人工知能技術はゴミリサイクルに革命的な変化をもたらすかもしれない

新たな研究によると、最先端の人工知能が英国の廃棄物リサイクル方法に革命をもたらす可能性があるという。リバプール・ホープ大学の学者らは、埋め立て地に廃棄される固形廃棄物の量を削減できる可能性があるという、新たな低コストの選別システムを開発している。

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この新しい方法では、ベルトコンベア上の各家庭用品を識別するように訓練されたコンピュータービジョンカメラベースのシステムを使用し、リサイクルセンターが人間に頼って手作業で品物を仕分けするのではなく、ロボットに目の前の品物を仕分けるよう指示します。

ホープ大学数学・コンピュータサイエンス・工学部のエマヌエーレ・リンド・セッコ博士は、この方法が効果的で非常に正確であることを実証できたと語った。

驚くべきことに、彼と共著者で工学およびロボット工学の講師であるカール・マイヤーズは、100ポンド未満で分類システムを作成することに成功し、世界中で使用できる可能性を秘めています。

「急速な都市化、人口増加、工業化により、世界の固形廃棄物汚染は劇的に増加している」とセッコ氏とマイヤーズ氏は新しい報告書に記している。「これほどの量の廃棄物を処理できるだろうか？その問いに対する答えはノーだ。現在、私たちには増え続ける廃棄物を処理する能力はなく、リサイクルしている廃棄物を処理する能力もない。したがって、廃棄物の分別手順を簡素化し、廃棄物のスマートリサイクルの取り組みを強化して、材料回収施設への負担をさらに軽減する必要がある」

セッコ氏と彼のチームは、安価な「ラズベリーパイ」コンピューターを使用し、高解像度カメラと組み合わせたと伝えられている。スマート機械学習を通じて、Raspberry Pi コンピューターは、紙、ガラス、プラスチック、金属、段ボールの 5 種類の廃棄物を認識するようにプログラムされています。

これが可能なのは、Google Images と TrashNet というリソースから提供される、3,500 種類のゴミの写真のデータベースがあるからです。

「真の汎用人工知能（AGI）」を実現するための重要な原動力の一つである「転移学習」によるトレーニングを通じて、システムはゴミラベルが与えられたときにそれを識別する能力をますます向上させることができる。

チームが全体的な精度について語る際、92% の成功率でテストに合格し、商業用途に有望であると述べています。

セッコ博士は、システムが本当に役立つようになるまでにはまだ高速化する必要があると認めているが、主にラズベリーパイの処理能力のおかげで、新しいアプローチの基礎は築かれた。

セッコ氏は次のように付け加えた。「私たちは、人間が生み出す廃棄物によってますます汚染されている世界に住んでいます。この廃棄物のリサイクルは最近大きく進歩しましたが、これはすでに非効率的な材料回収施設への負担をさらに増大させるでしょう。MRF の効率を高め、コストを削減するための取り組みを強化する必要があります。具体的には、コンピューター ビジョン (CV) の研究により、組み込み CV がこの問題やその他の関連する多くの問題の解決策となる可能性があることが示されています。特に、テクノロジーとソフトウェアの進歩により、CV はよりアクセスしやすく、使いやすく、より強力になっています。」