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AI機器人應用於資源回收 分類工作快狠準

世界銀行(World Bank)數據顯示,全球每天產生逾350萬噸塑膠和其他固體廢物,而每個美國人每天製造2公斤垃圾。為解決垃圾問題,新創公司AMP Robotics於5月推出AMP Cortex雙機器人系統(DRS),用於回收城市固體、電子及建築和拆除廢物。

AMP Cortex回收資源的示範影片

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圖為AMP Robotics的AMP Cortex資源回收機器人。AMP Robotics

根據The Robot Report報導,AMP Robotics執行長Matanya Horowitz近期受訪時表示,該公司從一開始開發AMP Cortex時就專注於商業用途,最初瞄準建築和拆除廢物及難以分類的材料,如大型或危險物品。

AMP Robotics開發主要依據市面既有的現成零組件,主體使用ABB和歐姆龍(Omron)的現成機器人,唯一缺少的是視覺系統。因此該公司開發了深度學習系統來辨識材料,夾持部位因需高度可靠、低維護成本,而開發了定製吸盤。

Horowitz表示,回收業的特點是不需要追定完美,95%準確度就可接受。畢竟要回收的東西已經損壞。該公司已累積大量的瓶子、罐子等數據,並用這些數據來教系統辨識1號和2號塑膠,如牛奶壺、尺寸、顏色、標識、文字和反射率等。

該公司整合各種訊息,並找出最相關的資訊,還對回收設施所關注的各種材料進行AMP Neuron培訓,以區分鋁箔、罐頭和貓罐頭。還能決定希望機器人選擇什麼。這是該技術的核心需求。因此機器人須辨識所有內容並相互學習,也能向全國各地的設施學習。

AMP Cortex每分鐘可挑選160件物品。相較之下,人類員工每分鐘雖然也能挑選80項物品,但人類員工有疲倦休息的問題,因此行業整體平均值接近40件。Horowitz表示,典型回收設施可能會有12到24台機器人,還有用於分離容器和紙張的機械裝置,並配備6名操作員。以往1個回收設施會配置24~36名員工,而AMP Cortex可將其中4分之3的職位自動化。

Horowitz表示,自動化絕對是垃圾處理解決方案的重要發展方向。在美國,該公司已回收水瓶和報紙,但挑戰在於運輸和分揀成本已接近回收品的價格。而若能降低分揀成本,就能改變哪些材料值得回收的經濟性。在許多設施中,人工佔營運費用的50%,這會影響這些材料的利潤。

儘管商品價格低,但仍很多回收設施營運的很好。這取決於合約及其能生產的材料的品質或純度。機器人可專注於材料的品質,特別是對於某些類型的塑膠和金屬。

回收自動化的需求方面,Horowitz指出,許多工廠認為自動化是降低成本的方法之一,在低迷的商品市場亦然。AMP Robotics正在國際上成長,在日本、加拿大、歐洲、澳洲等國尋找機會。該公司之前停止回收建築垃圾一段時間,但目前正在日本與Ryohshin重新開始。該公司需要建築和演示廢物的數據集,但技術堆疊能移動。深度學習有助於維持一致性。除了一般性垃圾之外,該公司也能轉移電子垃圾。

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