Управление твердыми отходами в Латинской Америке и Карибском бассейне начинает внедрять цифровые инструменты, которые могут изменить то, как города возвращают материалы в оборот, организуют услуги и сокращают потери на сортировочных предприятиях. Инновационный пилотный проект, реализованный Межамериканским банком развития в Бразилии, дает конкретный пример для наблюдения за этим процессом.
Опыт был проведен в Consorcio Intermunicipal do Medio Vale do Itajai, известном как CIMVI, который объединяет 14 бразильских муниципалитетов. Консорциум отвечает за сбор, сортировку, утилизацию и окончательное размещение муниципальных отходов, а одной из его ключевых задач было улучшить отделение перерабатываемых материалов, осуществляемое совместно с кооперативом базовых переработчиков.
Для решения этой задачи была внедрена модель искусственного интеллекта для распознавания материалов на основе глубокой сверточной нейронной сети. Система использовала камеры и сканеры для наблюдения за перерабатываемыми отходами, проходящими по конвейерной ленте сортировочного предприятия, особенно на выходе отбракованных материалов, чтобы выявить возможности для увеличения восстановления материалов.
За семь месяцев проекта были получены изображения 153 миллионов объектов, которые были проанализированы, классифицированы и количественно оценены по объему в соответствии с категориями, требуемыми CIMVI. Технология определила 111 типов перерабатываемых материалов и организовала информацию в интерактивные панели данных, что позволило выявить узкие места в работе и направить корректирующие меры.
Среди представленных результатов пилотный проект разработал систему оповещений, предупреждающую о потере более четырех предметов в минуту или о потерях, превышающих 2% от общего объема, обработанного за этот интервал. Эти оповещения, отправляемые в реальном времени по текстовым сообщениям или электронной почте, способствовали сокращению образования отбракованных материалов на 5%.
Данные также позволили приоритизировать материалы по рыночной стоимости, частоте и размеру, а также реорганизовать работу кооператива. Анализ данных облегчил введение трех рабочих смен, сократил сверхурочные часы и улучшил операционные показатели. Внедрение искусственного интеллекта увеличило на 30% количество перерабатываемых отходов, направленных на коммерциализацию.
Этот случай показывает, что экологические инновации зависят не только от новых машин, но и от способности производить полезные данные, интерпретировать их и превращать в управленческие решения. Для городов региона такой подход может помочь улучшить услуги, укрепить роль переработчиков, сократить отходы и продвинуться к более устойчивой циркулярной экономике, если технология будет интегрирована с институтами, инфраструктурой и надлежащими условиями труда.
Инструмент, разработанный Greyparrot, был представлен как модульный, масштабируемый и воспроизводимый в разных географических условиях, с базовыми требованиями, такими как работающая сортировочная лента, электричество и доступ к интернету. Задача Латинской Америки и Карибского бассейна состоит в том, чтобы превратить такого рода пилоты в устойчивые, доступные возможности, адаптированные к территориальным реалиям каждой системы управления отходами.
