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

Прощание с пакетом Прощание с пакетом

Чем торгуют магазины без упаковки

РБК
«Гнев человеческий» Гая Ричи: Голливуд времен старой этики «Гнев человеческий» Гая Ричи: Голливуд времен старой этики

Гай Ричи возвращает нас в Голливуд семидесятых-восьмидесятых годов

Эксперт
Повелители мусора Повелители мусора

Как устроен бизнес региональных операторов

РБК
Предохранительная грамота Предохранительная грамота

Мифы и правда об оральных контрацептивах — разбираемся вместе с врачами

Glamour
Больше не игрушки Больше не игрушки

Рынок киберспорта на постсоветском пространстве измеряется миллионами долларов

Forbes
Закладка для псалмов, которую оценили только через 12 лет после создания: история стикеров Post-it Закладка для псалмов, которую оценили только через 12 лет после создания: история стикеров Post-it

Каждый великий новый продукт по крайней мере трижды убивается руководством

VC.RU
Золотой эпилог Золотой эпилог

Сколько «Спартак» заработал на чемпионстве

Forbes
Глубокая заморозка Глубокая заморозка

Процедура сохранения фертильности все больше заботит умы 30-летних

Grazia
С заповедного гавайского архипелага вывезли тонны мусора С заповедного гавайского архипелага вывезли тонны мусора

Американские экологи: мусор на Гавайях представляет риск для редких животных

National Geographic
Прыжок к свободе Прыжок к свободе

Как уехать к морю и найти себя

Vogue
Бить или не бить Бить или не бить

Татуировки – как выбирать рисунок, у кого его сделать и как от него избавиться

GQ
Новый мир в штате Чьяпас Новый мир в штате Чьяпас

Жизнь революционных сапатистов

Вокруг света
У стареющих звёзд оказалась необычно высокая скорость вращения У стареющих звёзд оказалась необычно высокая скорость вращения

В прошлом потеря скорости считалась незыблемым свойством звёзд, но это не так

Популярная механика
Дом вашей мечты Дом вашей мечты

Дизайнеры интерьеров отвечают на самые актуальные вопросы о доме и ремонте

Домашний Очаг
Машина на вине и клуб фокусников: всё, чего ты не знаешь о принце Чарльзе Машина на вине и клуб фокусников: всё, чего ты не знаешь о принце Чарльзе

За свою долгую жизнь принц Чарльз успел поучаствовать во многих авантюрах

Cosmopolitan
Отчаянные безбилетники: как мигранты прячутся в отсеках шасси и почему это смертельно опасно Отчаянные безбилетники: как мигранты прячутся в отсеках шасси и почему это смертельно опасно

Как мигранты пытались добраться до стран первого мира в колесных нишах самолётов

TJ
Чунцин Чунцин

Чунцин, он же китайский бульдог,— собачий долгожитель!

Weekend
По следам «Слепка»: что такое танец в музее и зачем он нужен зрителю По следам «Слепка»: что такое танец в музее и зачем он нужен зрителю

Какие связи устанавливает танец между скульптурой, живописью и хореографией?

РБК
Пчелиный рай Пчелиный рай

Guerlain взял под свое крыло сохранность пчел — символа Дома с 1853 года

Elle
Обзор TWS-гарнитуры Huawei FreeBuds 4i: четверка с плюсом Обзор TWS-гарнитуры Huawei FreeBuds 4i: четверка с плюсом

Наушники от Huawei показали образцовую автономность и отличное качество звучания

CHIP
Сколько весят волосы? Ответ на вопрос, который не дает тебе покоя Сколько весят волосы? Ответ на вопрос, который не дает тебе покоя

Выясняем, сколько весят волосы на голове

Playboy
Сити-брейк: когда нужен короткий выходной Сити-брейк: когда нужен короткий выходной

Путешествие на пару дней в другой город – отличный вариант, чтобы развеяться

Лиза
Генетики установили важность родственных связей при захоронениях в домах эпохи неолита Генетики установили важность родственных связей при захоронениях в домах эпохи неолита

Исследователи описали генетическое родство между совместными захоронениями

N+1
Лебединое озеро Лебединое озеро

Самым теплым морем в этом году оказалось озеро Байкал — и самым светским

Tatler
Он долго решался / не решался признаться ей в любви Он долго решался / не решался признаться ей в любви

Буквы одинаковые — значения противоположные

Наука
Взбитые сливки Взбитые сливки

Хозяйка этого дома обожает интерьеры французских дворцов

AD
Главные разлучницы Голливуда: Анджелина Джоли, Эмбер Херд и другие звезды Главные разлучницы Голливуда: Анджелина Джоли, Эмбер Херд и другие звезды

Этих звезд называют разлучницами

Cosmopolitan
7 фильмов, где актеры снялись против своей воли 7 фильмов, где актеры снялись против своей воли

Фильмы, где актеры снялись против своей воли. И что из этого вышло

Maxim
Красная рука и Пиковая дама: кого мы боялись в детстве? Красная рука и Пиковая дама: кого мы боялись в детстве?

Признания читателей о тех, кто стал их главным детским кошмаром

Psychologies
Танцующая в темноте. О Наталье Синдеевой и фильме F@ck this job Танцующая в темноте. О Наталье Синдеевой и фильме F@ck this job

Фильм Веры Кричевской F@ck this Job, посвященный истории телеканала «Дождь»

СНОБ
Открыть в приложении