جعل إعادة التدوير أكثر فعالية من حيث التكلفة باستخدام الذكاء الاصطناعي: رؤى من أبحاث المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا

قد تشكل إعادة التدوير تكلفة كبيرة للحكومات المحلية، ولكن الذكاء الاصطناعي قد يساعد في خفض هذه التكاليف وزيادة معدلات إعادة التدوير. ويعمل الباحثون في المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا على جعل إعادة التدوير أكثر كفاءة وأقل تكلفة.

هل تساءلت يومًا عما يحدث للبلاستيك بعد رميه في "سلة إعادة التدوير"؟

لقد ظهر هذا السؤال كثيرًا في الأخبار مؤخرًا.

الإجابة معقدة للغاية، فهي تعتمد على المكان الذي تعيش فيه ونوع البلاستيك الذي تتخلص منه.

إن جمع المواد القابلة لإعادة التدوير يشكل تكلفة باهظة للحكومات المحلية. فهي تحتاج إلى صيانة المرافق اللازمة لمعالجة البلاستيك، فضلاً عن الشاحنات والصناديق لجمعها. كما تحتاج إلى توظيف أشخاص للقيام بهذه المهمة. وسيكون من الأرخص بكثير التخلص من كل شيء في مكبات النفايات.

ولكن عندما تقوم الحكومات المحلية بإعادة التدوير، فإنها تستطيع تحويل القمامة إلى نقود إذا كانت لديها البنية الأساسية المناسبة. ويمكنها تعويض بعض التكاليف عن طريق بيع البلاستيك الذي تم جمعه إلى الشركات المصنعة. وترغب أغلب الشركات المصنعة في أن يكون البلاستيك المعاد تدويره بنفس جودة البلاستيك الجديد، وهو ما يتطلب فرزًا دقيقًا لتوفير منتجات متسقة.

بالنسبة لمعظم الناس، تبدو جميع أنواع البلاستيك متشابهة. لكن ذوي العيون الثاقبة يعرفون أن هناك سبعة أنواع شائعة من البلاستيك. يمكنك التعرف عليها من خلال رموز إعادة التدوير الصغيرة الموجودة في أسفل جميع الحاويات البلاستيكية تقريبًا. تساعد هذه الأرقام في تحديد التركيب الكيميائي لتلك المواد البلاستيكية. ربما لاحظتها عند فرز المواد المعاد تدويرها.

فيما يلي تفصيل لبعض هذه المواد:

مادة	الاستخدامات الشائعة	قانون إعادة التدوير
بولي ايثيلين تيريفثالات	زجاجات الصودا وزجاجات المياه	1- بيت
البولي إيثيلين عالي الكثافة	أباريق الحليب وزجاجات المنظفات	2- البولي إيثيلين عالي الكثافة
بولي فينيل كلوريد	الأنابيب وستائر الدش	3 – بي في سي
البولي إيثيلين منخفض الكثافة	أكياس البقالة، أكياس الساندويتش	4- البولي إيثيلين منخفض الكثافة
البولي بروبلين	حاويات الوجبات الجاهزة، أكواب الزبادي	5 – ص
البوليسترين	أكواب القهوة التي تستخدم لمرة واحدة	6 – ملاحظة:
آخر	نظارات السلامة، وأقراص DVD، والعديد من زجاجات المياه القابلة لإعادة الاستخدام	7- أخرى

إن فرز هذه المواد البلاستيكية أمر بالغ الأهمية. فغالبًا ما لا يمكن خلط أنواع مختلفة من البلاستيك ذات الخصائص المتشابهة لأنها تتطلب عمليات ذوبان مختلفة.

خذ على سبيل المثال البولي فينيل كلوريد (PVC). فهو يستخدم في كل شيء بدءًا من الأنابيب وحتى ستائر الحمام. ينتج البولي فينيل كلوريد المنصهر حمضًا قويًا مفيدًا في العديد من التطبيقات الصناعية. ولكن مثل العديد من الأحماض الأخرى، فإنه ليس شيئًا ترغب في صنعه بشكل غير متوقع.

