يستخدم TrashBot الذكاء الاصطناعي لفرز المواد القابلة لإعادة التدوير
يعمل عدد من الشركات الناشئة على تحسين فرز النفايات باستخدام الروبوتات. تأتي AMP Robotics على رأس القائمة ، حيث تقترن أداة انتقاء وحزام ناقل لفرز المواد في منشآت آلية كبيرة. تهدف التكنولوجيا إلى تصحيح أوجه القصور البشرية في إعادة التدوير. في كثير من الأحيان لا يكلف الناس عناء فرز النفايات أو لا يفهمون فقط إلى أين تذهب الأشياء.
تأمل CleanRobotics ، التي تأسست عام 2015 ، في حل المشكلة عند نقطة التخلص منها. يستخدم نظام روبوت القمامة الرائد لشركة كولورادو التعلم الآلي والأنظمة الروبوتية على متن الطائرة لفرز المواد من نقطة التخلص الواحدة. وادعى أن الآلات قادرة على القيام بذلك بدقة تصل إلى 90٪ - ليست مثالية ، لكنها بالتأكيد أفضل مما يفعل البشر عادةً.
قال الرئيس التنفيذي تشارلز يهاب في بيان صحفي: "قواعد إعادة التدوير مربكة وغالبًا ما يكون المستهلكون في حيرة من أمرهم لدرجة أن دقة إعادة التدوير لديهم أقل من عرضية ، مما يؤدي إلى مواد قابلة لإعادة التدوير شديدة التلوث ، ولا يشتريها أحد". "يعمل نظامنا على تحسين تحويل المواد من مكب النفايات ، مما يؤدي إلى المزيد من المواد القابلة لإعادة التدوير وتقليل النفايات."
بالنظر إلى الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي المدمج ، يقوم روبوت فرز النفايات بشكل طبيعي بجمع البيانات للمساعدة في تحسين عملية الفرز. ملاحظات CleanRobotics: "صندوق إعادة التدوير في المستقبل لا يتوقف عند هذا الحد ، بل إنه ينتج أيضًا بيانات عالية الجودة لعمليات تدقيق النفايات ، ويطلق تنبيهات التشبع ويحتوي على شاشة كبيرة لمحتوى الفيديو. ومع الاتصال السحابي ، يصبح أسطول TrashBot أكثر ذكاءً بمرور الوقت. »
من السهل تخيل استخدام بيانات أخرى متعلقة بالتجارة ، اعتمادًا على النفايات المحددة التي يجمعها النظام.
في هذا الأسبوع ، أعلنت الشركة عن سلسلة A بقيمة 4.5 مليون دولار بقيادة شركة Melco International Development Limited والتي تضم SOSV / HAX و Undivided VC و Longmont Evergreen Opportunity Fund. سيخصص التمويل لخطط CleanRobotics لإنتاج "المئات" من الأنظمة ، بالإضافة إلى تلك المثبتة بالفعل في المناطق ذات الازدحام الشديد مثل مراكز التسوق والمطارات.
على وجه الخصوص ، تقول الشركة إنها تدرس إقامة شراكات في الصين وأستراليا وسنغافورة. سيتم استخدام التمويل أيضًا لتوظيف المزيد من الأشخاص وتحسين التصنيع وتسريع البحث والتطوير.
يعمل عدد من الشركات الناشئة على تحسين فرز النفايات باستخدام الروبوتات. تأتي AMP Robotics على رأس القائمة ، حيث تقترن أداة انتقاء وحزام ناقل لفرز المواد في منشآت آلية كبيرة. تهدف التكنولوجيا إلى تصحيح أوجه القصور البشرية في إعادة التدوير. في كثير من الأحيان لا يكلف الناس عناء فرز النفايات أو لا يفهمون فقط إلى أين تذهب الأشياء.
تأمل CleanRobotics ، التي تأسست عام 2015 ، في حل المشكلة عند نقطة التخلص منها. يستخدم نظام روبوت القمامة الرائد لشركة كولورادو التعلم الآلي والأنظمة الروبوتية على متن الطائرة لفرز المواد من نقطة التخلص الواحدة. وادعى أن الآلات قادرة على القيام بذلك بدقة تصل إلى 90٪ - ليست مثالية ، لكنها بالتأكيد أفضل مما يفعل البشر عادةً.
قال الرئيس التنفيذي تشارلز يهاب في بيان صحفي: "قواعد إعادة التدوير مربكة وغالبًا ما يكون المستهلكون في حيرة من أمرهم لدرجة أن دقة إعادة التدوير لديهم أقل من عرضية ، مما يؤدي إلى مواد قابلة لإعادة التدوير شديدة التلوث ، ولا يشتريها أحد". "يعمل نظامنا على تحسين تحويل المواد من مكب النفايات ، مما يؤدي إلى المزيد من المواد القابلة لإعادة التدوير وتقليل النفايات."
بالنظر إلى الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي المدمج ، يقوم روبوت فرز النفايات بشكل طبيعي بجمع البيانات للمساعدة في تحسين عملية الفرز. ملاحظات CleanRobotics: "صندوق إعادة التدوير في المستقبل لا يتوقف عند هذا الحد ، بل إنه ينتج أيضًا بيانات عالية الجودة لعمليات تدقيق النفايات ، ويطلق تنبيهات التشبع ويحتوي على شاشة كبيرة لمحتوى الفيديو. ومع الاتصال السحابي ، يصبح أسطول TrashBot أكثر ذكاءً بمرور الوقت. »
من السهل تخيل استخدام بيانات أخرى متعلقة بالتجارة ، اعتمادًا على النفايات المحددة التي يجمعها النظام.
في هذا الأسبوع ، أعلنت الشركة عن سلسلة A بقيمة 4.5 مليون دولار بقيادة شركة Melco International Development Limited والتي تضم SOSV / HAX و Undivided VC و Longmont Evergreen Opportunity Fund. سيخصص التمويل لخطط CleanRobotics لإنتاج "المئات" من الأنظمة ، بالإضافة إلى تلك المثبتة بالفعل في المناطق ذات الازدحام الشديد مثل مراكز التسوق والمطارات.
على وجه الخصوص ، تقول الشركة إنها تدرس إقامة شراكات في الصين وأستراليا وسنغافورة. سيتم استخدام التمويل أيضًا لتوظيف المزيد من الأشخاص وتحسين التصنيع وتسريع البحث والتطوير.
What's Your Reaction?
