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

Счастье в будущем Счастье в будущем

Автоматизация процессов и «человеческая аналитика»

Forbes
«Медицина стала точной наукой» «Медицина стала точной наукой»

Революция в изучении человека и новые методы терапии рака: мнение профессора РАН

Монокль
Утилизация с риском Утилизация с риском

Как устроена переработка опасных отходов

РБК
Пластик, металл, стекло: какая посуда подходит для микроволновки Пластик, металл, стекло: какая посуда подходит для микроволновки

Какая посуда безопасна для микроволновки, а от какой лучше отказаться?

CHIP
Другой? Другой?

У фургона нового поколения в модификации 316 CDI много общего с предшественником

Quattroruote
Люди, традиции, поговорки и преступления Люди, традиции, поговорки и преступления

Из чего Льюис Кэрролл создал «Алису в Стране чудес»

Weekend
Игровое пространство Игровое пространство

Бюджеты, зарплаты, призовые и трансферы киберспорта

Forbes
Помело: польза, вред, как есть и что приготовить — рецепт шеф-повара Помело: польза, вред, как есть и что приготовить — рецепт шеф-повара

Чем полезно помело и как правильно его есть?

РБК
5 сверхспособностей, которые станут доступны людям уже через 5 лет по версии футурологов 5 сверхспособностей, которые станут доступны людям уже через 5 лет по версии футурологов

Какие «суперспособности» станут реальностью уже к 2030 году — и какой ценой?

Maxim
Добро пожаловать на борт! Добро пожаловать на борт!

О чем нужно помнить, собираясь в аэропорт

Лиза
Связь с народом: зачем медицинским чиновникам блоги в соцсетях Связь с народом: зачем медицинским чиновникам блоги в соцсетях

Насколько эффективно органы власти используют цифровую открытость?

Forbes
Камерно и точечно Камерно и точечно

Софья Синицына и ее год положительной трансформации

OK!
Что открыть в нежилом помещении: топ-5 бизнес-идей Что открыть в нежилом помещении: топ-5 бизнес-идей

Под какой бизнес можно сдать нежилое помещение, чтобы получать прибыль?

Inc.
Китайские церемонии и арабская дипломатия. Как незнание культуры другой страны может разрушить бизнес Китайские церемонии и арабская дипломатия. Как незнание культуры другой страны может разрушить бизнес

Как не оказаться на грани банкротства из-за культурных различий и стереотипов

Inc.
Дойти туда, куда не проедет джип; посмотреть то, что недоступно многим: как подготовиться к первому треккингу в горы Дойти туда, куда не проедет джип; посмотреть то, что недоступно многим: как подготовиться к первому треккингу в горы

О набитых шишках, с которыми может столкнуться каждый путешественник

ТехИнсайдер
«История гаданий и предсказаний. От ворожей и подблюдных песен до астрологии и карт Таро» «История гаданий и предсказаний. От ворожей и подблюдных песен до астрологии и карт Таро»

О магии, которая должна была изменить судьбу человека, — ворожбе

N+1
Неандертальцы сделали ретушеры из костей пещерного льва Неандертальцы сделали ретушеры из костей пещерного льва

Неандертальцы изготавливали предметы из костей пещерных львов

N+1
История в фасадах История в фасадах

Число объектов культурного наследия в столице растет

Ведомости
От Шагала до мурала От Шагала до мурала

Арт-маршрут от Ниццы до Перпиньяна, достойный целых каникул

Y Magazine
Пар костей не ломит Пар костей не ломит

История русской бани и опыт, который пригодится и сегодня

Лиза
Почему понедельник – самый опасный день недели? Дело не только в работе Почему понедельник – самый опасный день недели? Дело не только в работе

Статистика неумолима: именно на понедельник приходится пик сердечных приступов

Inc.
От золота к бриллиантам От золота к бриллиантам

Суперъяхта Diamond Binta — первая яхта, построенная на платформе T580

Y Magazine
Вершины олимпиадников Вершины олимпиадников

Почему растет число абитуриентов, поступающих в упрощенном порядке

Ведомости
Почему Тихий океан так называется, если воды его не такие уж и спокойные? Почему Тихий океан так называется, если воды его не такие уж и спокойные?

Почему самый большой океан на планете имеет такое «безобидное» название?

ТехИнсайдер
Банк России намерен регулировать покупку квартир в рассрочку Банк России намерен регулировать покупку квартир в рассрочку

Рассрочка для квартир – полезный инструмент продаж, хотя и несет в себе риски

Ведомости
CAR-T-клетки получили прямо в организме четырех пациентов CAR-T-клетки получили прямо в организме четырех пациентов

Результаты испытаний технологии для получения противоопухолевых Т-лимфоцитов

N+1
«Все это было чудом» «Все это было чудом»

«Союз» — «Аполлон»: пример того, что космос возможен как зона сотрудничества

Монокль
«Немцы после войны: Как Западной Германии удалось преодолеть нацизм» «Немцы после войны: Как Западной Германии удалось преодолеть нацизм»

Как тяготы послевоенного периода заставили немцев чувствовать себя жертвами

N+1
На чистые волосы и не чаще раза в неделю? Как  на самом деле следует пользоваться сухим шампунем На чистые волосы и не чаще раза в неделю? Как  на самом деле следует пользоваться сухим шампунем

Как правильно использовать сухой шампунь и каков его смысл на чистых волосах?

ТехИнсайдер
Летний ликбез Летний ликбез

Почему одного SPF нам будет недостаточно

Лиза
Открыть в приложении