AI এর সাথে রিসাইক্লিংকে আরও সাশ্রয়ী করা: NIST গবেষণার অন্তর্দৃষ্টি

স্থানীয় সরকারগুলির জন্য পুনর্ব্যবহার করা একটি উল্লেখযোগ্য ব্যয় হতে পারে, তবে AI সেই খরচগুলি কমাতে এবং সম্ভাব্য পুনর্ব্যবহারযোগ্য হার বাড়াতে সহায়তা করতে পারে। NIST এর গবেষকরা পুনর্ব্যবহারকে আরও দক্ষ এবং কম ব্যয়বহুল করার জন্য কাজ করছেন।

কখনও ভেবেছেন যে আপনার প্লাস্টিকটি "রিসাইকেল বিন" এ ফেলে দেওয়ার পরে তার কী হবে?

এই প্রশ্ন সম্প্রতি অনেক খবরে পপ আপ করা হয়েছে.

উত্তরটা বেশ জটিল। এটা নির্ভর করে আপনি কোথায় থাকেন এবং আপনি কোন ধরনের প্লাস্টিক ফেলে দিয়েছেন তার উপর।

স্থানীয় সরকারগুলির জন্য পুনর্ব্যবহারযোগ্য সংগ্রহ করা একটি বিশাল ব্যয়। তাদের প্লাস্টিক প্রক্রিয়াকরণের সুবিধা বজায় রাখতে হবে, সেইসাথে সেগুলি সংগ্রহ করার জন্য ট্রাক এবং বিন। তাদের কাজ করার জন্য লোক নিয়োগ করতে হবে। ল্যান্ডফিলগুলিতে সবকিছু ডাম্প করা অনেক সস্তা হবে।

যাইহোক, স্থানীয় সরকার যখন রিসাইকেল করে, তারা সঠিক পরিকাঠামো থাকলে আবর্জনাকে নগদে পরিণত করতে পারে। তারা প্রস্তুতকারকদের কাছে সংগ্রহ করা প্লাস্টিক বিক্রি করে কিছু খরচ অফসেট করতে পারে। বেশিরভাগ নির্মাতারা পুনর্ব্যবহৃত প্লাস্টিকগুলি প্রায় নতুনের মতোই ভাল হতে চান, যার জন্য সামঞ্জস্যপূর্ণ পণ্য সরবরাহ করার জন্য যত্নবান বাছাই করা প্রয়োজন।

বেশিরভাগ মানুষের কাছে, সমস্ত প্লাস্টিক দেখতে একই রকম। কিন্তু তীক্ষ্ণ চোখ জানে সাতটি সাধারণ ধরনের প্লাস্টিকের। আপনি প্রায় সমস্ত প্লাস্টিকের পাত্রের নীচে ছোট পুনর্ব্যবহারযোগ্য চিহ্ন দ্বারা তাদের সনাক্ত করতে পারেন। এই সংখ্যাগুলি সেই প্লাস্টিকের রাসায়নিক মেকআপ সনাক্ত করতে সহায়তা করে। আপনার নিজের রিসাইক্লিং বাছাই করার সময় আপনি সেগুলি লক্ষ্য করেছেন।

এখানে এই উপকরণগুলির মধ্যে কিছু ভাঙ্গন রয়েছে:

উপাদান	সাধারণ ব্যবহার	রিসাইক্লিং কোড
পলিইথিলিন terephthalate	সোডার বোতল, পানির বোতল	1 - PETE
উচ্চ-ঘনত্ব পলিথিন	দুধের জগ, ডিটারজেন্টের বোতল	2 - এইচডিপিই
পলিভিনাইল ক্লোরাইড	পাইপ, ঝরনা পর্দা	3 - পিভিসি
নিম্ন ঘনত্ব পলিইথিলিন	মুদির ব্যাগ, স্যান্ডউইচ ব্যাগ	4 - এলডিপিই
পলিপ্রোপিলিন	টেকআউট পাত্রে, দই কাপ	5 – পিপি
পলিস্টাইরিন	নিষ্পত্তিযোগ্য কফি কাপ	6 - পিএস
অন্যান্য	নিরাপত্তা চশমা, ডিভিডি, অনেক পুনঃব্যবহারযোগ্য জলের বোতল	7 – অন্যান্য

