Нейросеть сортирует мусор
02.11.2020

Робот подает людям пример ответственного отношения к окружающей среде. Установленная в нем видеокамера передает в компьютер изображение ленты конвейера, по которой перемещается мусор, алгоритм распознает его тип, а «умный» манипулятор с пневматическим захватом собирает и раскладывает по нужным контейнерам.

Сортировка мусора — не особо приятная работа для человека, но крайне важная для сохранения окружающей среды. Именно такую работу хочется в первую очередь передать роботам и цифровым помощникам. В Сибирском отделении РАН разработали систему автоматической сортировки твердых отходов на основе технологий искусственного интеллекта.

Созданная учеными установка состоит из конвейера, робота-манипулятора и нейронной сети, которая определяет тип пластика с точностью 95%. Видеокамера передает в систему изображение ленты конвейера, по которой перемещается мусор, нейросеть распознает его разновидности, а робот с пневматическим захватом собирает и складывает определенный тип отходов в нужные контейнеры. В опытном образце это так называемый дельта-робот, состоящий из трех рычагов, прикрепленных к основанию посредством карданных шарниров. Но, по словам разработчиков, в принципе исполнительный механизм может быть любым: подобного робота можно заменить, например, пневматической системой.

Экспериментальный образец сортировщика пластика ученые собрали по заказу компании, которая занимается раздельным сбором твердых отходов и заинтересована в снижении влияния человеческого фактора при сортировке стекла, алюминия и пластика. Сортировщик работает довольно быстро и может совершать несколько манипуляций в секунду.

Алгоритм умеет распознавать бытовой пластик, емкости от автомобильных масел, банки и другие виды мусора. Чтобы научить его точно различать типы отходов, потребовалось сформировать базу данных с десятками тысяч изображений, так что содержимое баков для пластика и стекла на конвейере прогоняли не один раз.

Лаборатория, где собрали «умного сортировщика», в основном занимается исследованиями потоков жидкости и газа с применением оптических методов, а также современных алгоритмов обработки данных и изображений.

Разработчики уже готовятся предложить свою систему более широкому кругу пользователей. Любопытно, что типовой состав отходов может отличаться в зависимости от географии. Например, в северных регионах страны в бытовом мусоре встречается больше металла или стекла, а в средних широтах бумаги больше, чем на севере или юге. Поэтому систему потребуется обучать на новых данных, подстраиваясь под конкретные задачи и состав отходов. Кроме того, в системе предусмотрена возможность расставить приоритеты, задав тип отходов, обладающий наибольшей ценностью.

Больше информации об интересных событиях, тенденциях и фактах в сфере цифровой экономики, мнений экспертов, а главное — ярких рассказов о решениях на основе данных в социальной сфере, здравоохранении, культуре, образовании, благотворительной и волонтерской деятельности, читайте в новом проекте «DobroData. Данные на службе добра». Пусть тех, кто умеет делать мир лучше, станет больше! Возрастная маркировка: 12+