تقدم البولي أوليفينات، وهي مجموعة من المواد البلاستيكية بما في ذلك البولي إيثيلين عالي الكثافة (المستخدم في أوعية الحليب)، والبولي إيثيلين منخفض الكثافة (المستخدم في الأكياس البلاستيكية)، والبولي بروبلين (المستخدم في حاويات الوجبات الجاهزة)، مثالاً أكثر اعتدالاً. تشكل هذه المواد البلاستيكية حوالي 40% من إنتاج البلاستيك في العالم. كما أنها من أصعب المواد التي يمكن فرزها.

يتطلب نوع البلاستيك المستخدم في أباريق الحليب درجات حرارة عالية للذوبان وإعادة المعالجة بسبب بنيته البلورية. ومع ذلك، إذا اختلطت ملوثات الأكياس البلاستيكية، فإن هذه الأكياس تتحلل عند هذه درجات الحرارة العالية. لذا، إذا اختلط كيس بلاستيكي بأباريق الحليب، فقد يؤدي ذلك إلى مجموعة من أباريق الحليب ذات اللون الباهت وغير القابلة للاستخدام. يعد خطر المعالجة هذا أحد الأسباب التي تجعلك لا ترى العديد من أباريق الحليب المصنوعة من البلاستيك المعاد تدويره.

بالإضافة إلى ذلك، إذا انتهى الأمر ببعض المواد ذات درجات الحرارة العالية المستقرة من حاويات الوجبات الجاهزة إلى خط معالجة الأكياس البلاستيكية، فقد ترى انسدادات في الماكينة.

يقوم العاملون في مركز إعادة التدوير في مقاطعة مونتغومري بفرز المواد لإعادة التدوير.

من الناحية النظرية، يمكنك بسهولة فرز النفايات البلاستيكية باستخدام رموز إعادة التدوير الصغيرة. ثم يمكنك بيع هذه المواد البلاستيكية المفرزة إلى شركات إعادة التدوير الثانوية، التي تحولها إلى منتجات.

يعتمد السعر على درجة نقاء البلاستيك المفترضة. فقد تباع حزمة كبيرة من زجاجات المنظفات البرتقالية بسعر مرتفع لأنها سهلة الانتقاء. ومع ذلك، قد تختلط بسهولة مجموعة من حاويات الوجبات الجاهزة بألوان أو إضافات مختلفة.

في منشأة إعادة التدوير المحلية في مقاطعة مونتغومري بولاية ماريلاند، يقوم الناس بفرز زجاجات المنظفات وأوعية الطعام وغير ذلك يدويًا. ومع ذلك، لا يمكن للأيدي والأعين التحرك بسرعة كبيرة، ومن السهل ارتكاب الأخطاء بهذه السرعة. لذا، تركز مرافق إعادة التدوير على فرز البلاستيك عالي القيمة أو سهل التعرف عليه للحفاظ على الاتساق عند بيعه إلى شركات إعادة التدوير الثانوية. وهذا يعني أن زجاجات المنظفات وأوعية المشروبات يتم إعادة تدويرها بمعدلات عالية. قد لا يتم إعادة تدوير "أدوات المائدة" البلاستيكية وألعاب الأطفال القديمة.

وللمساعدة في الفرز، ركز عملنا في المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا على استخدام ضوء الأشعة تحت الحمراء القريبة (NIR)، وهي تقنية يمكنها التعرف بسرعة على أنواع مختلفة من البلاستيك. وتستخدم بعض مرافق إعادة التدوير الرائدة بالفعل الأضواء أو الكاميرات "لرؤية" زجاجات الصودا وفرزها من أنابيب البولي فينيل كلوريد.