এই প্লাস্টিক বাছাই অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ. একই ধরনের বৈশিষ্ট্যযুক্ত বিভিন্ন ধরণের প্লাস্টিক প্রায়শই মিশ্রিত করা যায় না কারণ তাদের বিভিন্ন গলানোর প্রক্রিয়ার প্রয়োজন হয়।

উদাহরণস্বরূপ, পিভিসি নিন। এটি পাইপ থেকে ঝরনা পর্দা সব কিছু ব্যবহার করা হয়. গলিত পিভিসি একটি শক্তিশালী অ্যাসিড তৈরি করে যা অনেক শিল্প প্রয়োগে দরকারী। কিন্তু, অন্যান্য অনেক অ্যাসিডের মতো, এটি এমন কিছু নয় যা আপনি অপ্রত্যাশিতভাবে তৈরি করতে চান।

Polyolefins, HDPE (দুধের জগে ব্যবহৃত), LDPE (প্লাস্টিকের ব্যাগে ব্যবহৃত) এবং PP (টেকআউট পাত্রে ব্যবহৃত) সহ প্লাস্টিকের একটি গ্রুপ একটি মৃদু উদাহরণ প্রদান করে। এই প্লাস্টিক প্রায় তৈরি 40% বিশ্বের প্লাস্টিক উৎপাদন. তারা বাছাই করা কঠিন কিছু.

দুধের জগগুলিতে ব্যবহৃত প্লাস্টিকের স্ফটিক কাঠামোর কারণে গলতে এবং পুনরায় প্রক্রিয়া করার জন্য উচ্চ তাপমাত্রার প্রয়োজন হয়। যাইহোক, যদি প্লাস্টিকের ব্যাগের দূষিত পদার্থগুলি মিশে যায় তবে এই উচ্চ তাপমাত্রায় সেই ব্যাগগুলি হ্রাস পায়। সুতরাং, যদি একটি প্লাস্টিকের ব্যাগ দুধের জগগুলির সাথে মিশ্রিত হয়, তবে এর ফলে রঙহীন, অব্যবহৃত দুধের জগ হতে পারে। এই প্রক্রিয়াকরণের ঝুঁকি হল আপনি পুনর্ব্যবহৃত প্লাস্টিক থেকে তৈরি অনেক দুধের জগ দেখতে পান না।

অতিরিক্তভাবে, টেকআউট কন্টেইনার থেকে কিছু উচ্চ-তাপমাত্রা-স্থিতিশীল উপাদান যদি প্লাস্টিকের ব্যাগ প্রক্রিয়াকরণ লাইনে শেষ হয়, তাহলে আপনি মেশিন ক্লগ দেখতে পাবেন।

মন্টগোমারি কাউন্টি রিসাইক্লিং সেন্টারের কর্মীরা পুনর্ব্যবহার করার জন্য উপকরণগুলি সাজান৷

তাত্ত্বিকভাবে, আপনি ছোট পুনর্ব্যবহারযোগ্য প্রতীক ব্যবহার করে সহজেই প্লাস্টিক বর্জ্য বাছাই করতে পারেন। তারপর, আপনি এই সাজানো প্লাস্টিকগুলিকে সেকেন্ডারি রিসাইক্লারদের কাছে বিক্রি করতে পারেন, যারা সেগুলিকে পণ্যে পরিণত করে৷

দাম প্লাস্টিকের অনুমান বিশুদ্ধতার উপর নির্ভর করে। কমলা রঙের ডিটারজেন্ট বোতলের একটি বড় বান্ডিল উচ্চ মূল্যে বিক্রি হতে পারে কারণ সেগুলি বাছাই করা সহজ। যাইহোক, টেকআউট পাত্রে একটি গাদা সহজেই বিভিন্ন রং বা সংযোজন সঙ্গে মিশ্রিত হতে পারে.

