Îmbunătățirea rentabilității reciclării cu ajutorul inteligenței artificiale: informații din cercetarea NIST

Reciclarea poate fi o cheltuială semnificativă pentru administrațiile locale, dar AI ar putea ajuta la reducerea acestor costuri și, eventual, la creșterea ratelor de reciclare. Cercetătorii de la NIST lucrează pentru a face reciclarea mai eficientă și mai puțin costisitoare.

Te-ai întrebat vreodată ce se întâmplă cu plasticul tău după ce îl arunci în „coșul de reciclare”?

Această întrebare a apărut mult în știri recent.

Răspunsul este destul de complex. Depinde unde locuiești și ce tip de plastic ai aruncat.

Colectarea materialelor reciclabile este un cost imens pentru administrațiile locale. Ei trebuie să întrețină instalații pentru procesarea materialelor plastice, precum și camioane și pubele pentru a le colecta. De asemenea, trebuie să angajeze oameni care să facă treaba. Ar fi mult mai ieftin să arunci totul în gropile de gunoi.

Cu toate acestea, atunci când autoritățile locale reciclează, pot transforma gunoiul în numerar dacă au infrastructura potrivită. Ele pot compensa unele costuri prin vânzarea materialelor plastice colectate înapoi producătorilor. Majoritatea producătorilor doresc ca plasticul reciclat să fie aproape la fel de bun ca nou, ceea ce necesită o sortare atentă pentru a oferi produse consistente.

Pentru majoritatea oamenilor, toate materialele plastice arată la fel. Dar ochii ageriști știu că există șapte tipuri comune de plastic. Le puteți identifica după micile simboluri de reciclare de pe fundul aproape tuturor recipientelor din plastic. Aceste numere ajută la identificarea compoziției chimice a acestor materiale plastice. S-ar putea să le fi observat atunci când sortați propria reciclare.

Iată o defalcare a unora dintre aceste materiale:

Material	Utilizări comune	Codul de reciclare
Polietilen tereftalat	Sticle de sifon, sticle de apă	1 – PETE
Polietilenă de înaltă densitate	Urcioare de lapte, sticle de detergent	2 – HDPE
Clorura de polivinil	Tevi, perdele de dus	3 – PVC
Polietilenă cu densitate scăzută	Genți pentru băcănie, pungi pentru sandvișuri	4 – LDPE
Polipropilenă	Recipiente pentru mâncare, căni de iaurt	5 – PP
Polistiren	Cești de cafea de unică folosință	6 - PS
Alte	Ochelari de protecție, DVD-uri, multe sticle de apă reutilizabile	7 – Altele

Sortarea acestor materiale plastice este crucială. Diferite tipuri de plastic cu caracteristici similare adesea nu pot fi amestecate, deoarece necesită procese diferite de topire.

Luați PVC-ul, de exemplu. Este folosit în orice, de la țevi la perdele de duș. PVC-ul topit produce un acid puternic util în multe aplicații industriale. Dar, ca mulți alți acizi, nu este ceva ce vrei să faci pe neașteptate.

Poliolefinele, un grup de materiale plastice, inclusiv HDPE (folosit în ulcioarele de lapte), LDPE (utilizat în pungi de plastic) și PP (utilizat în recipientele pentru mâncare), oferă un exemplu mai blând. Aceste materiale plastice constituie aproximativ 40% din producția mondială de plastic. Sunt, de asemenea, unele dintre cele mai greu de sortat.

Tipul de plastic folosit în ulcioarele de lapte necesită temperaturi ridicate pentru a se topi și reprocesat datorită structurii sale cristaline. Cu toate acestea, dacă contaminanții pungilor de plastic se amestecă, acele pungi se degradează la aceste temperaturi ridicate. Așadar, dacă o pungă de plastic este amestecată cu ulcioare de lapte, ar putea rezulta un lot de ulcioare de lapte neutilizabile. Acest risc de procesare este unul dintre motivele pentru care nu vezi multe ulcioare de lapte fabricate din plastic reciclat.

