Нельзя было переводить время даром, когда исследователи буквально рылись в мусорных баках на строительных площадках Мельбурна, делая сотни фотографий материалов, которые будут захоронены на свалке.
Все потому, что в новом исследовании, которое может революционизировать способы переработки строительных отходов, собранные изображения использовались в рамках технологии глубокого обучения (DL) и искусственного интеллекта (AI) для тренировки распознавания широкого спектра материалов и частиц в смешанных отходах, поступающих со строительных площадок.
Возглавляемое кандидатом наук университета Monash Диани Сиримеван из лаборатории автоматизации и устойчивого развития в строительстве и интеллектуальной инфраструктуры (ASCII) в области гражданского строительства, проводимое исследование прокладывает путь к использованию передовой робототехники и автоматизации для переработки строительных отходов, которая в настоящее время обусловлена тем, что рабочие вручную собирают опасные и потенциально загрязненные отходы.
Компьютерная система может идентифицировать и классифицировать материалы, пригодные для вторичной переработки, более точно и эффективно, чем работники-люди, и даже способна обнаруживать загрязняющие вещества, которые могут представлять опасность для общества и окружающей среды, как показано в исследовании загрязненной асбестом садовой мульчи, обнаруженной недавно в сиднейских парках.
В то время как многие материалы, такие как древесина и стекло, потенциально пригодны для вторичной переработки, сортировка мусора с мест сноса и строительства является сложной задачей, и все значительные результаты ограничиваются наличием бытовых отходов, которые не могут размежеваны среди огромных куч мусора. Г-жа Сиримеван считает, что ее исследование является первым, получившим детальные изображения плотных отходов CRD внутри контейнеров на строительных площадках, что позволило ей создать значительно продвинутые модели распознавания и обнаружения, способные распознавать отходы, которые почти полностью захоронены среди другого мусора и мельчайших частиц загрязняющих веществ.
Госпожа Сиримеван тесно сотрудничает с коллегами, которые опробуют технологию с использованием моделирования с помощью роботизированных манипуляторов, и надеется, что это приведет инвестиции в исследования и разработки в области робототехники и автоматизации для повышения эффективности переработки строительных отходов в Австралии.
«Наши модели глубокого обучения продемонстрировали замечательную способность распознавать состав потоков отходов строительства и сноса зданий, включая идентификацию загрязняющих веществ», – сказала г-жа Сиримеван.
«Это захватывающе! Такая технология могла бы значительно сократить объем отходов, отправляемых на свалки, за счет более качественной переработки, что принесло бы пользу окружающей среде и уменьшило бы необходимость для работников подвергаться воздействию опасных и токсичных материалов».
«Мы постоянно совершенствуем наши модели для применения в новых роботизированных технологиях и тесно сотрудничаем с коллегами, которые тестируют их с помощью моделирования роботизированных рук».
Г-жа Сиримеван сказала, что Австралии срочно нужны заводы по переработке строительных отходов.
«С учетом ожидаемого увеличения объема свалок строительных отходов эффективное управление ими становится растущей проблемой», – сказала г-жа Сиримеван.
«Инвестиции во всю экосистему обращения со строительными отходами поддерживают экономику замкнутого цикла, создание рабочих мест, производственные возможности и возможности развития рынка вторичной продукции».
Руководитель лаборатории ASCII, доцент Мехрдад Арашпур, сказал, что в национальных интересах поддерживать инновации в столь необходимых решениях растущей проблемы обращения с отходами.
«Каждый раз, когда мы сносим или реконструируем здание или строим что-то новое, образуется огромное количество отходов», – сказал доцент Арашпур.
«В настоящее время большинство этих материалов превращаются в отходы и попадают на свалку, что оказывает значительное воздействие на окружающую среду, не говоря уже о потере потенциально пригодных для повторного использования ресурсов и экономических затратах».
Исследование было опубликовано в журнале Environmental Management.
Источник: издание Recycling Magazine, DETAIL Business Information GmbH.
22 марта 2024
The English version is available here.