মেরিল্যান্ডের মন্টগোমারি কাউন্টিতে স্থানীয় পুনর্ব্যবহারযোগ্য সুবিধায়, লোকেরা ম্যানুয়ালি ডিটারজেন্টের বোতল, খাবারের পাত্র এবং আরও অনেক কিছু বাছাই করে। যাইহোক, হাত এবং চোখ শুধুমাত্র এত দ্রুত চলতে পারে এবং সেই গতিতে ভুল করা সহজ। সুতরাং, রিসাইক্লিং সুবিধাগুলি উচ্চ-মূল্যের বা সহজে সনাক্ত করা প্লাস্টিকগুলিকে বাছাই করার উপর ফোকাস করে যাতে সেকেন্ডারি রিসাইক্লারদের কাছে বিক্রি করার সময় সামঞ্জস্য বজায় থাকে। এর মানে ডিটারজেন্ট বোতল এবং পানীয় পাত্রে উচ্চ হারে পুনর্ব্যবহৃত হয়. আপনার প্লাস্টিকের "কাটালারি" এবং পুরানো বাচ্চাদের খেলনা নাও হতে পারে।

বাছাই করতে সহায়তা করার জন্য, NIST-এ আমাদের কাজ নিয়ার ইনফ্রারেড (NIR) আলো ব্যবহার করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করেছে, এমন একটি প্রযুক্তি যা বিভিন্ন প্লাস্টিককে দ্রুত শনাক্ত করতে পারে। কিছু শীর্ষস্থানীয় পুনর্ব্যবহারযোগ্য সুবিধাগুলি ইতিমধ্যেই লাইট বা ক্যামেরা ব্যবহার করে "দেখতে" এবং PVC পাইপ থেকে সোডা বোতল সাজানোর জন্য।

কিন্তু এই সিস্টেমগুলি সবকিছু সাজাতে পারে না। আমার গবেষণা সবচেয়ে চ্যালেঞ্জিং প্লাস্টিক বাছাই করতে সাহায্য করার জন্য একটি পদ্ধতি তৈরি করার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে যাতে পুনর্ব্যবহারকারীরা লাভ করতে পারে।

কিভাবে আমরা রিসাইক্লিংকে আরও দক্ষ করে তুলছি

এটি মাথায় রেখে, আমাদের দল এই NIR পদ্ধতিটি দেখেছে এবং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম এবং অন্যান্য বৈজ্ঞানিক কৌশলগুলির সাথে এটিকে উন্নত করার সিদ্ধান্ত নিয়েছে৷

ইনফ্রারেড স্পেকট্রোস্কোপিতে, আপনি কিছু অণুর উপর আলোর বিভিন্ন তরঙ্গদৈর্ঘ্য চকচক করেন। এই অণুগুলি নির্দিষ্ট তরঙ্গদৈর্ঘ্যে আলোর শক্তির কিছু অংশ শোষণ করে এবং বাকিগুলি প্রতিফলিত বা প্রেরণ করে।

এই সম্পর্কে চিন্তা করার একটি উপায় ফুল এবং রং সঙ্গে. উদাহরণস্বরূপ, যখন সূর্য থেকে অনেক তরঙ্গদৈর্ঘ্যের আলো একটি লাল গোলাপে জ্বলে, তখন গোলাপটি লাল বাদে প্রতিটি তরঙ্গদৈর্ঘ্য/রঙ শোষণ করতে খুব ভাল। লাল আলো পাপড়ি থেকে প্রতিফলিত হয়, যে কারণে গোলাপ আমাদের কাছে লাল দেখায়।

যদি আমরা একটি ফুল বা প্লাস্টিকের বোতলে আলোর রঙ এবং তীব্রতা জানি এবং আমরা যে রঙ/তীব্রতা ফিরে পাই, তাহলে আমরা আঙ্গুলের ছাপের মতো এই ফুল বা বোতলগুলির মধ্যে পার্থক্যগুলি সনাক্ত করতে ব্যবহার করতে পারি।

মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে, আমরা অনেক প্লাস্টিক সামগ্রীর NIR আঙ্গুলের ছাপ খুঁজে পেতে পারি। তারপরে আমরা অন্যান্য প্লাস্টিকের এনআইআর সংকেতের তুলনায় নতুন NIR সংকেতের উপর ভিত্তি করে প্লাস্টিক শনাক্ত করার জন্য কম্পিউটারকে "প্রশিক্ষণ" দিই। এই প্রশিক্ষণটি প্রযুক্তিকে সোডার বোতলের সামগ্রীগুলি চিনতে, টেকআউট কন্টেইনার থেকে কীভাবে আলাদা তা বুঝতে এবং সেই অনুযায়ী আলাদা করতে সাহায্য করে৷

