Искусственный интеллект помогает перерабатывать отходы

РБКHi-Tech

Мусорные нейроны

Искусственный интеллект помогает перерабатывать отходы

Текст: Павел Карасев

Зеленая» экономика, как любая другая прогрессивная отрасль, развивает не только традиционную инфраструктуру, но и активно экспериментирует с передовыми технологиями — например, искусственным интеллектом (ИИ). Самый очевидный сценарий применения ИИ в отрасли — «умная» сортировка мусора, способная повысить эффективность переработки отходов. Журнал РБК поговорил с энтузиастами из России, мечтающими построить бизнес в перспективной нише.

Планетарий и роботы

Проект: NeuroRecycle
Концепция: Робот с искусственным интеллектом для сортировки отходов
Место: Санкт-Петербург
Основатель: Евгений Гудов, «Планетарий 1»
Инвестиции: 25 млн руб.

33-летний уроженец Санкт-Петербурга Евгений Гудов долгое время работал в консалтинге, а в последние годы запускает в родном городе необычные бизнес-проекты. В 2015-м он организовывал мультимедийные выставки (например «Айвазовский и маринисты»), а в 2017-м вместе с партнерами открыл крупнейший в мире планетарий в здании бывшего газгольдера на Обводном канале. На реставрацию купола рекордным диаметром 37 м и покупку современного оборудования потратили 400 млн руб. Столь масштабный проект потребовал квалифицированной команды разработчиков и технологичного инвентаря. Все это пригодилось в новом стартапе Гудова — NeuroRecycle. Робототехнический проект вырос на базе некоммерческого коворкинга YotaLab, который предприниматель создал в альянсе с мобильным оператором Yota. Всего пространством пользуются более 60 специалистов, большинство — сотрудники планетария. Из них десять трудятся над NeuroRecycle.

NeuroRecycle — это сортировочный робот-трипод и нейросеть. Робот выглядит как перевернутый штатив, к которому прикреплена роборука. Она двигается по трем осям и, пользуясь технологиями искусственного интеллекта, сортирует мусор по фракциям. Нейросеть — это математическая модель, имитирующая деятельность человеческого мозга. Для сортировки разработчики «обучают» ее различать изображения отходов. Сеть сначала «съедает» базу готовых картинок, анализирует их и позднее уже сама понимает, к какой группе относятся новые данные. Затем она дает команду роботу, который осуществляет механическую сортировку.

Эта процедура напоминает традиционную оптическую сортировку мусора с применением инфракрасного излучения, отражение которого от материалов позволяет конвейеру определять тип мусора на сортировочной ленте. Однако стоимость нейросетей ниже: если оптические машины на вторичном рынке не приобрести дешевле €50 тыс., то большая часть софта для разработки и обучения ИИ — в открытом доступе. В случае NeuroRecycle, к примеру, используются готовые решения YOLO и TensorFlow.

Ими же пользуются зарубежные аналоги — например, канадская Waste Robotics и финская ZenRobotics. Главным отличием российского проекта от конкурентов Евгений Гудов называет работу «не только со строительным мусором, но и с бытовыми отходами», А также более дешевую разработку. Экономия в четыре-пять раз достигается за счет материалов и комплектующих (робот — собственной сборки), объясняет предприниматель. Как и в других подобных проектах, основная проблема NeuroRecycle — в наборе визуальных данных для нейросети. Поскольку универсальной базы нет, разработчикам самим приходится искать и фотографировать мусор, А затем обрабатывать изображения для загрузки в собственную базу.

Текущий процент сортируемых «умным» роботом отходов Гудов не раскрывает. Цель — разбор не менее 70% изучаемого мусора, остальные 30% все так же отправятся на полигон или мусоросжигательный завод.

NeuroRecycle пока на стадии прототипа: выставочная версия робота будет готова к лету, а «воспитание» нейросети завершится в конце 2019-го. Инвестиции в проект уже достигли 25 млн руб. Готовый продукт Гудов планирует продавать или развивать совместно с другими компаниями. Недостатка в покупателях не будет, уверен он: «Ориентируемся на заказчиков со стороны государства, технология будет им интересна». Миссией NeuroRecycle предприниматель называет снижение стоимости сортировки за счет исключения из процесса человека. «Мы хотим сделать эту сферу привлекательной и выгодной», — заключает Гудов.

Пицца за мусор

Проект: SmartBin
Концепция: «умная» урна
Место: Череповец
Основатель: Егор Спирин
Инвестиции: 100 тыс. руб.

