廃棄物危機は地球を壊滅させています。私たちが捨てる物の多くは、埋め立て地に捨てられます。こうした大規模な廃棄物処理場は、多くの場合、森林や居住可能な土地を破壊することによって作られます。たとえば、米国は埋め立て地によってメリーランド州とほぼ同じ広さの土地を失いました。

残念ながら、リサイクルまたは堆肥化できる材料が、最終的に埋め立て地に捨てられ続けています。2050 年までに廃棄物の発生量は73%増加すると予測されており、この問題はさらに悪化する可能性があります。廃棄物を管理するには、より効率的で革新的なソリューションが必要です。

人工知能 (AI) は、廃棄物の分別やリサイクル可能な材料を埋め立て地に送らないようにするための強力なツールとして登場しています。リサイクルを改善し、既存の埋め立て地の寿命を延ばし、持続可能性の目標達成に役立つ革新的なソリューションをいくつか見てみましょう。

 

増大する廃棄物問題

米国は国民一人当たりの廃棄物発生量で世界一であり、国民一人当たりの年間平均廃棄物量は 1,800 ポンドです。この廃棄物を管理するための努力にもかかわらず、現在リサイクルされているのは 24% のみです。これは、韓国やドイツなどの国と著しい対照をなしています。これらの国では、廃棄物のそれぞれ約 60% と 50% がリサイクルされています。この非効率性は、埋立地の容量を圧迫するだけでなく、環境問題や健康問題を悪化させます。

埋立地は自然生息地を破壊し、180 万エーカー以上の土地が現在も埋立地として利用されているほか、過去には 600 万エーカーの埋立地が閉鎖され、失われています。埋立地からの排出物は近隣のコミュニティに重大な健康リスクをもたらし、子供の先天性奇形の可能性が 12% 増加し、不動産価値が低下します。

こうした問題に対処するため、いくつかの州では廃棄物管理危機に対処するための重要な措置を講じている。バーモント州はリサイクル可能な廃棄物の埋め立てを禁止した。一方、メイン州は、消費者が使用した後も長期間にわたって製品と包装を管理することを企業に義務付ける厳格な生産者責任法を導入した。

 

効率的な廃棄物管理の鍵となる分別

都市から収集された廃棄物は、通常、材料回収施設 (MRF) に運ばれ、そこで分別されます。この分別プロセスは、誤って分類された材料がリサイクル可能な材料を汚染するため、効果的ではありません。さらに、分別作業は主に手作業で行われ、労働集約的であり、人間は高速で動くベルトコンベア上のリサイクル可能な材料をスキャンして分別するために時間と競争しています。

技術革新は、これらの課題に取り組むための新たな希望を与えている。「AIは、ロボット工学と機械学習を利用して廃棄物を正確に分類し、効率を高める自動仕分けシステムを通じて、廃棄物管理を変革しています」と、Informa Marketsのインフラストラクチャおよび建設グループのWasteExpo担当副社長兼マーケットリーダーであるMarc Acampora氏は語った。

彼の会社は、民間部門と公共部門の両方にサービスを提供し、固形廃棄物、リサイクル、有機物、食品廃棄物の回収、持続可能性に関する北米最大の見本市であるWasteExpoを主催しています。最近ラスベガスで開催されたイベントでは、業界の主要企業が固形廃棄物の選別の最新のイノベーションを披露しました。

コンピュータビジョンによる材料識別の強化

家庭や企業からは多種多様な固形廃棄物が収集されます。AI アルゴリズムは、私たちが捨てるさまざまな種類のゴミについて学習するために、広範囲にわたるトレーニングが必要です。自己完結型の産業用 3D ビジョン システムを持つ企業であるEverestLabs は、アルゴリズムをトレーニングするために、50 億を超えるリサイクル可能なオブジェクトの独自のデータセットを構築しました。

同社のデータおよびロボットプラットフォームであるRecycleOSは、95％以上の精度で物体を仕分けできる。「当社のAIは、工場を通過するすべてのリサイクル可能物の形状、サイズ、重量、材質、梱包タイプ、商品価値、さらにはブランド情報まで正確なデータを提供します」とエベレストラボの創設者兼CEOであるJDアンバティ氏は語った。

