リサイクルが効果的に行われれば、貴重な資源の節約、循環型経済への貢献、埋立廃棄物の削減、新素材の生産に使われるエネルギーの削減など、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、米国のような国々では、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大きく停滞し、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、オートメーションは、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指している。一般的な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ひとつであるコンタミネーションは、消費者が材料を間違ったリサイクル容器に入れることで起こります（ガラス瓶をプラスチック容器に入れるなど）。汚染は、リサイクル処理前に材料が適切に洗浄されていない場合にも起こります。
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大学院によると、シングルストリームリサイクル（消費者がすべての材料を同じ容器に入れる）では、材料の約4分の1が汚染され、買い手にとって価値のないものになってしまう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た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。リサイクル材料には、地球への利益とは別に価値がある。汚染は、リサイクル物の品質を低下させ、あるいは除去し、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、あるいは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。このような袋は、後に選別機の部品に巻き付き、袋を取り除く作業をする選別作業員を危険にさらす可能性がある。消費者がリサイクル不可能な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、リサイクル業者がビニール袋による汚染を減らすための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、高度なアルゴリズムを使用して、リサイクル容器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。施設は看板を改善し、従業員や消費者にレジ袋の枚数を減らすよう教育することができる。
トラッシュボットが清掃
Clean Robotics社のTrashBotは、消費者に適切なリサイクルに関する洞察を提供しながら、廃棄の時点で廃棄物を分別す��スマートな「未来のリサイクル箱」である7。AI、ML、ロボット工学、コンピューター・ビジョンを通じて、トラッシュボットは投棄された各アイテムを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分別する。
また、Trashbotは消費者向けのスクリーンを使用しており、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している。この教育的機能に加え、Clean Robotics社によると、Trashbotはユーザーにデータ主導のレポートを提供し、従来のごみ箱の一般的な30％と比較して、施設の選別精度を95％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、 カナダの新興企業オスカー・ソートは、飲料・食品容器を幅広く識別できるように訓練された、AI駆動の直感的な「スマート・リサイクル・アシスタント」であるオスカー・ソートを発表した8。消費者はゴミ箱をコンピュータの画面に向けるだけで、それがリサイクル可能かコンポスト可能かをオスカーが教えてくれる。
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 Robotics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、材料の選別、ピッキング、配置といった物理的な作業を行い、99％の精度と1分あたり80ピック（平均的な人間は1分あたり約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を活用した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、リサイクル施設がデータに基づいてプロセスの最適化を決定できるようにする。これは、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、他の分野にも拡大する可能性が高い。リサイクルにおけるAIの広範な採用は、環境への影響を減らし、より循環型の経済を促進することで、世界的な持続可能性の目標に大きく貢献する可能性を秘���ている。
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。AIや物体認識によるリサイクル品の選別は複雑であり、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となる。
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。
情報源
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。どうすれば解決できるか？ | 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 ウィッシュサイクルとは何か？二人の廃棄物専門家が解説 | 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