আমাদের প্রথম কাগজে, আমরা আমাদের প্লাস্টিকের সংকেতকে নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যের সাথে সংযুক্ত করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করেছি (যেমন কত ঘন এবং স্ফটিক পলিথিন)। সাধারণত, আপনি বিভিন্ন তরল প্লাস্টিকের ওজন করে এবং পার্থক্য তুলনা করে ঘনত্ব পরিমাপ করেন। এটি একটি খুব ধীর এবং ক্লান্তিকর প্রক্রিয়া.

যাইহোক, আমরা দেখিয়েছি যে আপনি প্রতিফলিত আলো ব্যবহার করে প্রায় একই তথ্য খুঁজে পেতে পারেন - অনেক দ্রুত। একটি পুনর্ব্যবহারযোগ্য লাইনে, সময় অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

আপনি বড় এবং ছোট নমুনা এই পদ্ধতি প্রয়োগ করতে পারেন. এটি দুর্দান্ত কারণ এটি দেখায় যে আমরা যদি জিনিসগুলি যত্ন সহকারে সেট আপ করি তবে আমরা এই আলো-ভিত্তিক পরিমাপগুলি থেকে আরও তথ্য পেতে পারি।

এটি এখনও খুব প্রাথমিক কাজ এবং এখনও সব ধরনের প্লাস্টিকের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য নয়৷ সুতরাং, আমরা কেবল যে কোনও প্লাস্টিকের উপর আলো জ্বালিয়ে এর সঠিক বৈশিষ্ট্যগুলি জানতে পারি না, তবে এটি একটি উত্তেজনাপূর্ণ শুরু। যদি আমরা এটিকে স্কেল করতে পারি, তাহলে এটি পুনর্ব্যবহারকারী এবং নির্মাতাদের গুণমান নিয়ন্ত্রণের পদক্ষেপে অনেক সময় এবং প্রচেষ্টা বাঁচাতে পারে।

এই কাজটি প্রকাশ করার পর থেকে, আমি এই পরিমাপগুলি থেকে সমস্ত ডেটা কীভাবে পরিচালনা করতে হয় তা নিয়ে আলোচনা করছি৷ আপনি প্লাস্টিকের আকৃতির উপর ভিত্তি করে এবং নমুনাটি একটি পেলেট, পাউডার বা বোতল কিনা তার উপর ভিত্তি করে খুব আলাদা ডেটা দিয়ে শেষ করেন৷

এর কারণ হল আলো এখনও প্রতিফলিত হয়, কিন্তু এটি প্লাস্টিকের আকৃতির উপর নির্ভর করে বিভিন্ন দিকে প্রতিফলিত হয়। অনেক ঢেউ সহ একটি পুকুর বনাম একটি পরিষ্কার পুকুরের প্রতিফলন কল্পনা করুন। তারপর, আপনি রঙ্গক এবং সংরক্ষক যোগ করতে পারেন যা সত্যিই সংকেত পরিবর্তন করতে পারে। এটি ডেটা ভুল করে না, তবে এটি বাছাইকে প্রভাবিত করতে পারে। আপনি এটিকে কালো এবং সাদা বনাম একই লোকেদের কালো এবং সাদা, রঙ, কমিকস এবং পেইন্টিংগুলিতে শ্রেণীবদ্ধ করা ফটো হিসাবে ভাবতে পারেন৷

এটি মোকাবেলা করার জন্য, দলটি আমাদের ডেটাসেট প্রসারিত করছে, এবং আমি একই খেলার মাঠে পাউডার, পেলেট এবং রঙিন প্লাস্টিক রাখার জন্য গাণিতিক সংশোধনগুলি দেখছি। আমরা যদি এটি করতে পারি, তাহলে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে কোন প্লাস্টিক তা সনাক্ত করা সহজ হয়ে যায়।

