リサイクルが効果的に行われれば、貴重な資源を節約し、循環型経済に貢献し、埋立廃棄物を減らし、新しい材料を生産するためのエネルギーを削減することで、環境の持続可能性に大きな影響を与えることができる。 しかし、アメリカのような国々では、消費者の知識、分別、汚染にまつわる問題のために、リサイクルの最初の進歩はほとんど停滞し、現在の割合は32％1である。
人工知能（AI）、機械学習（ML）、ロボット工学、自動化は、リサイクル活動の効果を高め、2030年までにリサイクル率を50％にするという環境保護庁の目標達成の可能性を高めることを目的としている。 よくあるリサイクルの問題と、AIがどのように役立つかを見てみよう。
リサイクルにおける汚染とは何か？
効果的なリサイクルプログラムが直面する最大の問題の1つとして、消費者が間違ったリサイクル容器に材料を入れる（例えば、ガラス瓶をプラスチック容器に入れるなど）ことで汚染が起こる。 汚染は、リサイクル工程の前に材料が適切に洗浄されていない場合にも発生する。
今日のリサイクルシステムは、汚染にうまく対処できるようには設計されていない。 コロンビア大学気候学部によると、シングルストリームリサイクルでは、消費者がすべての材料を同じ容器に入れるため、材料の約4分の1が汚染され、買い手にとって無価値になる2。
業界関係者はまた、消費者がある品物をリサイクル容器に投げ入れ、それがこの先のどこかで正しい場所に行き着くことを期待する、「願望的リサイクル3」または「願望的リサイクル4」と呼ばれることもある、関連する汚染問題も指摘している。
残念ながら、このようなことはめったに起こらない。 その理由はこうだ：
リサイクルの破綻
リサイクルの積み荷に含まれる汚染物質の数が多くなりすぎると、たとえリサイクルに適しているものがあったとしても、汚染物質を選別するために余分なコストがかかるため、埋め立て地に送られることになる。 リサイクル素材には、地球への恩恵以外にも価値がある。 コンタミネーションは、リサイクル品の品質を低下させるか、除去し、市場価値を低下させ、リサイクルプログラムをさらに悪化させるか、サービスコストの増加をもたらす。
さらに、アメリカ人は毎年30万トン近くの買い物袋を捨てている5。 これらは後に選別機の部品に巻き付き、それを取り除く作業をする人間の選別員を危険にさらす可能性がある。 消費者がリサイクルできないものを分別ゴミ箱に捨てると、作業員が有害廃棄物や媒介感染症、その他の危険物にさらされる可能性もある。
AIはどのように役立つか
幸いなことに、いくつかの研究者、新興企業、メーカーが、リサイクルプログラムの効果を向上させるために、AIを活用したイノベーションを開発している。
ペロがプラスチックをカット
ペロ・システムズは、リサイクル業者がレジ袋による汚染を減らすのを助けるために、センサーとカメラのシステムを開発した6。 このシステムは、AI、ML、および高度なアルゴリズムを使用して、リサイクルボックスの中身の写真からビニール袋を識別し、その識別に高い信頼性を施設に提供する。
回収前に汚染物質を特定し除去することで、施設は業者の汚染料を節約できる。 看板を改善し、レジ袋の枚数を減らすために従業員や消費者を訓練することができる。
トラッシュボットが清掃
Clean Robotics社のTrashBotは、スマートな "未来のリサイクルボックス "であり、廃棄の時点で廃棄物を分別すると同時に、消費者に適切なリサイクルに関する洞察を提供する7。 AI、ML、ロボット工学、コンピューター・ビジョンを通じて、ゴミ箱は、投棄された各アイテムを内部の適切なゴミ箱に移し替え、汚染されたアイテムは埋め立てゴミ箱に、有機物は対応するゴミ箱に振り分ける。
Trashbotはまた、リアルタイムで適応可能なフィードバックや、品目やリサイクルプロセスを反映したカスタムコンテンツを提供する消費者向けスクリーンを使用している。 Clean Robotics社によれば、この教育的機能に加えて、Trashbotはユーザーにデータ主導のレポートを提供し、従来のゴミ箱の一般的な30パーセントと比較して、施設の選別精度を95パーセント向上させるのに役立つという。
オスカーが解決
直感的なAI、 は、幅広い種類の飲料・食品容器を識別できるように訓練された、AI主導の直感的な「スマート・リサイクル・アシスタント」であるOscar Sortを発表した8。 消費者はゴミをコンピュータの画面に向けるだけで、オスカーがそのゴミがリサイクル可能かコンポスト可能かを教えてくれる。
既存のゴミ箱やリサイクルボックスに適応可能なオスカーソートは、地域や施設ごとのリサイクル規則に合わせてカスタマイズすることができ、大学のカフェテリア、スポーツスタジアム、小売店など300カ所に設置されている。
AMPコルテックスがピックを倍増
AMPロボティクスは、リサイクル・プログラムがリサイクル・プロセスのさらに下流に配置できる選別イノベーションを構築した。 同社のAMP Cortexは、AI9が誘導する高速ロボット選別システムである。
AMPのAIプラットフォームは、コンピューター・ビジョンを使って、折りたたんだり、つぶしたり、ぼろぼろにしたりした一般的に複雑な廃棄物の流れの中から、特定のリサイクル可能な素材のパターンを認識する。 同社のロボットは、資材の仕分け、ピッキング、配置といった物理的な作業をこなし、99％の精度と1分間に80ピック（平均的な人間は1分間におよそ40ピック）を達成するという。
リサイクル管理におけるAIの展望
AIがリサイクル管理の分野で進歩を続けるなか、見通しは明るい：
AI主導のセンサーとロボット工学はリアルタイムのデータ分析を提供し、リサイクル施設がプロセスの最適化のためにデータに基づいた意思決定を行うことを可能にする。 これはおそらく、予知保全、サプライチェーンの最適化、適応型リサイクル戦略など、他の分野にも広がっていくだろう。 リサイクルにおけるAIの普及は、グローバルな持続可能性目標に大きく貢献する可能性を秘めており、環境負荷を低減し、より循環型経済を促進する。
イノベーターたちがAIを活用したソリューションへの投資を続けるなか、リサイクルの実践に変革的なインパクトを与え、より持続可能な地球への旅を加速させることが予想される。
Ambiqの貢献
気候変動や持続可能性といった世界の大きな問題に挑むためにAIのようなキーテクノロジーを活用することは、崇高な仕事であり、エネルギーを消費するものでもある。 リサイクル品を選別するためにAIや物体認識を行うのは複雑で、これらの機能を高い効率で処理できる組み込みチップが必要になる。
Ambiqは、AI機能をサポートする幅広いシステムオンチップ（SoC）を製造しており、光学識別のサポートも開始しています。Ambiqは、より少ない電力でより多くのことができる、これまでにないレベルのエネルギー効率を備えたスマートデバイスの電源供給に優れています。Ambiqがサポートするさまざまなアプリケーションの詳細については、こちらをご覧ください。
Sources:
1 アメリカ・リサイクル・デー｜2023
2 米国のリサイクルは破綻している どうすればいいのか？ | 2020年3月13日
3 志あるリサイクルの無駄｜2023年2月6日
4 ウィッシュサイクリングとは？ 二人の廃棄物専門家が語る | 2022年1月21日
5 リサイクル統計｜2023年
6 ペロ・システムズ｜2023
7 クリーンロボット｜2023
8 直感的AI｜2023年
9 AMPロボティクス｜2023