19-летний студент Технологического института Карлсруэ Егор Спирин — еще один энтузиаст внедрения технологий ИИ в мусорную сферу. Его «умная» урна SmartBin при помощи нейросети определяет тип мусора и автоматически сортирует его в нужную корзину или предлагает забрать неподходящий мусор, чтобы выбросить в другом месте. Идея появилась у Спирина после путешествий в Европу: «В Германии и Финляндии стало понятно, что в других странах с переработкой мусора все сильно лучше, чем в России».

SmartBin внешне мало отличается от обычной урны — это сбитый из фанеры куб. «Магия» — внутри и в «облаке»: промежуточный отсек оборудован веб-камерой и одноплатными компьютерами Arduino и Raspberry Pi, которые отвечают за движение сортирующей створки и отправку изображения на удаленный сервер для обработки нейросетью. Урна использует нейросеть Inception V3 от Google на архитектуре TensorFlow. Базу изображений сети команда SmartBin расширяет каждую неделю.

Пока SmartBin принимает только пластиковые бутылки и алюминиевые банки. После получения идентификатора сырья от нейросети урна либо «проглатывает» бутылку в нужный контейнер, либо оповещает пользователя о том, что этот тип сырья не поддерживается. Егор Спирин также разработал для проекта бонусную программу. Бонусы можно получить за сдачу вторсырья через специальные контейнеры. За это пользователю начисляются баллы в мобильном приложении, которые можно обменять на товары и скидки компаний-партнеров. Так, за 50 пластиковых бутылок или 80 алюминиевых банок можно получить пиццу в одном из ресторанов Череповца.

Череповец — родной город Спирина: SmartBin он запустил в 2017 году, еще будучи школьником. А единственная рабочая урна стоит в альма-матер изобретателя — лицее АМТЭК. «Школьники — подходящая и открытая к новому аудитория, — объясняет Егор. — Особенности учебного процесса также использовали для совершенствования опыта конечного потребителя: идентификация пользователей происходит при помощи RFID-карт лицеистов».

В команду SmartBin помимо Егора Спирина входят разработчик Александр Алексеев, сотрудник Дарвинского заповедника Дмитрий Садоков и пять лицеистов АМТЭКа. Также проект консультируют создатели бота Open Recycle AI, который через окно диалога в мобильных мессенджерах определял, как пользователю следует поступить с той или иной фракцией мусора. SmartBin уже участвовал в профильных конференциях и соревнованиях, например в МГУ и МФТИ. Команда вела переговоры об инвестициях с перерабатывающими компаниями и Фондом развития интернет-инициатив, но ни с одним из потенциальных партнеров не сошлась по условиям. Единственным внешним инвестором проекта является Carlsberg Group — компания предоставила стартапу грант 100 тыс. руб. за победу в конкурсе экологических инициатив. Для полноценного инвестиционного раунда SmartBin пока не созрел, признает Спирин. И дело не в стоимости системы, А в сложности масштабирования на всю страну — «нет инфраструктуры», заключает разработчик.

Нейросети захватывают мир

США

В 2016 году нейросеть для сортировки мусора разработала команда студентов Стэнфорда. Они собрали более 2,5 тыс. фотографий шести типов отходов для ее обучения, А результат выложили в открытый доступ на сайте GitHub. Несмотря на масштаб работы, у нейросети получалось правильно определять тип мусора только в 25% случаев.

Чехия

В том же 2016-м группа ученых из Масарикова университета в Брно собрала для нейросети библиотеку из полутора тысяч фотографий на работающем сортировочном предприятии. Процент ошибок ИИ в итоге колебался между 28 и 35%. Исследователи отметили, что существенного повышения эффективности можно достичь, если снизить количество анализируемых фракций мусора, — при работе с тремя типами отходов вместо шести точность выросла до 80%.

Китай

Команда китайских исследователей из Шэньчжэня и других городов представила результаты разработки своей сортировочной нейросети в 2018-м. На сегодня это самый успешный пример: вероятность ошибки при разборе отходов не превышает 10%, утверждают ученые. Достичь существенного увеличения эффективности удалось тем же способом сокращения фракций: в Китае анализировали лишь два типа мусора.

Хочешь стать одним из более 100 000 пользователей, кто регулярно использует kiozk для получения новых знаний?
Не упусти главного с нашим telegram-каналом: https://kiozk.ru/s/voyrl

Авторизуйтесь, чтобы продолжить чтение. Это быстро и бесплатно.

