Na testování implementace robotiky pro třídění a třídění komunálního odpadu se zaměřila pilotní studie financovaná Evropským inovačním a technologickým institutem (EIT) Climate-KIC. Evropské výzkumné konsorcium vedené společnostmi Ferrovial Services, NTU International a Wuppertal Institute hodnotilo doplnění nebo nahrazení ručního třídění odpadu tříděním pomocí robota s umělou inteligencí (ZRR). Předmětem zkoumání po dobu 21 měsíců byl výkon robota od finského startupu ZenRobotics, který nepřetržitě monitoruje toky odpadu pomocí senzorů. Systém byl instalován v třídírně komunálního odpadu Ecorparc4 v Barceloně, kam se ročně dodává průměrně 300 000 tun komunálního odpadu.
Testy v rámci projektu začaly v roce 2019 a byly provedeny s robotickým systémem ZRR2. Ten se skládal ze dvou robotických ramen. Celý systém umístili na platformě s více než osmi různými zásobníky (čtyři zásobníky na rameno robota) a integrovali ho do procesu třídění komunálního odpadu. Modul umělé inteligence analyzoval informace zachycené senzory v reálném čase, zatímco kloubová ramena robota vybírala odpad různých tvarů, velikostí a materiálů. „Úspěšná realizace projektu ZRR pro komunální odpad by mohla mít pozitivní dopad i na práci zaměstnanců, která se často opakuje, je nepříjemná, pracovní místa vykazují vysokou fluktuaci a jsou riziková,“ sdělil k testování Rafael Fernández, ředitel digitálních strategií a inovací firmy Ferrovial. Dodal také, že automatizační technologie s sebou přinesou i nová povolání, která v dnešní době neexistují.
Robot třídil PET lahve, LDPE, hliník, železné kovy, PE krabice, velké PE lahve, papír/karton, PP, neupravené dřevo, textilie, Tetra Pak a rostlinnou složku. V rámci projektu šlo o vzorky o hmotnosti 250 kg. U procesních parametrů se zaznamenávala rychlost třídicího pásu (m/s), konfigurace polohy násypky pro vybrané materiály, nastavení priorit a nastavení systému chapadel. Výstupní parametry byly rozděleny na výkon robota (globální pro dvě ramena) v kg/min (vychystávání/min) a v procentech efektivních vychystávání na jedné straně a účinnosti třídění na straně druhé. Efektivita výběru systému předzpracování byla analyzována z hlediska kvality/čistoty třídění (nečistoty v cílových materiálech v procentech hmotnosti, stejně jako výskyt cílových materiálů v netříděném zbytkovém odpadu), barvy a velikosti nesprávně vytříděných produktů a výtěžnosti (kg výtěžku na kg frakce ve vstupním toku v procentech).
Testy ZRR2 začaly zaškolením robota, poté se studie zaměřila na třídění za optimálních podmínek podávání (tj. optimální rychlost a množství proudu odpadu). Poslední část projektu sestávala z kontinuálního testu, ve kterém byl průtok odpadních toků plynule zvyšován až na množství požadované v praxi. Výsledky byly vyhodnoceny s ohledem na kvalitu třídění a čistotu příslušných materiálových toků a také na prvotní odhady ze socioekonomického hlediska. ZRR2 dosáhl průměrné čistoty 97 procent u všech 13 testovaných toků odpadu. Kromě toho testující identifikovali některá opatření, která by mohla zlepšit výsledky robotického třídění. Šlo například o týdenní aktualizaci třídiče, mechanickou úpravu zařízení, zlepšení softwarové strategie uchopení a přizpůsobení procesu třídění odpadu. Pro efektivnější proces navrhli instalaci válečkového skluzu pro podporu během procesu dezintegrace nebo přesměrování části objemného proudu odpadu – hlavně uzavřených pytlů – při vstupu do závodu, což také snižuje množství odpadu, který musí robot zpracovat. „ZRR2 se může stát mocným nástrojem, který přispívá k zajištění dodávek základních zdrojů ve společnosti, jejíž tempo růstu brání její udržitelnosti,“ vyjádřil se k potenciálu robota Vicente Galván, specialista na životní prostředí ze společnosti Ferrovial.
Umělou inteligenci v robotice využívá firma ZenRobotics už 15 let. V současné době zařízení ZRR pomáhají při nakládání s odpady například ve Finsku, Švýcarsku, Norsku, Švédsku, Francii, Itálii nebo Anglii. Začíná se rozvíjet spolupráce s recyklátory kovů v USA a zpracovateli odpadů v Korey. Díky robotům byla spuštěna první robotická recyklační stanice na světě nebo vybudována plně automatizovaná MRF nové generace v průmyslovém měřítku. Na počátku letošního roku uvedla společnost, teď již známá pod značku Terex, na trh čtvrtou generaci robotů na třídění odpadu.