În plus, dacă unele materiale stabile la temperatură înaltă din containerele de transport ajung pe o linie de procesare a pungilor de plastic, ați putea observa înfundarea mașinii.

Lucrătorii de la Centrul de Reciclare Montgomery County sortează materialele pentru reciclare.

În teorie, puteți sorta cu ușurință deșeurile de plastic folosind simbolurile mici de reciclare. Apoi, puteți vinde aceste materiale plastice sortate unor reciclatori secundari, care le transformă în produse.

Prețul depinde de puritatea presupusă a plasticului. Un pachet mare de sticle de detergent portocaliu s-ar putea vinde la un preț mare, deoarece sunt ușor de ales. Cu toate acestea, o grămadă de recipiente pentru mâncare s-ar putea amesteca cu ușurință cu diferite culori sau aditivi.

La unitatea locală de reciclare din comitatul Montgomery, Maryland, oamenii sortează manual sticlele de detergent, recipientele pentru alimente și multe altele. Cu toate acestea, mâinile și ochii se pot mișca atât de repede și este ușor să greșești cu acea viteză. Așadar, instalațiile de reciclare se concentrează pe sortarea materialelor plastice de mare valoare sau ușor de identificat pentru a menține consistența atunci când le vând către reciclatori secundari. Aceasta înseamnă că sticlele de detergent și recipientele pentru băuturi sunt reciclate la rate mari. „Tacâmurile” din plastic și jucăriile vechi pentru copii s-ar putea să nu.

Pentru a ajuta sortarea, munca noastră la NIST s-a concentrat pe utilizarea luminii Near Infrared (NIR), o tehnologie care poate identifica rapid diferite materiale plastice. Unele unități de reciclare de top folosesc deja lumini sau camere pentru a „vedea” și sorta sticlele de sifon din țevile din PVC.

Dar aceste sisteme nu pot sorta totul. Cercetarea mea se concentrează pe crearea unei metode care să ajute la sortarea celor mai dificile materiale plastice, astfel încât reciclatorii să poată obține profit.

Cum facem reciclarea mai eficientă

Având în vedere acest lucru, echipa noastră a analizat această metodă NIR și a decis să o îmbunătățească cu algoritmi de învățare automată și alte tehnici științifice.

În spectroscopia în infraroșu, străluciți diferite lungimi de undă de lumină asupra unor molecule. Aceste molecule absorb o parte din energia luminii la anumite lungimi de undă și reflectă sau transmit restul.

O modalitate de a gândi la acest lucru este cu flori și culori. De exemplu, când multe lungimi de undă de lumină de la soare strălucesc pe un trandafir roșu, trandafirul este foarte bun la absorbția tuturor lungimii de undă/culoare, cu excepția roșului. Lumina roșie se reflectă pe petale, motiv pentru care trandafirul ni se pare roșu.

Dacă știm culoarea și intensitatea luminii pe care o strălucim pe o floare sau o sticlă de plastic și culoarea/intensitatea pe care o primim, putem folosi diferențele pentru a identifica mai multe dintre aceste flori sau sticle, ca o amprentă.

Folosind învățarea automată, putem găsi amprentele digitale NIR ale multor materiale plastice. Apoi „antrenăm” computerele pentru a identifica materialele plastice pe baza noilor semnale NIR în comparație cu semnalele NIR ale altor materiale plastice. Acest antrenament ajută tehnologia să recunoască materialele din sticlele de sifon, să înțeleagă cum diferă acestea de recipientele pentru mâncare și să le separe în consecință.

În prima noastră lucrare, am folosit învățarea automată pentru a conecta semnalele noastre din plastic la anumite proprietăți (cum ar fi cât de densă și cristalină este polietilena). De obicei, măsurați densitatea cântărind plasticul în diferite lichide și comparând diferențele. Este un proces foarte lent și plictisitor.

Cu toate acestea, am arătat că puteți găsi aproape aceleași informații folosind lumina reflectată - mult mai rapid. Pe linia de reciclare, timpul este crucial.

