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垃圾分類機器人是否能取代人工分揀?未來將會如何?

工程師鄧生 ? 來源:我的極刻 ? 作者:我的極刻 ? 2021-02-10 11:19 ? 次閱讀

垃圾分類到現(xiàn)在已經(jīng)是許多地方的人們生活中的常態(tài)了。不過在保護環(huán)境的同時,垃圾分類也確實為生活垃圾的傾倒增添了一些步驟。

這個時候,如果有個機器能幫助我們完成垃圾分類就好了。

現(xiàn)在,這個愿望已經(jīng)可以實現(xiàn)了!美國的一家致力于開發(fā)垃圾回收機器人的初創(chuàng)公司AMP Robotics,就打造了一款可以幫助我們進行垃圾分類的機器人。

怎么樣,是不是很心動呢?

垃圾分類機器人是怎么分類垃圾的?

AMP Robotics開發(fā)的機器人控制系統(tǒng)名叫AMP Cortex。這一系統(tǒng)利用AI算法和物理機器人的組合來設置分類、揀選和放置任務。

根據(jù)AMP Robotics的介紹,這一平臺的揀選速度可以打到每分鐘分揀80個垃圾,是人工分揀速度的兩倍。并且,它的操作系統(tǒng)還可以對垃圾流進行全面監(jiān)控。

▲ AMP Robotics的官網(wǎng)首頁

那么,垃圾分類機器人的控制系統(tǒng)AMP Cortex是靠什么技術實現(xiàn)高效分揀的呢?其實答案正是最近小黑經(jīng)常提到的機器學習。

AMP Cortex的學習數(shù)據(jù)來自AMP Neuron提供的圖片數(shù)據(jù)庫。這一圖片數(shù)據(jù)庫中包含了水瓶、啤酒罐、牛奶罐等各種各樣的可回收垃圾,并且覆蓋了這些垃圾在完好、壓扁、破損等各種形態(tài)下的圖片這就讓機器人可以更準確地對不同的垃圾進行分類,并不斷學習新的材料種類、適應包裝設計和照明的變化。

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在分揀的過程中,機器人利用吸盤從傳送帶上抓取垃圾,并將其扔進對應的垃圾回收箱。

所有的數(shù)據(jù)都會被輸入到在線可視化工具AMP Insights中。這一工具的作用,是監(jiān)控垃圾流的運行和機器人的性能,之后,AMP Insights會通過短信和電子郵件發(fā)送實時通知,告知管理者隨時了解最新動態(tài)。

此外,AMP Insights還可以幫助管理者對關鍵物品進行跟蹤,以確定其成分等詳細信息。

垃圾分類機器人是否能取代人工分揀?

由于AMP Robotics的垃圾分類機器人擁有很高的垃圾分類效率,它就能給環(huán)境保護幫上很大的忙。

但是,這是否就意味著它可以取代人工分揀呢?在目前的情況下,確實有這方面的能力,但局限性也存在。

在目前,這個垃圾分類機器人系統(tǒng)雖然支持挑揀很多類別的垃圾,其準確率和效率也都很高,但它還不支持廚房產(chǎn)出的垃圾(即濕垃圾和一部分干垃圾)的分揀。

目前,它能高效完成的垃圾分揀類別主要是金屬、電池、塑料、紙制品、玻璃制品等,還有瀝青、磚塊、混凝土及它們的混合物等。對塑料袋等薄膜類垃圾,也可以按照顏色、清晰度、透明度等進行分類。

因此,這一套垃圾分類系統(tǒng)的支持范圍是比較廣的,但使用還是會有局限性,目前主要的服務對象還是工業(yè)、建筑業(yè)等領域。

垃圾分類機器人的未來將會如何?

本月初,AMP Robotics宣布完成一輪5500萬美元的融資,這筆融資將用來擴大經(jīng)營規(guī)模、開發(fā)人工智能產(chǎn)品的應用程序,并將其集成到垃圾流的回收過程中,提高垃圾回收的利用率。

在宣布獲得融資的同時,AMP Robotics也在不斷增加用以訓練的數(shù)據(jù)庫總量,并通過與其他大型生產(chǎn)商的合作,進一步提高分揀效率。

截止到目前,AMP Robotics提供的平臺共計已處理超過10億件可回收垃圾,這相當于減少了約50萬噸的溫室氣體排放。同時,他們還與一些企業(yè)簽署了長期協(xié)議,布置更多的人工智能機器人系統(tǒng),并建立測試工廠,對機器人進行更大規(guī)模的測試。

相比人工進行垃圾分類,垃圾分類機器人的未來發(fā)展應該說還有很大的空間。根據(jù)相關人士透露,美國和加拿大現(xiàn)在只有不到5%的居民垃圾回收中心在使用不同品牌的機器人分揀機。鑒于人們對環(huán)境保護不斷上漲的關注和垃圾回收的龐大需求,垃圾分類機器人將會有非常大的發(fā)展空間。

未來的十年,AI和機器人必然會是最熱門的行業(yè),而它所帶給我們的各種便利,也將改變整個世界。

即便垃圾分類機器人目前只能在特定領域使用,但小黑還是期待著在自己家中,也能有一個機器人幫助我們自動分類生活中的各種垃圾,這對減少垃圾分類的學習成本和時間成本都會產(chǎn)生非常大的好處。

責任編輯:PSY

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報投訴
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