を与えましょう。