Puteți aplica această metodă la mostre mari și mici. Acest lucru este grozav pentru că arată că, dacă setăm lucrurile cu atenție, putem obține mai multe informații din aceste măsurători bazate pe lumină.

Aceasta este încă o muncă foarte preliminară și încă nu se aplică tuturor tipurilor de materiale plastice. Deci, nu putem doar să punem lumină asupra oricărui plastic și să-i cunoaștem proprietățile exacte, dar este un început interesant. Dacă îl putem extinde, ar putea economisi reciclatorilor și producătorilor mult timp și efort în pașii de control al calității.

De când am publicat această lucrare, m-am aprofundat în modul de a gestiona toate datele din aceste măsurători. Veți ajunge la date foarte diferite în funcție de forma plasticului și dacă proba este o pelete, pulbere sau sticlă.

Acest lucru se datorează faptului că lumina încă reflectă, dar se reflectă în direcții diferite, în funcție de forma plasticului. Imaginați-vă reflexiile pe un iaz limpede față de un iaz cu multe ondulații. Apoi, puteți adăuga pigmenți și conservanți care ar putea schimba cu adevărat semnalul. Acest lucru nu face datele greșite, dar poate afecta sortarea. Poți să te gândești la asta ca o clasificare a fotografiilor cu oameni în alb și negru față de aceleași persoane în alb și negru, color, benzi desenate și picturi.

Pentru a rezolva acest lucru, echipa și-a extins setul de date și mă uit la remedieri matematice pentru a pune pulberi, pelete și materiale plastice colorate pe același teren de joc. Dacă putem face acest lucru, identificarea ce plastic este care folosind învățarea automată devine mai ușoară.

Pentru a face această cercetare mai utilă pe scară largă, lucrez să arăt că putem sorta acele poliolefine complicate. Folosind metoda mea actuală, am atins o precizie de la 95% la 98% în sortarea acestor materiale plastice. Facem acest lucru cu procese pe care aproape orice unitate de reciclare echipată cu NIR le poate începe rapid să le folosească.

Multe unități de reciclare ar putea folosi deja algoritmi similari, dar această lucrare oferă un nivel suplimentar de rafinament, concentrându-se în special pe poliolefine dificil de sortat.

Dacă le putem sorta eficient, le putem reutiliza cu mai puține probleme de procesare, făcând reciclarea mai profitabilă. Apoi, sperăm că profiturile pot genera obiceiuri mai bune de reciclare și putem începe să transformăm economia noastră liniară într-una circulară.

Reciclarea ca un puzzle de rezolvat

Sunt o persoană care rezolvă probleme, sărind de la un puzzle la altul.

Pe lângă cercetarea polimerilor, am lucrat la sisteme de administrare a medicamentelor pentru cancerul ovarian, iar acum folosesc inteligența artificială (AI) și învățarea automată.

Îmi place să fac bine în timp ce rezolv probleme complexe. Durabilitatea și materialele ecologice au fost o temă frumoasă de-a lungul carierei mele de cercetare.

Este posibil să nu vedeți inițial legătura dintre cercetarea biomedicală și materiale plastice. Dar sistemele de administrare a medicamentelor pot ajuta la crearea de materiale cu adevărat cool cu aplicații dincolo de medicină. Lucrările plastice ne pot îmbunătăți, de asemenea, înțelegerea ADN-ului, proteinelor și colagenului din corpul nostru.

Acum, odată cu explozia AI, avem noi instrumente pentru a face cercetarea materialelor mai rapid și mai eficient. Este o perioadă interesantă în domeniul materialelor durabile!

Viitorul lui Triere Cercetare

În prezent termin un contract de doi ani la NIST și caut următorul puzzle de rezolvat.

Cu toate acestea, intenționez să rămân conectat cu NIST ca afiliat pentru a ajuta alți cercetători să-mi folosească tehnicile.

Sper să ajut comunitatea mai largă de reciclare să folosească analiza datelor pentru a ne îmbunătăți reciclarea și pentru a ajuta la curățarea planetei noastre.