AI でリサイクルのコスト効率を高める: NIST 研究からの洞察

リサイクルは地方自治体にとって大きな出費となる可能性がありますが、AI はこうしたコストを削減し、リサイクル率を高めるのに役立つ可能性があります。NIST の研究者は、リサイクルをより効率的かつ低コストにすることに取り組んでいます。

「リサイクル箱」に捨てた後、プラスチックはどうなるのか疑問に思ったことはありませんか?

この質問は最近ニュースでよく取り上げられています。

答えは非常に複雑です。それはあなたがどこに住んでいるか、そしてどんな種類のプラスチックを捨てたかによって異なります。

リサイクル可能な廃棄物の収集は、地方自治体にとって大きなコストです。プラスチックを処理する施設、収集用のトラックや容器を維持する必要があります。また、その作業を行う人を雇う必要もあります。すべてを埋め立て地に捨てる方がはるかに安価です。

しかし、地方自治体がリサイクルを行う場合、適切なインフラがあればゴミを現金に変えることができます。回収したプラスチックをメーカーに売り戻すことで、コストの一部を相殺することができます。ほとんどのメーカーは、リサイクルされたプラスチックが新品とほぼ同等であることを望んでおり、一貫した製品を提供するには慎重な選別が必要です。

ほとんどの人にとって、プラスチックはどれも同じに見えます。しかし、よく見ると、プラスチックには 7 つの一般的な種類があることがわかります。ほとんどすべてのプラスチック容器の底にある小さなリサイクル シンボルで、それらを識別できます。これらの番号は、プラスチックの化学組成を識別するのに役立ちます。自分でリサイクル品を分別しているときに、その番号に気づいたことがあるかもしれません。

これらの資料の一部を以下に紹介します。

材料	一般的な用途	リサイクルコード
ポリエチレンテレフタレート	ソーダボトル、ウォーターボトル	1 – ピート
高密度ポリエチレン	牛乳瓶、洗剤ボトル	2 – 高密度ポリエチレン
ポリ塩化ビニル	パイプ、シャワーカーテン	3 – PVC
低密度ポリエチレン	食料品袋、サンドイッチ袋	4 – 低密度ポリエチレン
ポリプロピレン	テイクアウト容器、ヨーグルトカップ	5 – PP
ポリスチレン	使い捨てコーヒーカップ	6 – 追伸
他の	安全メガネ、DVD、再利用可能なウォーターボトル多数	7 – その他

これらのプラスチックを分類することは非常に重要です。類似した特性を持つ異なる種類のプラスチックは、異なる溶解プロセスを必要とするため、混ぜることができないことがよくあります。

たとえば、PVC を例に挙げましょう。PVC はパイプからシャワーカーテンまであらゆるものに使用されています。溶けた PVC は、多くの工業用途で役立つ強酸を生成します。しかし、他の多くの酸と同様に、予期せず生成したいものではありません。

ポリオレフィンは、HDPE（牛乳瓶に使用）、LDPE（ビニール袋に使用）、PP（テイクアウト容器に使用）などのプラスチックのグループであり、より穏やかな例です。これらのプラスチックは約 40% 世界のプラスチック生産量の大部分を占めています。また、分別が最も難しいものの一つでもあります。

ミルク ジャグに使用されているプラスチックの種類は、結晶構造のため、溶解して再処理するには高温が必要です。しかし、ビニール袋の汚染物質が混入すると、ビニール袋は高温で劣化します。そのため、ビニール袋がミルク ジャグに混入すると、色が変色して使用できないミルク ジャグが大量に発生する可能性があります。この処理リスクが、リサイクル プラスチックで作られたミルク ジャグをあまり見かけない理由の 1 つです。

さらに、テイクアウト容器からの高温安定性材料がビニール袋処理ラインに流れ込むと、機械が詰まる可能性があります。

モンゴメリー郡リサイクル センターの作業員がリサイクル用に材料を分類しています。

理論的には、小さなリサイクルシンボルを使用してプラスチック廃棄物を簡単に分類できます。その後、分類されたプラスチックを二次リサイクル業者に販売し、製品に変えることができます。

価格は、プラスチックの想定される純度によって異なります。オレンジ色の洗剤ボトルの大きな束は、簡単に見分けられるため、高値で売れる可能性があります。ただし、テイクアウト容器の山には、さまざまな色や添加物が簡単に混ざってしまう可能性があります。

メリーランド州モンゴメリー郡の地元のリサイクル施設では、洗剤ボトルや食品容器などを手作業で選別しています。しかし、手や目の動きには限界があり、そのスピードではミスが起きやすいものです。そのため、リサイクル施設では、二次リサイクル業者に販売する際に一貫性を保つために、価値の高いプラスチックや識別しやすいプラスチックを選別することに重点を置いています。つまり、洗剤ボトルや飲料容器は高い割合でリサイクルされます。プラスチックの「カトラリー」や古い子供のおもちゃはそうではないかもしれません。

分別作業を支援するため、NIST での私たちの取り組みは、さまざまなプラスチックを素早く識別できる技術である近赤外線 (NIR) の使用に重点を置いています。一部のトップ クラスのリサイクル施設では、すでにライトやカメラを使用してソーダ ボトルと PVC パイプを「見て」分別しています。

