Giftmüll wird zu einem riesigen Problem, das KI lösen kann

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Vierhundert Millionen Tonnen Giftmüll werden jedes Jahr produziert.

Stellen Sie sich für einen Moment vor, das wären 70 große Pyramiden von Gizeh zusammen. Die meisten von uns denken nicht daran, wenn sie bei Starbucks einen weißen Schokoladenmokka in einem Plastikbecher bestellen, aber die Abfallwirtschaft ist ein großes Problem für eine ganze Branche, die mit der Vermeidung von Umweltschäden beauftragt ist.

Wenn dieses Problem nicht angegangen wird, führt dies beispielsweise zu erhöhten Methanemissionen, die für 25 % des Klimawandels verantwortlich sind. Über den Klimawandel hinaus wirkt sich eine ordnungsgemäße Abfallbewirtschaftung direkt und unmittelbar auf die Sicherheit der Allgemeinheit aus.

Gefährliche Haushaltsabfälle (HHW), wie brennbare oder reaktive Produkte wie Farben, Reinigungsmittel, Öle, Batterien und andere Chemikalien, stellen ein ernsthaftes Risiko dar, wenn sie nicht ordnungsgemäß entsorgt werden. Trotzdem landen zwischen 20 und 80 % aller anfallenden Haushaltsabfälle auf Freiflächen, Gewässern oder in der Kanalisation. Was übrig bleibt, wird eingeäschert oder beerdigt, sagt die UN

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Es gibt einfach nicht genug Menschen, um Wertstoffe effektiv von normalem Müll oder giftigen Müll von anderem Müll zu trennen. Wenn Sie sich hier auskennen, kann künstliche Intelligenz (KI) helfen – und das nicht auf Kosten der Arbeit von irgendjemandem.

Die Macht der Bildanmerkung

KI ermöglicht einen als Bildannotation bekannten Prozess, durch den eine Maschine Teile eines Bildes, die zu derselben Objektklasse gehören, effizient zusammenfassen kann. Einfach ausgedrückt, können Abfallentsorgungseinrichtungen Maschinen nutzen, um alle recycelbaren Materialien im Prozess zu identifizieren. Sie können es dann zur Wiederverwendung trennen. Das System kann alle giftigen Abfälle effizienter identifizieren als ein Mensch.

Annotatoren verwenden kleine Linien, die durch Scheitelpunkte verbunden sind, um die Form von Objekten in digitalen Bildern nachzuzeichnen. Darüber hinaus helfen kommentierte Videos den KI-Algorithmen, Bewegungen zu verstehen und jeden Frame des Videotrainingsmaterials zu kennzeichnen. Das korrekte Identifizieren der Form von Straßen und Wegen ist nützlich für Computer-Vision-Modelle, die versuchen festzustellen, ob Abfall falsch entsorgt wurde. Die Trackannotation fügt Bildern und Rahmen Linien hinzu, um die Struktur von linearen Objekten wie Straßen und Bahngleisen darzustellen.

KI-gestützte Kamerasysteme können Städten auch dabei helfen, illegales Abladen zu bekämpfen. Mithilfe von Objekterkennungsfunktionen können Straßenkameras Müll erkennen, der Bürgersteige und Straßen verstopft, und die Stadtverwaltungen warnen, Arbeiter zur Beseitigung zu schicken. Kameras auf Straßenebene können möglicherweise auch Nummernschilder erfassen, die von Kippern verwendet werden, wodurch Bußgelder verhängt werden können und als Abschreckung wirken.

Tatsache ist, dass staatliche Regulierung nicht ernsthaft in Betracht gezogen wird, wenn das Problem, das sie zu lösen versucht, unerreichbar erscheint. Und bis KI auftauchte, um das Problem der Abfallwirtschaft zu lösen, war die Regulierung auf globaler Ebene einfach unzureichend.

Die Herausforderung der Regulierung der RDD-Entsorgung

Der Rahmen für das Management von Human Hazardous Waste (HHW) in den Vereinigten Staaten wurde 1976 von der Resource Conservatio eingeführt...