Časopis Forbes přinesl informace o datové a robotické platformě Recycle OS. Vyvinula ji americká společnost EverestLabs, která se zabývá samostatným systémem průmyslového 3D vidění. Jde o datovou sadu, která dokáže třídit objekty s přesností více než 95 procent. „Naše umělá inteligence poskytuje přesná data o tvaru, velikosti, hmotnosti, materiálu, typu balení, hodnotě komodity, a dokonce i informace o značce každého recyklovatelného materiálu procházejícího závodem,“ řekl pro Forbes JD Ambati, zakladatel a generální ředitel EverestLabs. Tyto systémy se podle zveřejněných informací postupem času zlepšují a přizpůsobují novým druhům odpadů, zajišťují přizpůsobivost procesů třídění i při změně složení odpadu. Forbes dále popisuje, že pokročilé algoritmy AI mohou sloužit k rozlišení mnoha variant podobně vypadajících materiálů. Například přesná identifikace recyklovatelných materiálů, jako je vlákno, PET, HDPE nebo černý plast, pomáhá snížit míru kontaminace a zvýšit čistotu recyklovatelných materiálů.
V září 2021 FCC Environment a re3 v Anglii úspěšně nainstalovaly robotický systém sběru odpadu Recycleye, který lze dodatečně vybavit umělou inteligencí. Cílem bylo zlepšit kvalitu třídění na plastové lince (HDPE). Technologie Recycleye Vi-sion a Robotics umístili v rámci stávajícího pásu. Umělou inteligenci naprogramovali k identifikaci a výběru různých produktů na základě priority. Řídicí panel a metriky KPI Recycleye určují přesné množství a typ materiálu odebraného v určitém období. Robotický proces umožňuje 55 výběrů za minutu, navýšil vytříděný cílový materiál o 12 procent s 99procentní čistotou. „Robota, rám a bezpečnostní vybavení bylo možné sestavit v MRF kabině bez těžkého zvedacího zařízení nebo výrazného narušení provozu. Méně než 1procentní kontaminace, to je opravdu skvělý výkon,“ komentoval zavedení nové technologie Rory Brien z FCC.
„Umělá inteligence nám umožňuje naučit stroje rozumět obrázkům z videa v reálném čase. To je nesmírně důležité, protože pak mohou vědět, co se děje v jejich prostředí. Používáme 2D a 3D kamery, abychom umožnili strojům rozpoznat objekty, které nikdy předtím neviděly,“ uvádí na svém webu španělská společnost Sadako Technologies. Díky AI dokážou roboti rozpoznat velmi obtížné objekty ve složitých prostředích. Spojením s jednotkou Autonomous Quality Control od firmy BHS – Bulk Handling Systems vznikla technologie Max-AI™, která je schopna identifikovat složité objekty v toku odpadu. Tento systém získal cenu madridské městské rady v soutěži „AI and Advanced Technologies 2023“ za inovativní využití umělé inteligence (AI) k optimalizaci procesů recyklace.
Profesor Lokendra Pal na katedře lesních biomateriálů na katedře NC State University v USA se spojil s National Renewable Energy Laboratory, IBM a Town of Cary, aby za podpory amerického ministerstva energetiky pracovali na vývoji „inteligentního systému nakládání s odpady“ pro sběr, identifikaci a charakterizaci organických materiálů v nerecyklovatelném odpadu. Jak uvádějí, nerecyklovatelný odpad zahrnuje položky, které jsou příliš kontaminované pro recyklaci, často proto, že obsahují organické materiály, jako je olej, mastnota a nečistoty. Vědci chtějí tyto materiály přeměnit na obnovitelné produkty, energii a palivo. „Udržitelné využívání nerecyklovatelného odpadu umožní podnikům využívat ho jako obnovitelný zdroj uhlíku a podpoří je na cestě k nízkouhlíkové ekonomice,“ popisuje Pal.
Vědec dále vysvětluje, že většina předmětů světlo absorbuje a odráží. Digitální fotoaparáty zobrazují pouze tři barvy – červenou, zelenou a modrou. Hyperspektrální kamery však umí zobrazit mnohem více pásem napříč elektromagnetickým spektrem, což vede k obrázkům, které ukazují chemické vlastnosti, jež by jinak byly neviditelné. „Kombinací hyperspektrálního zobrazování s vizuálními kamerami a chytrými senzory můžeme shromažďovat data v reálném čase, abychom zlepšili proces charakterizace a třídění odpadu tak, aby neskončil na skládkách,“ objasňuje vědec.
Výzkumníci chtějí nahrát tyto metadatové informace spolu s obrázky a popisy položek do cloudové databáze, aby mohli trénovat a testovat modely strojového učení. To lze integrovat s kamerami systému, aby se zlepšilo rozpoznávání a klasifikace nerecyklovatelného odpadu. Model strojového učení je typ umělé inteligence, která analyzuje data, aby identifikovala vzorce, dělala rozhodnutí a zlepšovala se. V případě Palova výzkumu budou modely analyzovat nahrané obrázky a popisy nerecyklovatelného odpadu a informace o jeho fyzikálních, chemických a biologických vlastnostech s cílem určit kontaminanty, energetickou hustotu a organický obsah. Do budoucna plánují vědci v pilotním měřítku vyhodnotit technickou proveditelnost a environmentální výkonnost jejich navrhovaného systému. Rádi by také vyvinuli webovou platformu, která jim umožní sdílet datové sady a další informace se zúčastněnými stranami.*
Hana Tomášková
