Искусственный интеллект и роботы скоро заменят человека на сортировке мусора

Чем «мокрая» фракция отличается от «сухой»

Сортировка мусора реализуется одним из двух способов: либо силами населения (по сути, это раздельный сбор отходов), либо на специализированных предприятиях — мусоросортировочных комплексах.

Пока экономическая эффективность полностью раздельного сбора мусора под вопросом: на то, чтобы вывозить раздельно отсортированные отходы, банально не хватает логистических ресурсов. Оптимальный вариант, который уже работает за рубежом и постепенно внедряется у нас — это разделение отходов как минимум на «мокрую» и «сухую» фракции или группы отходов.

«Мокрые» или смешанные отходы — это средства личной гигиены, остатки еды, напитков и емкости, загрязненные продуктами питания. «Сухие» отходы, или вторсырье — пластик, макулатура, стекло, металл. По разным оценкам, до 60% такого типа мусора можно отправить на переработку, если его утилизировать правильно и отдельно от «мокрых» фракций. А если утилизировать обе группы отходов вместе, процент переработки снижается до 20—30%, потому что переработка полезных фракций, длительное время контактировавших с органикой, затруднена. Вторсырье чаще всего вывозится на сортировочные станции в смешанном виде и подлежит досортировке.

Пока раздельный сбор отходов медленными темпами, но внедряется, большинство россиян продолжает выкидывать весь мусор в один общий бак. Оттуда мусор тоже отправляется на мусоросортировочные заводы.

Автоматизация сортировки мусора

Конечно, автоматизированная сортировка мусора — это лучше и прогрессивнее, чем ручная. Во-первых, это выгодно экономически, потому что не нужно платить за ручной труд. А во-вторых, это приветствуется и с эстетической точки зрения, ведь ручная сортировка мусора — крайне неприятная работа (из-за этого зарплаты сортировщиков в полтора—два раза выше аналогичных по уровню работы).

Первые заводы с автоматической сортировкой в России стали появляться в 2010 году, но настолько медленными темпами, что даже в 2018 их еще можно было пересчитать по пальцам одной руки. Тогда такие комплексы были открыты в Санкт-Петербурге, Костроме и Нижнем Новгороде.

С начала мусорной реформы темпы строительства таких заводов возросли. Сегодня в России около 200 мусоросортировочных станций, 10% из которых автоматизированы. Российский экологический оператор планирует увеличить их число до 800 к 2030 году.

Возрос и процент отходов, которые идут не на захоронение, а на переработку. Скажем, сегодня практически все отходы Москвы и Московской области попадают не на полигон, а на предварительную сортировку с целью извлечения полезных фракций. Конечно, значительная часть все равно уходит на сжигание или захоронение, но такова реальность — мы производим очень много продукции, которую сегодня невозможно переработать в принципе.

Как выстроен процесс сортировки мусора на заводах

Типичная цепочка выглядит следующим образом. После разгрузки из мусоровоза отходы поступают на разрыватель пакетов, назначение которого понятно из названия.

Далее отходы проходят через грохот — специальное устройство, которое отсеивает мелкие фракции (70—120 мм). В основном это органические отходы — они сразу идут на захоронение.

Следующий участок — извлечение крупногабаритных отходов. Эта работа традиционно выполняется людьми.

Наконец, в дело вступает ключевой процесс сортировки — извлечение полезных фракций, которые можно переработать. В основном это алюминий, ПЭТ-бутылки, макулатура и полиэтиленовые пленки. На некоторых заводах извлекают и более сложные виды пластика, но в России пока мало предприятий, способных их экономически выгодно переработать.

Самая распространенная технология, которая распознает фракции на автоматических установках — оптические сепараторы. Они рассматривают материалы в инфракрасном диапазоне (невидимом для нашего глаза) и путем анализа спектрального отклика, который дают материалы, отличают их друг от друга.

Когда фракцию распознали, остается физически «выцепить» ее из общего потока. Для этого в конце конвейера располагается ряд клапанов. Автоматика рассчитывает, в какой момент заинтересовавшая нас фракция будет пролетать над клапанами (и над какими именно), после чего эта фракция отстреливается сжатым воздухом и улетает в бункер. Все остальное падает вниз, на следующий конвейер.

Одна такая машина может извлекать из потока только один вид отходов (его мы отстреливаем, а все остальное падает вниз), поэтому на заводе их ставится несколько штук в виде каскада — каждая на свой вид.

Эта технология появилась примерно 20 лет назад и применяется активно до сих пор. Практически на всех автоматических мусоросортировочных заводах в РФ используются именно такие сепараторы.

Недостатки спектрального анализа...

Итак, традиционно в сортировке мусора используется спектральный анализ, однако он имеет ряд недостатков.

Во-первых, он дорогой — стоимость спектрометра (устройства, которое распознает отклик материалов) составляет 70% от стоимости всей установки.

