近年来回收利用困难，为开启可持续发展目标的企业奠定了粗略的道路。竞彩足球app怎么下载低廉的化石燃料闷闷不乐的回收利用的竞争优势在原始塑料中。中国进口禁令然后Covid-19引起了进一步的市场中断 - 在传统行业痛点之上：劳动力短缺;快速员工营业额;和工人安全问题。
为了改变竞争动态，一些材料恢复设施（MRF）和废物管理人员已经使用人工智能（AI）转向高度自动化的系统，其中机器从软件应用程序生成的数据中学习以识别和排序材料。
这些机器人和其他智能分拣机的速度比具有无可挑剔的准确性的人更快地工作，并且根据AMP机器人，TOMRA回收和其他专注于使用AI帮助改变回收经济学的科技开发人员免受普遍艰难的条件。更好的是，分拣机随着时间的推移继续学习，添加到他们可以准确地拉的曲目。
但是这些未来的先生MRF不会便宜。他们会有回收商及其客户的回报吗？
AI可以改变整个系统的经济性，提高有价值的可回收物的分类和处理的效率和一致性。
苦难回收是早期的AI先驱和信徒之一。挪威公司的机器学习技术创造了一种数学模型，基于大量材料样品获得的信息。
该模型应用于摄像机产生的数据，该相机识别皮带上的材料，使机器能够进行分类决策。最终，提示鼓风机系统上的空气阀门打开和接近弹出不需要的材料，并让其他所有东西通过。
根据材料类型等因素，Daniel Bender of Tomra Recycling技术经理Daniel Bender表示，该系统可以敲除三或四吨产量。
TOMRA的机器学习创建了一个数学模型，应用于由相机生成的数据，识别分类带上的材料。图片由TOMRA提供
“我们添加了一种方法来从样品中学习，以及精确地导致非常高纯度的流。我们还获得能够增加更多材料的信息，”BENDER说。
托马拉开始塑料。它正在测试其他材料，但公司拒绝指定类型。
该公司还在致力于另一种创新：激光传感器。通过评估激光吸收或反射的程度，MRF将能够通过颜色识别特定材料。
更多的传感器将随着时间的推移而发展，释放更多信息，弯曲者预计。他引用作为一个例子X射线，这将有助于识别更多的材料外壳显示。
“显示出高潜力是观察废物流和融合信息的不同传感器的组合。这可以使能力解决回收行业中常见的最困难的排序任务，”他说。
更聪明的回收机器人
科罗拉多州为基础放大器机器人学在类似于Tomra的机器学习中有自己的旋转，但AI平台与机器人通信 - 不是鼓风机系统。
Matanya Horowitz，AMP机器人的创始人兼首席执行官Matanya Horowitz表示，机器人臂挑选了两倍的速度，精度为99％。
添加到这项技能设置机器人可以整天去的事实而不是累了或分心。他们不介意这项工作的艰苦重复性。它们没有被灰尘，热或寒冷的温度置于灰尘，并且同样免受Covid-19和损伤。
Cortex Technology正在以MRFS为主要工作，而是在电子废物加工厂，建筑和演示设施和再生家时计时的时间。
机器人一直很忙。在北美和日本部署的整个舰队最近在12个月内占有超过10亿元的选择。
“我们花了很多时间，血液，汗水和泪水来建立能够部署在不同领域的强大技术。我们认为这种适应许多溪流的能力，以及高精度，是什么区别于我们，”霍洛维茨说。
虽然AMP的系统在应用中广泛，但它也可以是非常具体的。它可以按品牌排序，甚至达到一个产品，例如由地平线制作的一块有机脱脂牛奶。
霍洛维茨解释说：“它捕获了SKU号码（与商品相关）。因此，如果品牌想要恢复他们的材料，我们的系统可以提供该功能。”
这是品牌的东西
但品牌会购买吗？显然，Keurig博士很感兴趣。它与AMP和Recyclers合作，恢复其咖啡豆荚，看看它们是否可以汇回循环经济。手机app买球靠谱吗
随着AMP侧重于扩展其系统可以排序的材料，它还添加了一个商业模式：用于想要放弃大支出的公司的机器人租赁计划。AMP或TOMRA都没有披露定价信息。
在努力推进循环经济，手机app买球靠谱吗闭环伴侣集体投入了数百万美元的机器学习，包括AMP机器人的款项，阳台资源和市政。
为什么要放置如此高赌注？
“AI可以改变整个系统的经济学，提高闭路合作伙伴的沟通和战略举措主任的乔治亚·谢尔温说，提高了贵重回收利用的效率和一致性。”
更多是到来，争夺开发人员，因为这些不断发展的系统不断识别新的形状，颜色和其他功能，使机器快速学习者。将这一点耦合在于它们的快速分拣机，未来的这些MRF可以使更多的物品成为经济的，即使具有相当低的卷。
从田野的透视
RDS-弗吉尼亚州在罗阿诺克MRF运行四个机器人，以涉及八人类分拣机的成本。
RDS-弗吉尼亚州的总裁Joe Benedetto最终预计他对一年半的投资充分回报。
"We have not had the constant expense of finding and training employees for a job that few people want to do. There is less cost in personal protective gear; robots don’t wear gloves or need safety equipment. And we have seen a reduction in workers comp payments and injury rates," Benedetto said.
他可以告诉他的客户对他及其底线的重量大。
“我们服务市政当局以及商业和工业运营等公司类型，”他说。"Their goal is to recycle as much as they can. We tell them confidently that we achieve higher recycling and lower residue rates at equal cost. That’s mainly because the robots have a higher productivity rate throughout the day. They just don’t get tired."
由AMP机器人开发的AI平台与机器人进行通信，可以将物品挑选两倍，以79％的准确度。图片礼貌的AMP机器人。
优化企业回收计划
另一家公司 -Roadrunner回收- 已经为其机器学习技术来了光明，但你不会在MRF中找到它的脑海柴尔德。其客户是废物发电机：制造业的企业;轻工业;卫生服务，在利基。
与其他AI技术一样，Roadrunner的系统基于存储数据的数学模型，但其数据来自客户发票和市场信息，并用于帮助预测有效的回收计划。据该公司的首席执行官称，金钱储蓄是公司投资的巨大部分。
“竞彩足球app怎么下载可持续发展是我们的客户最关心的问题，但他们面对的一个事实是，废物管理历来是一个很难依靠的行业，以推进这些目标。回收既昂贵又困难。预测的重点是帮助我们的客户实施切实可行的方案，同时为他们节省资金。”RoadRunner首席执行官Graham Rihn说。
他说，平均而言，客户节省了16％的浪费和回收支出，并从垃圾填埋场增加了三倍。
基于商业类型和地区的定制预测是关键。
您如何利用数据通知费城在酒店与中西部的货运公司的成就是什么？
"How do you use data to inform what’s achievable in Philadelphia at a hotel versus at a freight company in the Midwest? Our forecaster tells us this hotel in Washington, D.C. should be able to recycle these materials, and it will save money," Rihn said.
RoadRunner也实施回收项目，最近获得了2860万美元的扩建资金。其中一部分资金将用于支持其正在进行的机器学习技术建设。
开发商表示，真正强大的是，与他们的工具有关，回收商并不限制人类知识，以便继续增长。
RIHN使用他的平台来举例说明：“我们不必每月做出多次关于我们预测的事情的决定。我们正在通过数据创建洞察力。并且由于该洞察力在软件中，它将扩展。”
