科幻電影《機器人總動員》中的場景就像一段預言，提醒著我們：在物欲橫流的影響之下，垃圾對人類生活的嚴重影響，而環(huán)境保護措施的提升刻不容緩。另一方面，垃圾與廢物處理技術(shù)伴隨著人類的發(fā)展而發(fā)展。
如今，當我們大踏步進入機器人與人工智能時代時，深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)也絕不只是幫助機器人識別“小貓”、“笑臉”，在垃圾處理行業(yè)，還將幫助我們實現(xiàn)智能化、自主化的垃圾識別、分類與處理。這無疑是一種更可持續(xù)的垃圾處理方式，也將對社會發(fā)展產(chǎn)生悄然的影響。
本文中呈現(xiàn)了部分機器人公司從硬件到軟件技術(shù)的革新，及其對垃圾處理行業(yè)的促進。雖然還遠沒有《機器人總動員》中的瓦力那么先進，但已經(jīng)向我們展示了一個新的垃圾處理時代的到來。
目前，僅在美國就有3500多個填埋場向大氣排放了20%的危險的甲烷氣體。自1960以來，由于我們對塑料水瓶的渴望，人類每天產(chǎn)生的垃圾增加了一倍。就在去年，美國人使用了大約500億個塑料水瓶，其中有80%最終被填埋。這意味著每年會浪費380億個水瓶或價值10億美元的再生材料。世界上大部分的回收工廠都買不起大型工業(yè)光譜儀來進行垃圾分類，而是依靠低效、昂貴的人工勞動。
即使有些人仍然在懷疑氣候變化，世界各地的機器人專家正在致力于垃圾分揀這一枯燥、危險，也可能是最臟的工作。在過去一年中，垃圾處理行業(yè)已經(jīng)開始接受新的軟件和機電一體化創(chuàng)新，以降低成本。
一、ZenRobotics
該領(lǐng)域的領(lǐng)導者是芬蘭公司ZenRobotics。公司利用機器學習、計算機視覺和同步的機器人手臂從移動的皮帶輸送機中區(qū)分和揀選可再生材料。公司通過神經(jīng)網(wǎng)絡的應用來訓練它的回收站系統(tǒng)，借助其連接的光譜相機，3D激光掃描儀，金屬傳感器快速挑選實時數(shù)據(jù)反饋，人工智能可以自主學習材料類型。
據(jù)ZenRobotics的營銷總監(jiān)Janica Johansson介紹：“這意味著機器人在需要揀選出哪些材料時能自主做出決策。揀選過程沒有人為參與，機器人也沒有預先編程來做任何事情。我們軟件的好處之一是，它真的可以適應不斷變化的廢物流。”
二、Sadako Technologies
西班牙的Sadako Technologies公司也正在研究人工智能介入的小規(guī)模垃圾分揀系統(tǒng)。類似于ZenRobotics，Sadako采用專有的算法，連接到自身托管在云端的多層神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)。深度學習計算平臺能夠通過計算機視覺傳感器實時處理和識別可回收材料。據(jù)Sadako的網(wǎng)站介紹，他們的技術(shù)“超越人類的能力?！睋?jù)測算，Sadako的產(chǎn)品能夠?qū)崿F(xiàn)每3秒1次，或每分鐘20次的揀選周期。這相當于每年180萬次的揀選，或高達200噸的材料分揀。該公司的目標是：在未來幾年中，用他們的機器人來取代人類工人，并顯著降低勞動力和技術(shù)成本。
Sadako的聯(lián)合創(chuàng)始人Belén Garnica表示：“我們堅信，這項工作是DDD(骯臟、枯燥和危險)的。如果機器人不得不取代任何工作，就是它。”公司另一位聯(lián)合創(chuàng)始人，也是Garnica女士的哥哥Eugenio說，“更便宜的唯一方法是避免紅外光譜的使用，那是廢物工廠典型的工業(yè)解決方案。我們正在使用普通相機和AI計算機視覺來進行檢測。這項技術(shù)的開發(fā)是非常復雜的，而這一項目面臨的主要挑戰(zhàn)是：我們使用的是一個普通的攝像頭，而我們需要添加大量的情報，來讓相機查看對象時與人類采用同樣的方式。由于我們的眼睛沒有紅外光譜，所以我們有正常的視覺能力。這就是我們要用人工智能去實現(xiàn)的目標。”
三、AMP Robotics
美國創(chuàng)業(yè)公司AMP Robotics聚焦美國數(shù)十億美元的垃圾“成癮”問題。與ZenRobotics 和Sadako不同的是：公司的產(chǎn)品目前尚未發(fā)布。去年，我在一次創(chuàng)業(yè)大賽中遇到了AMP。我親眼看到他們結(jié)合計算機視覺，路徑規(guī)劃和分類的技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡的使用使得AMP能夠提供一個非常便宜的解決方案，集成了現(xiàn)成的機器人硬件和傳感器。AMP的軟件承諾顯著減少資本成本，提高工廠效率，改變廢品回收的經(jīng)濟性，并有望減少垃圾填埋場的數(shù)量。
AMP的創(chuàng)始人Matanya Horowitz表示：“我們使用現(xiàn)成的組件——機器人、傳感器，我們只是簡單地加入我們的軟件。不像許多設(shè)備制造商，我們使用一個學習系統(tǒng)來向機器人展示不同的東西各是什么樣子。”
如今，在紐約，回收一噸垃圾的凈成本比垃圾填埋場填埋的成本高出300美元。這相當于公園部門每年預算的一半左右。行業(yè)高管們正熱切地等待著來自供應商如ZenRobotics、Sadako，及AMP的解決方案。美國最大的垃圾回收處理商——Waste Management 公司的首席執(zhí)行官David Steiner說：“如果你認為垃圾回收對地球是一件好事情，而且我們需要做的更多，那么就存在著一個需要應對的危機。試圖把垃圾變成黃金的成本遠遠超過預期?！?/p>
根據(jù)美國勞工部的數(shù)據(jù)，有接近40萬人在廢物管理行業(yè)工作，每年處理2.2億噸的垃圾。在未來，要實現(xiàn)更經(jīng)濟的回收利用，就必須降低勞動力成本，而自動化將發(fā)揮重要作用。
來源：alleywatch
作者：Oliver Mitchell
編譯/導讀：王進