Во-вторых, спектрометр отличает лишь тип материала. Но в реальности, например, бутылки из-под подсолнечного масла нужно сортировать отдельно от остальных (так как масло крайне трудно отмыть и с ним нельзя пускать материал в переработку). Спектральный анализ не способен различить такие бутылки между собой. Похожая проблема происходит с подгузниками, при производстве которых используются ПЭТ-волокна, и в некоторых случаях это приводит к ошибочному отбору их в качестве ПЭТ-бутылок.

В-третьих, к этому способу требуется дорогостоящая «обвязка»: охлаждение, мощный блок галогеновых ламп, которые потребляют много энергии.

В-четвертых, спектрометр требуется регулярно калибровать. Это непростая процедура, требующая вызова специалистов от компании-разработчика. Требуется даже подстройка конкретной установки под конкретный материал ленты конвейера.

... и искусственный интеллект ему на замену

В последние 5—7 лет стал бурно развиваться искусственный интеллект — прежде всего, благодаря появлению видеокарт с огромным числом процессорных ядер. Он активно внедряется в различные сферы промышленности, в том числе и в отрасль сортировки отходов.

Искусственный интеллект работает совершенно по иному принципу, нежели спектральный анализ. Вместо гиперспектрального сенсора устанавливается самая обычная камера и набор дополнительных недорогих датчиков.

Теперь нужно обучить нейронную сеть. Фактически, это работает аналогично человеческому мозгу: ей демонстрируют фотографии тех или иных фракций, а она находит у них общие признаки и запоминает их. Например, она может выработать правило: если перед ней лежит вытянутый зеленый объект, у которого один кончик сужается, а другой — нет, то это, скорее всего, зеленая ПЭТ-бутылка. На каждый вид отходов нужно несколько тысяч примеров.

Мусоросортирующие технологии на основе ИИ обладают рядом важных преимуществ:

• они дешевле, чем оборудование со спектрометром. Для сравнения, срок окупаемости установки с нейронной сетью составляет около двух лет, а с оптическим сепаратором — 10—15 лет. Так автоматическая сортировка становится доступной тем, кто раньше не мог ее позволить из-за высокой стоимости оборудования;

• нейронная сеть способна различать более сложные категории отходов, нежели спектральный анализ. Например, она отличит обычную бутылку от масляной;

• подобная технология менее восприимчива к изменению условий работы, например, освещению, цвету ленты и других факторов;

• нейронные сети не требуют регулярной калибровки — надо только настроить несколько параметров при первоначальной установке. Также не требуется охлаждение, и в целом энергопотребление гораздо меньше, поскольку для освещения достаточно обычных светодиодных светильников;

• возможность автоматического обновления ПО под постоянно изменяющийся состав мусора. Можно собирать данные со всех сортировочных установок, дообучать нейронную сеть и распространять обновление через интернет-соединение.

Применение дельта-роботов в сортировке мусора

Еще одно новое направление в этой сфере — использование дельта-роботов, которые тоже работают на основе искусственного интеллекта. Сами по себе они обладают крайне высокой скоростью работы — до 150 операций в минуту. Отходы выдергиваются из потока с помощью присоски. Правда, при сортировке мусора их скорость меньше: не более 60 фракций в минуту, причем на подготовленном потоке. Это связано с тем, что бутылки часто скручены, и на их присасывание нужно достаточно много времени — это выступает основным ограничительным фактором. Тем не менее даже при такой производительности робот заменяет двух человек.

Наилучшим образом роботы зарекомендовали себя в функции контроля качества после традиционных сортировщиков (поскольку на выходе у них присутствует некоторый процент засора), а также на сортировке раздельно собранных отходов.

Таким образом, оптимальная схема автоматического комплекса по сортировке мусора выглядит следующим образом: основной поток грубо сортируется пневматическими сортировщиками, а небольшой процент засоров устраняется роботами. На окончательном контроле все равно необходимо оставить человека, но общее число людей, задействованных на сортировке, сокращается на 90%.

Тенденции перехода к сортировщикам с искусственным интеллектом

Поскольку технология новая, мусоросортировочные заводы относятся к ней с осторожностью, предпочитая классический способ, то есть спектральный анализ.

Однако на нескольких заводах уже установлены и успешно испытываются российские сортировочные машины, работающие на нейронных сетях. По результатам испытаний качество отбора даже превысило показатели иностранных образцов. Например, на некоторых заводах удалось достичь 96% чистоты отбора, что лучше даже декларируемых (не говоря уже о реальных) показателей зарубежного оборудования.

Западные производители тоже пытаются внедрить искусственный интеллект в свою практику. Но в силу неповоротливости компаний и их консерватизма процесс в этом направлении движется медленно. Кроме того, все западные производители пока предлагают ИИ лишь как дополнение к спектральному анализу, что непременно отражается на цене и удобстве обслуживания установок.