しかし、これらのシステムではすべてを分別できるわけではありません。私の研究は、リサイクル業者が利益を上げることができるように、最も分別が難しいプラスチックを分別する方法の開発に重点を置いています。

リサイクルをより効率的にする方法

これを念頭に置いて、私たちのチームはこの NIR 方式を検討し、機械学習アルゴリズムやその他の科学的手法を使用して改善することを決定しました。

赤外線分光法では、いくつかの分子に異なる波長の光を照射します。これらの分子は特定の波長の光エネルギーの一部を吸収し、残りを反射または透過します。

これについて考える方法の 1 つは、花と色です。たとえば、太陽からの光のさまざまな波長が赤いバラに当たると、バラは赤以外のすべての波長/色を吸収します。赤い光は花びらで反射するため、私たちにはバラが赤く見えるのです。

花やペットボトルに当てている光の色と強さ、そして返ってくる色と強さがわかれば、その違いを利用して、指紋のように、より多くの花やボトルを識別することができます。

機械学習を使用すると、多くのプラスチック材料の NIR 指紋を見つけることができます。次に、新しい NIR 信号と他のプラスチックの NIR 信号を比較して、コンピューターを「トレーニング」してプラスチックを識別します。このトレーニングにより、テクノロジーはソーダボトル内の材料を認識し、テイクアウト容器との違いを理解し、それに応じて分離できるようになります。

最初の論文では、機械学習を使用して、プラスチックの信号を特定の特性（ポリエチレンの密度や結晶性など）に結び付けました。通常、密度は、さまざまな液体でプラスチックの重量を量り、その差を比較することで測定されます。これは非常に時間がかかり、面倒なプロセスです。

しかし、反射光を使えばほぼ同じ情報をはるかに速く見つけられることを私たちは示しました。リサイクルラインでは、時間が非常に重要です。

この方法は、大小のサンプルに適用できます。これは、慎重に設定すれば、光ベースの測定からより多くの情報を得ることができることを示しているため、興味深いです。

これはまだ非常に初期段階の研究であり、すべての種類のプラスチックにはまだ適用できません。したがって、あらゆるプラスチックに光を当ててその正確な特性を知ることはできませんが、これは刺激的なスタートです。これを拡大できれば、リサイクル業者や製造業者は品質管理の段階で多くの時間と労力を節約できるでしょう。

この作品を発表して以来、私はこれらの測定から得たすべてのデータをどのように処理するかを詳しく調べてきました。プラスチックの形状や、サンプルがペレット、粉末、ボトルのいずれであるかによって、得られるデータは非常に異なります。

これは、光は反射しますが、プラスチックの形状に応じて反射する方向が異なるためです。透明な池と波紋の多い池の反射を想像してみてください。次に、信号を大きく変える可能性のある顔料や防腐剤を加えることができます。これによってデータが間違っているわけではありませんが、分類に影響する可能性があります。これは、白黒の人物の写真と、同じ人物を白黒、カラー、漫画、絵画に分類することと同じようなものと考えることができます。

これに取り組むために、チームはデータセットを拡張しており、粉末、ペレット、色付きプラスチックを同じ土俵に置くための数学的な修正を検討しています。これが実現できれば、機械学習を使用してどのプラスチックがどれであるかを識別することが容易になります。

この研究をより広く役立てるために、私は扱いにくいポリオレフィンを選別できることを示すことに取り組んでいます。現在の方法を使用すると、これらのプラスチックの選別精度は 95% から 98% に達しました。これは、NIR を備えたほぼすべてのリサイクル施設ですぐに使用できるプロセスで実行されています。

多くのリサイクル施設ではすでに同様のアルゴリズムが使用されているかもしれませんが、この研究では、特に分別が難しいポリオレフィンに焦点を当て、さらに改良されたレベルを実現しています。

これらを効果的に分別できれば、処理の問題が少なくなり、リサイクルの収益性が向上します。そうすれば、利益によってリサイクルの習慣が向上し、線形経済を循環型経済に変えることができるでしょう。

リサイクルは解くべきパズル

私は問題解決者であり、一つのパズルから次のパズルへと飛び移ります。

ポリマー研究以外にも、卵巣がんの薬物送達システムにも取り組んでおり、現在は人工知能（AI）と機械学習を活用しています。

私は複雑な問題を解決しながら良いことをするのが大好きです。持続可能性と生物に優しい材料は、私の研究キャリアを通じてずっと美しいテーマでした。

最初は、生物医学研究とプラスチックのつながりがわからないかもしれません。しかし、薬物送達システムは、医療以外の用途にも使える非常に優れた材料の作成に役立ちます。プラスチックの研究は、私たちの体内の DNA、タンパク質、コラーゲンに関する理解を深めることもできます。

現在、AI の爆発的な進歩により、材料研究をより迅速かつ効率的に行うための新しいツールが登場しています。持続可能な材料の分野にとって、今はエキサイティングな時代です。

の未来 ソート 研究

私は現在、NIST での 2 年間の契約を終えようとしており、次に解くべきパズルを探しています。

しかし、私は他の研究者が私の技術を活用できるように、NIST と提携関係を維持するつもりです。

より広範なリサイクルコミュニティがデータ分析を活用してリサイクルを改善し、地球をきれいにするのを支援したいと考えています。