Регистрируясь, я принимаю условия использования

Рекомендуемые статьи

Поколение Y Поколение Y

Первый российский рейтинг «30 до 30»

Forbes
Дом северного света Дом северного света

Архитектуру и интерьер этого дома осмыслили как единую с ландшафтом композицию

SALON-Interior
Повелители мусора Повелители мусора

Как устроен бизнес региональных операторов

РБК
Исследование: что такое для российских компаний кадровый резерв, как (и зачем) его формировать Исследование: что такое для российских компаний кадровый резерв, как (и зачем) его формировать

Что такое кадровый резерв и кто его формирует?

Inc.
Куда поедем? Куда поедем?

Есть веская причина, по которой кабины лифта не останавливаются на твоем этаже

Популярная механика
«Операция „Барбаросса“: Начало конца нацистской Германии» «Операция „Барбаросса“: Начало конца нацистской Германии»

Что мешало немцам продвигаться к Москве

N+1
Автоматизированная система управления Автоматизированная система управления

Если у тебя нет планов на 50 лет вперед, ты их точно не проживешь

Forbes
В этот раз я не родился курьером В этот раз я не родился курьером

Ведь доставлять можно не только продукты... можно нести что-то большее

Правила жизни
Бренды и тренды Бренды и тренды

Будущее автомобилей направлено исключительно вверх

Men Today
Все управляют всеми Все управляют всеми

Бизнес переживает смену управленческой парадигмы

Ведомости
Мария Мельникова: «Любовь всегда во взгляде» Мария Мельникова: «Любовь всегда во взгляде»

Почему танцовщица Мария Мельникова решила жить в ритме самбы

VOICE
Могут ли добавки с витамином D замедлить старения Могут ли добавки с витамином D замедлить старения

Витамин D — ключ к долголетию?

ТехИнсайдер
Кофе, яблоки, алыча Кофе, яблоки, алыча

Дина Рубина — мастерица передавать в тексте вкусы, текстуры и запахи

Seasons of life
Панические атаки Панические атаки

Что такое паническая атака и как с ней справиться?

Здоровье
Распиши под хохлому Распиши под хохлому

Русский стиль в современном интерьере: посконно, органично, удобно

Лиза
Шок-контент! Шок-контент!

Полезен ли интернет-тренд на поедание сливочного масла вместо мороженого?

Лиза
Считаем правильно: как определить реальную себестоимость закупок из Китая Считаем правильно: как определить реальную себестоимость закупок из Китая

Как сделать импорт товаров из Китая выгодным?

Inc.
Евгения Глушенко: «На сцене надо не играть, надо проживать» Евгения Глушенко: «На сцене надо не играть, надо проживать»

Роль необходимо понять кишками! Надо прочувствовать ее изнутри

Коллекция. Караван историй
Уплотнение экономического пространства Уплотнение экономического пространства

Почему нужно ускорять транспортное сообщение с Сибирью и Дальним Востоком

Деньги
Максим Заяц Максим Заяц

Максим Заяц: белорусский комик из Минска, музыкант

Правила жизни
Завтра наступит сегодня Завтра наступит сегодня

Примеряемся к автомобилям из области фантастики

Moodboard
Мысли камня Мысли камня

Зачем вам читать мысли камня? В целом – незачем. Как и все остальное

Правила жизни
Мягкая сила, твердые намерения Мягкая сила, твердые намерения

Что скрывается за китайскими инициативами «во благо человечества»

Монокль
Остаться там откуда уезжают Остаться там откуда уезжают

Как Антонио Монтальто приехал в Армению по работе, а остался из-за любви

Seasons of life
Одно из самых опасных транспортных средств: как погибла Мэри Уорд — первая в мире жертва автомобильного ДТП Одно из самых опасных транспортных средств: как погибла Мэри Уорд — первая в мире жертва автомобильного ДТП

Кто такая Мэри Уорд и как она связана с первым в мире ДТП

ТехИнсайдер
Несколько десятков страниц: 8 самых коротких книг-бестселлеров в мире Несколько десятков страниц: 8 самых коротких книг-бестселлеров в мире

Встречайте: 10 коротких, но жутко интересных и важных книг

ТехИнсайдер
У вас такие перья! У вас такие перья!

Как викторианская мода и мужские увлечения уничтожали дикую природу

Вокруг света
Дональд Трамп усложнил выдачу виз для граждан всех стран, включая Россию Дональд Трамп усложнил выдачу виз для граждан всех стран, включая Россию

Дональд Трамп хочет, чтобы в США приезжали только высококвалифицированные кадры

Ведомости
Современный баланс Современный баланс

Проект этой квартиры призван воплотить идею уютного и функционального жилья

Идеи Вашего Дома
Александр Гронский и Алина Глазун Александр Гронский и Алина Глазун

Арт-паверкапл художницы Алины Глазун и фотографа Александра Гронского

Собака.ru
Открыть в приложении