Thùng rác thông minh sử dụng AI, thị giác máy tính và điện toán biên là các giải pháp quản lý chất thải tiên tiến được thiết kế để tự động nhận dạng, phân loại và quản lý chất thải hiệu quả trong thời gian thực.

Cách chúng hoạt động

• Thị giác máy tính: Máy ảnh có độ phân giải cao chụp ảnh các mặt hàng phế thải khi chúng được xử lý. Những hình ảnh này được phân tích bằng cách sử dụng các mô hình AI để xác định và phân loại loại chất thải (ví dụ: nhựa, giấy, hữu cơ)26.

• Xử lý AI: Các mô hình học máy, thường dựa trên mạng nơ-ron tích chập, xử lý dữ liệu trực quan để phát hiện và phân loại vật liệu phế thải với độ chính xác cao. Điều này cho phép phân loại và phát hiện ô nhiễm tự động56.

• Điện toán biên: Thay vì gửi tất cả dữ liệu lên đám mây, quá trình xử lý được thực hiện cục bộ trên các thiết bị biên như NVIDIA Jetson Nano hoặc TX2. Điều này cho phép phân tích thời gian thực với độ trễ thấp và giảm mức tiêu thụ điện năng. Thiết bị biên xử lý việc chụp ảnh, suy luận AI và lưu trữ dữ liệu tạm thời trước khi đồng bộ hóa với máy chủ đám mây để đào tạo và phân tích mô hình thêm25.

Các tính năng và lợi ích chính

• Phân loại tự động: Chất thải được xác định và phân loại thành các loại thích hợp mà không cần can thiệp thủ công, nâng cao hiệu quả tái chế và giảm ô nhiễm14.

• Phản hồi theo thời gian thực: Một số thùng thông minh cung cấp cho người dùng phản hồi ngay lập tức thông qua màn hình cảm ứng, khuyến khích hành vi xử lý chất thải đúng cách48.

• Thu thập và phân tích dữ liệu: Hình ảnh chụp được và dữ liệu phân loại được lưu trữ và sử dụng để cải thiện mô hình AI và tối ưu hóa lịch thu gom chất thải, giảm chi phí vận hành và tác động đến môi trường27.

• Tác động bền vững: Các hệ thống này hỗ trợ quản lý rác thải đô thị thông minh hơn, giảm các chuyến đón không cần thiết, tiêu thụ nhiên liệu và tắc nghẽn giao thông do xe thu gom rác thải gây ra7.

Ví dụ

• Thùng rác thông minh Ameru từ Bulgaria sử dụng Jetson Nano để xử lý AI biên, chụp và phân tích hình ảnh trong thời gian thực để phân loại chất thải và đồng bộ hóa dữ liệu với đám mây để cải tiến liên tục2.

• Giải pháp điện toán biên của NVIDIA phát hiện ô nhiễm túi nhựa trong xe tải rác thải bằng cách sử dụng camera trên xe và mô hình AI được triển khai trên các mô-đun Jetson, nâng cao chất lượng tái chế và giáo dục môi trường5.

• Nhiều thành phố và công ty khác nhau đã triển khai các thùng thông minh được hỗ trợ bởi AI và hệ thống phân loại robot tận dụng thị giác máy tính và điện toán biên để tự động hóa việc quản lý chất thải và cải thiện kết quả bền vững678.

Tóm lại, các thùng thông minh tích hợp AI, thị giác máy tính và điện toán biên đại diện cho một cách tiếp cận tiên tiến để quản lý chất thải, cho phép xử lý các dòng chất thải tự động, hiệu quả và bền vững trực tiếp tại điểm xử lý126.