Körforgásos gazdaság – A mesterséges intelligenciával kombinált új robotikai megoldás automatizált és rugalmas válogatási folyamatot biztosít az újrahasznosító iparban. Az új rendszer a korábbiaknál sokkal többre képes.

Az újrahasznosítás a fenntartható körforgásos gazdaság fontos eleme. A körkörös gazdasági modell hatékonyságát nagyban meghatározza az újrahasznosítási folyamatok minősége is. A precízebb válogatási módszerek az újrahasznosításban hozzájárulnak a nagyobb fenntarthatósághoz. Ezt szem előtt tartva a Siemens a kremsi Brantner nemzetközi hulladékártalmatlanító céggel közösen olyan megoldást fejlesztett ki, amely mesterséges intelligencia segítségével hatékonyabb és pontosabb automatizált válogatási folyamatot tesz lehetővé.

Az újrahasznosítás egyre fontosabb lesz a jövőben. Világunkban a nyersanyagok korlátozottak, és gondosan kell bánnunk velük. A Siemensszel együttműködésben kifejlesztett megoldást a műanyagok automatizált válogatására használjuk, hogy kiválogathassuk a hasznos anyagokat – még mielőtt a hulladékot elégetnék vagy alternatív tüzelőanyaggá dolgoznák fel – mondja Christoph Pasching, a Brantner digitális megoldások és üzletfejlesztési részlegének vezetője.

“Saját mesterséges intelligencia modellünk, a DeepSort a Siemens rendszeren alapul. Ez azt jelenti, hogy az objektumok valós időben felismerhetőek, és a folyamattól függően könnyebben válogathatóak. Ezt a technológiát a wölblingi műanyagválogatóban is alkalmazzuk üzemünk válogatási hatékonyságának mérésére. A mesterséges intelligencia segít abban, hogy például egy olyan robotot irányíthassunk, amely kifejezetten PET-palackokat válogat”

– folytatja Pasching. A Siemensszel együttműködésben kifejlesztett megoldást a műanyagok automatizált válogatására használjuk, hogy célzottan válogathassuk ki az egyes anyagokat.

A személyre szabott mesterséges intelligencia megoldásokkal működő rendszerünk fejlesztése jelentős mérföldkövet jelent a hulladékgazdálkodás és az újrahasznosítás terén – teszi hozzá Daniel Schall, a Siemens Technology Distributed AI Systems kutatócsoportjának vezetője. A jövőben ezeken a területeken ügyfeleink gyorsan és programozási munka nélkül automatizálhatják a válogatási folyamatot azáltal, hogy egyéni anyagáramlásukon alapuló mesterséges intelligencia-modellt képeznek ki.

„Rendszerünk jelentős mérföldkövet jelent a hulladékgazdálkodás és az újrahasznosítás terén”

– Daniel Schall, a Siemens Technology Austria Distributed AI Systems kutatócsoportjának vezetője.

Moduláris rendszer életciklus platformmal

Hogyan néz ki a Brantner és a Siemens által közösen kifejlesztett megoldás? A moduláris rendszer több komponensből áll: egy delta picker robotból, azaz egy megfogó segítségével dolgokat felszedni képes robotból, egy életciklus platformból az AI modellekhez és egy edge boxból, azaz egy SIMATIC ipari PC-ből a Siemens sajátszoftverével, amely az AI-megoldás agyát képviseli. Az új objektumok, amelyeket fel kell ismerni az anyagáramlásban, rugalmasan betaníthatók a platformba, és a rendszer vagy az AI-modell ennek megfelelően automatikusan, minden újabb programozási erőfeszítés nélkül alkalmazkodik.

A szállítószalag fölé szerelt szenzorrendszeren halad át a hulladék, amely az elemző szoftverplatformmal kombinálva megteremti az alapot a későbbi válogatáshoz.

A sablonok felgyorsítják az AI-alkalmazások fejlesztését

Az AI-sablonok felgyorsítják az AI-alkalmazások fejlesztését. Alapvető struktúrákat, algoritmusokat és konfigurációkat biztosítanak az általános használati esetekhez. Például a hulladékválogatáshoz használt mesterséges intelligencia-sablon speciális képfelismerési és osztályozási funkciókat fed le a különböző típusú hulladékok azonosítása érdekében. Olyan lépéseket tartalmaz, mint: az adatok előkészítése, a modell betanítása, az érvényesítés és a telepítés. Az ilyen sablonok segítségével a fejlesztők gyorsabban hozhatnak létre mesterséges intelligencia-megoldásokat a hulladékiparban, a bevált megközelítések alapján. Amint egy modell használatra kész, egy kattintással áthelyezhető a peremdobozba, hogy egy hulladékválogató rendszer anyagáramlását valós időben követhesse nyomon. Az eredményeket továbbítják a delta pickerhez, amely precíz és hatékony megfogási mozdulatokat tud végezni a szortírozandó anyagok konkrét kiválasztása és szétválogatása érdekében.

A cél egy olyan rendszerkoncepció felépítése, amelyben az egyes összekapcsolt egységek, például aprítók vagy szeparáló egységek közös adatbázis alapján vezérelhetők, és működés közben dinamikusan változtathatók a még jobb, anyagminőséghez igazodó válogatás és ezáltal az azt követő újrahasznosítás érdekében.

A digitalizáció fellendíti a hulladékgazdálkodást

Az Európai Bizottság adatai szerint Európában évente körülbelül 25,8 millió tonna műanyaghulladék keletkezik. Jelenleg ennek a hulladéknak kevesebb, mint 30 százalékát hasznosítják újra. Az uniós hatóság szerint nagy mennyiségű műanyaghulladék kerül a környezetbe, ami jelentős gazdasági és ökológiai károkat okoz. Az Európai Bizottság műanyagstratégiával és körkörös gazdasági csomaggal kívánja megteremteni az alapot az európai műanyaggazdaság átalakításához. Ez magában foglalja a műanyag hulladék (legalább 50 százalék) és a műanyag csomagolási hulladék (legalább 55 százalék) újrahasznosítására és újrafelhasználásra való előkészítésére vonatkozó kvótákat is 2030-ig. Ennek fényében javítani kell az újrahasznosított műanyagok előkészítését és feldolgozását a jobb begyűjtés és a műanyaghulladék válogatásának elősegítésére.

Forrás: hitech.at www.siemens.hu

Ha feliratkozik a Műszaki Magazin Hírlevelére, sosem marad le a híreinkről! További friss híreket talál a Műszaki Magazin főoldalán! Csatlakozzon hozzánk a Facebookon is!