এই গবেষণাটিকে আরও বিস্তৃতভাবে কার্যকর করার জন্য, আমি দেখানোর জন্য কাজ করছি যে আমরা সেই জটিল পলিওলিফিনগুলিকে সাজাতে পারি। আমার বর্তমান পদ্ধতি ব্যবহার করে, আমরা এই প্লাস্টিকগুলিকে সাজানোর ক্ষেত্রে 95% থেকে 98% নির্ভুলতায় পৌঁছেছি। আমরা এমন প্রক্রিয়াগুলির সাথে এটি করছি যা NIR দিয়ে সজ্জিত প্রায় কোনও পুনর্ব্যবহারযোগ্য সুবিধা দ্রুত ব্যবহার শুরু করতে পারে।

অনেক পুনর্ব্যবহারযোগ্য সুবিধা ইতিমধ্যেই অনুরূপ অ্যালগরিদম ব্যবহার করছে, কিন্তু এই কাজটি একটি অতিরিক্ত স্তরের পরিমার্জন প্রদান করে, বিশেষত কঠিন-টু-বাছাই পলিওলিফিনের উপর ফোকাস করে।

যদি আমরা এইগুলিকে কার্যকরভাবে বাছাই করতে পারি, আমরা কম প্রক্রিয়াকরণের সমস্যাগুলির সাথে পুনরায় ব্যবহার করতে পারি, পুনর্ব্যবহারকে আরও লাভজনক করে তুলতে পারি। তারপর, আশা করা যায়, মুনাফা আরও ভাল পুনর্ব্যবহারযোগ্য অভ্যাস চালাতে পারে, এবং আমরা আমাদের রৈখিক অর্থনীতিকে একটি বৃত্তাকারে পরিণত করতে শুরু করতে পারি।

একটি ধাঁধা হিসাবে পুনর্ব্যবহারযোগ্য সমাধান করা

আমি একজন সমস্যা সমাধানকারী, এক ধাঁধা থেকে অন্য ধাঁধায় ঝাঁপিয়ে পড়ছি।

পলিমার গবেষণা ছাড়াও, আমি ডিম্বাশয়ের ক্যান্সারের জন্য ওষুধ বিতরণ ব্যবস্থা নিয়ে কাজ করেছি, এবং এখন আমি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং মেশিন লার্নিং ব্যবহার করছি।

আমি জটিল সমস্যা সমাধান করার সময় ভাল করতে পছন্দ করি। স্থায়িত্ব এবং জৈব-বান্ধব উপকরণ আমার গবেষণা কর্মজীবন জুড়ে একটি সুন্দর থিম হয়েছে।

আপনি প্রাথমিকভাবে বায়োমেডিকাল গবেষণা এবং প্লাস্টিকের মধ্যে সংযোগ দেখতে পাবেন না। কিন্তু ড্রাগ ডেলিভারি সিস্টেম ওষুধের বাইরে অ্যাপ্লিকেশনগুলির সাথে সত্যিই দুর্দান্ত উপকরণ তৈরি করতে সহায়তা করতে পারে। প্লাস্টিকের কাজ আমাদের দেহে ডিএনএ, প্রোটিন এবং কোলাজেন সম্পর্কে আমাদের বোঝার উন্নতি করতে পারে।

এখন, AI এর বিস্ফোরণের সাথে, আমাদের কাছে উপকরণ গবেষণা দ্রুত এবং আরও দক্ষতার সাথে করার জন্য নতুন সরঞ্জাম রয়েছে। এটি টেকসই উপকরণের ক্ষেত্রে একটি উত্তেজনাপূর্ণ সময়!

এর ভবিষ্যত শ্রেণীবিভাজন গবেষণা

আমি বর্তমানে NIST-এ দুই বছরের চুক্তি শেষ করছি এবং সমাধানের জন্য পরবর্তী ধাঁধা খুঁজছি।

যাইহোক, আমি অন্যান্য গবেষকদের আমার কৌশলগুলি ব্যবহার করতে সাহায্য করার জন্য একটি অনুমোদিত হিসাবে NIST-এর সাথে সংযুক্ত থাকার পরিকল্পনা করছি৷

আমি বৃহত্তর পুনর্ব্যবহারকারী সম্প্রদায়কে আমাদের পুনর্ব্যবহারযোগ্য উন্নত করতে এবং আমাদের গ্রহকে পরিষ্কার করতে সাহায্য করার জন্য ডেটা বিশ্লেষণ ব্যবহার করতে সাহায্য করার আশা করি৷