これらのシステムは時間の経過とともに改善され、新しい種類の廃棄物に適応し、廃棄物の構成が変化しても選別プロセスの適応性を確保します。たとえば、アラメダ郡産業 (ACI) は、約 3,000 万個の物体を拾い上げた EverestLabs のロボットのおかげで、3 年間で人件費を 59% 削減しました。

高精度アルゴリズムによる汚染防止

AIソリューションは、高度なアルゴリズムを使用して、見た目が似ている素材のさまざまなバリエーションを区別します。「GlacierのAIモデルは、飲料ボトルから歯磨き粉のチューブまで、30種類以上のアイテムを検出できます」と、Glacierの創設者兼CEOであるレベッカ・フー氏は語りました。

繊維、PET、HDPE、黒色プラスチックなどのリサイクル可能な材料を正確に識別することで、汚染率を減らし、リサイクル可能な材料の純度を高めることができます。たとえば、Glacier のロボットは、誤って製紙工程に混入したビニール袋を識別して取り除くようにトレーニングできます。これにより、最終的な製紙製品の品質が向上し、価値が高まります。

ロボットの影響について語るレベッカ・フー氏は、ロボットがリサイクル顧客の年間収益機会を定量化するのに役立ったと語ります。ある施設が誤って埋め立て地に送っていたリサイクル可能物の価値を特定することで、そのロボットがリサイクル顧客を支援し、年間 90 万ドルの収益機会を定量化できたと語ります。

 

ロボットによる効率的なリアルタイム仕分け

ゴミはコンベアベルト上を移動するため、平均的な人間は材質に応じて1分間に20～40個のゴミを拾うことができます。一方、AI搭載のロボットアームは驚くべき速度でゴミを仕分けすることができます。

AI 駆動型仕分けの最も初期のイノベーターの 1 つであるAMP は、高出力ジェット システムを導入しました。「毎分 600 フィートの速度で移動するコンベア ベルトで、1 分間に何千ものピッキングを実行できます」と、AMP のサイト信頼性エンジニアリング マネージャーであるチェイス ブラムフィールド氏は語りました。これらのシステムは、手作業のほんの一部しか必要としないだけでなく、ダウンタイムも最小限で済むため、廃棄物処理施設の処理能力が大幅に向上します。

さらに、インテリジェントな仕分けシステムは、新たな価値創造の機会を切り開くことができます。たとえば、購入者が特定の種類のリサイクルプラスチック素材、たとえば白色の使用済みポリプロピレンを探している場合、これは、必要な種類の廃棄物をリアルタイムで認識、記憶、および分別して処理できる AI 駆動の仕分けシステムのおかげで可能になります。

AIが持続可能な未来の構築にどのように役立つか

持続可能性の目標を達成するには、パフォーマンスをベンチマークして追跡する能力が必要です。「我が国のリサイクルのベースラインパフォーマンスを測定する能力がなければ、進歩を遂げることはほぼ不可能です」とレベッカ・フーは言います。

リサイクル可能なものをこれまでにない粒度で追跡する機能は、真実の源として機能します。これは、持続可能性の目標に向けて取り組む中で、リサイクル業者、ブランド、政策立案者、循環型経済の他の関係者の進捗状況を測定するのに役立ちます。AI 駆動型選別システムのこの優れた機能は、2030 年までにリサイクル率 50% という米国の国家リサイクル目標に向けた進歩を促進する可能性があります。

廃棄物管理の危機を解決するには、テクノロジーだけでは不十分であることを忘れてはなりません。一人ひとりが責任を持って廃棄物を処分し、削減、再利用、リサイクルの原則を順守することで、自らの役割を果たさなければなりません。リサイクル可能なものを一般廃棄物から分別したり、有機物を堆肥化したり、使い捨てプラスチックを減らしたりといった、私たち一人ひとりの簡単な行動が、大きな違いを生み出すことができます。

AI 主導のソリューションと責任ある人間の行動を組み合わせることで、埋め立て地に廃棄される廃棄物の量を大幅に削減し、より持続可能な未来へと向かうことができます。