Némileg túlzóan, de sajnos joggal mondhatjuk: fuldoklik az emberiség a hulladékokban. Nem új jelenség, hiszen a középkor városaiban szinte szó szerint bokáig, de nem egy helyen akár térdig jártak az emberek a szemétben, a szilárd és folyékony rondaságokban. Napjainkra a technikai haladás áldásosan eltörölte ezt a jelenséget. Ám megjelent helyette a tömegesen keletkező hulladékok eltüntetésének, sőt lehetőleg újrafeldolgozásának, hasznosításának egyre súlyosbodó problémája. Igen vonzó, előremutató lehetőség, hogy e feladatkomplexum megoldásában fontos és erősödő szerepet játszik a mesterséges intelligencia (MI), párosítva a robottechnikával.

Íme egy igencsak ijesztő adat: a világon évente 2,1 milliárd tonna szilárd hulladék keletkezik, miközben ennek mindössze 16 százaléka hasznosul újra. Még a fejlett országokban sem rózsás a helyzet, mert például az Egyesült Államok Környezetvédelmi Hivatalának becslése szerint a múlt évben az amerikai hulladék csupán 32 százalékát tudták újrahasznosítani. Igaz, itt Európában szebb a kép, legalábbis a németeknél, ahol ez az érték 65 százalék, de nálunk is több mint 30 százalék. Igencsak riasztó viszont, hogy a világ számos országában ennél sokkal rosszabb a helyzet. Például egy OECD-adat szerint a hozzánk viszonylag közeli Törökországban ez az érték 1 százalék, akárcsak a tőlünk távoli Chilében. Időnként a politika is beleszól a folyamatokba: Kínában például egy 2018-ban hozott törvény korlátozza egy sor reciklálásra érkező anyag importját, főleg az USA-ból származókat. Márpedig Kínában igencsak sikeres és nagy méretű iparág foglalkozik ezzel.

Mechanical,Claw,Hand,Grabbing,Pile,Of,Mixed,Waste,,Deposited,In, Mechanical claw hand grabbing pile of mixed waste, deposited in the waste treatment plant depot, preparing it for separation. Waste disposal, management, reuse, recycle and recovery concept.  Mechanical claw hand grabbing pile of mixed waste, deposited in the waste treatment plant depot, preparing it for separation. Waste disposal, management, reuse, recycle and recovery concept.  szemét, hulladék, feldolgozás, szemétlerakó
Fotó: Shutterstock

Vannak azonban jó hírek is. Egy amerikai, Colorado állambeli cég, az AMP Robotics például igen sikeres robottechnikai megoldásokat dolgozott ki a szállítószalagon nagy tömegben beérkező hulladékok felismerésére. Például megkülönbözteti, hogy műanyag palack vagy kartondoboz kerül-e elő a sorban, majd az osztályozás után a kiválogatottakat megfelelően továbbítja. Automatizált válogatórendszerek már működtek korábban is, csakhogy viszonylag gyenge pontossággal. Ám a mesterséges intelligencia alkalmazásával a kiválasztási pontosság elérheti a száz százalékot.

Példaként érdemes megvizsgálni a hulladékok között igen nagy tömegben előforduló műanyag palackok esetét. 

Az MI képes felismerni a színt, az átláthatóságot, természetesen az alakot is,

még ha az deformálódott is, például összegyűrve dobták a kukába, mi több, azt is megállapítja, mit tartalmazott a palack, tejet vagy mosószert. 

Természetesen a rendszert, vagyis a mesterséges intelligenciát meg kell tanítani arra, hogy minél nagyobb pontossággal meg tudja különböztetni az említett – meg még esetleg további – tulajdonságokat, mielőtt dönt az osztályozásról. Ez pedig igencsak nehéz, bonyolult feladat. A kivitelezésén dolgozó szakemberek szerint több nagyságrenddel (tudjuk: a nagyságrend tízes szorzót jelent!) nagyobb nehézséggel jár, mint mondjuk arcok felismerése egy fényképről, hiszen például végtelen változatban deformálódhat a felismerendő anyag. Képzeljünk csak el egy tisztítószeres vagy üdítőspalackot, amelyet összenyomhattak, eltörhettek, akár szét is hasíthattak, mielőtt kidobták volna.

Nyilvánvaló, hogy a tanításhoz előzetes adatok, ismeretek kellenek. Az említett vállalat szakemberei óriási – jelenleg a világ legnagyobb – adatbázisából oktatják a rendszert. Némileg hasonlóan, ahogyan embereket is oktatnának. Vagyis el kell érni, hogy az MI-rendszer meg tudja különböztetni a legkülönbözőbb anyagok, tárgyak mintázatait, alakzatait. A betanító szakemberek ehhez véletlenszerűen mintákat vesznek a már működő rendszerekből, jelzésekkel látják el őket, és a további tanulás céljából hozzáadják az adatbázishoz.

A mesterséges intelligencia alkalmazásának a hulladékok kezelésében – vagyis a felismerésében, válogatásában és a megfelelő feldolgozáshoz való irányításában – számos előnye van. Nyilvánvalóan megszabadítja az eddig a válogatást végző embereket a terhes és kellemetlen munkától. (Ámbár ennek negatív következménye is van, hiszen elveszítik a mégoly kellemetlen és rosszul fizetett munkájukat, és valószínű, hogy az elhagyotthoz hasonlót fognak csak találni.) Mindenképpen nagy előnye az MI-rendszernek, hogy a hagyományosnál sokkalta nagyobb a felismerési és válogatási pontossága, a beérkező anyagok sokkalta nagyobb változatosságában képes ítéletet hozni. 

A nagy pontosságú felismeréssel dolgozó robotrendszerek segítségével összehasonlíthatatlanul kevesebb hulladék kerül a szemétlerakókba, és ugyancsak lényeges előny, hogy jelentősen megnő az esélye az újrahasznosításnak is.

A gazdasági szempontok – a nem olcsó beruházás és működtetés, a jól képzett szakemberek magas fizetése, a költségek egybevetése a hagyományos rendszerekkel – nyilván további mérlegeléseket kívánnak. Ám nagyon fontosak a nehezebben számszerűsíthető környezeti előnyök is: a hulladékok mennyiségének gyors csökkentése, a környezetszennyezés megelőzése, de legalábbis redukálása. Ezek mindenképpen jelentősen növelik az MI-technika alkalmazásának vonzerejét.