لكن هذه الأنظمة لا تستطيع فرز كل شيء. يركز بحثي على ابتكار طريقة تساعد في فرز المواد البلاستيكية الأكثر صعوبة حتى يتمكن القائمون على إعادة التدوير من تحقيق الربح.

كيف نعمل على جعل إعادة التدوير أكثر كفاءة

مع وضع هذا في الاعتبار، نظر فريقنا إلى طريقة NIR هذه وقرر تحسينها باستخدام خوارزميات التعلم الآلي وتقنيات علمية أخرى.

في التحليل الطيفي بالأشعة تحت الحمراء، يتم تسليط أطوال موجية مختلفة من الضوء على بعض الجزيئات. تمتص هذه الجزيئات جزءًا من طاقة الضوء عند أطوال موجية محددة وتعكس أو تنقل الباقي.

يمكن التفكير في هذا الأمر من خلال الزهور والألوان. على سبيل المثال، عندما تشرق العديد من الأطوال الموجية للضوء من الشمس على وردة حمراء، تكون الوردة جيدة جدًا في امتصاص كل الأطوال الموجية/الألوان باستثناء اللون الأحمر. ينعكس الضوء الأحمر عن البتلات، ولهذا السبب تبدو الوردة حمراء بالنسبة لنا.

إذا عرفنا لون وشدة الضوء الذي نسلطه على زهرة أو زجاجة بلاستيكية واللون/الشدة التي نحصل عليها، فيمكننا استخدام الاختلافات لتحديد المزيد من هذه الزهور أو الزجاجات، مثل بصمة الإصبع.

باستخدام التعلم الآلي، يمكننا العثور على بصمات الأشعة تحت الحمراء القريبة للعديد من المواد البلاستيكية. ثم نقوم بـ "تدريب" أجهزة الكمبيوتر على تحديد المواد البلاستيكية بناءً على إشارات الأشعة تحت الحمراء القريبة الجديدة مقارنة بإشارات الأشعة تحت الحمراء القريبة للمواد البلاستيكية الأخرى. يساعد هذا التدريب التكنولوجيا على التعرف على المواد الموجودة في زجاجات الصودا، وفهم كيفية اختلافها عن حاويات الوجبات الجاهزة، وفصلها وفقًا لذلك.

في ورقتنا البحثية الأولى، استخدمنا التعلم الآلي لربط إشارات البلاستيك بخصائص معينة (مثل كثافة البولي إيثيلين وبلوراته). عادةً، تقيس الكثافة عن طريق وزن البلاستيك في سوائل مختلفة ومقارنة الاختلافات. إنها عملية بطيئة للغاية ومملة.

ومع ذلك، فقد أثبتنا أنه يمكنك العثور على نفس المعلومات تقريبًا باستخدام الضوء المنعكس - بسرعة أكبر كثيرًا. في خط إعادة التدوير، يكون الوقت أمرًا بالغ الأهمية.

يمكنك تطبيق هذه الطريقة على عينات كبيرة وصغيرة. وهذا أمر رائع لأنه يوضح أنه إذا قمنا بإعداد الأمور بعناية، فيمكننا الحصول على مزيد من المعلومات من هذه القياسات القائمة على الضوء.

لا يزال هذا العمل في مراحله الأولية ولا ينطبق على جميع أنواع البلاستيك حتى الآن. لذا، لا يمكننا تسليط الضوء على أي نوع من البلاستيك ومعرفة خصائصه الدقيقة، ولكنها بداية مثيرة. وإذا تمكنا من توسيع نطاقه، فقد يوفر ذلك على شركات إعادة التدوير والمصنعين الكثير من الوقت والجهد في خطوات مراقبة الجودة.

منذ نشر هذا العمل، كنت أبحث في كيفية التعامل مع كل البيانات من هذه القياسات. وفي النهاية، تحصل على بيانات مختلفة جدًا بناءً على شكل البلاستيك وما إذا كانت العينة عبارة عن حبيبات أو مسحوق أو زجاجة.

يرجع ذلك إلى أن الضوء لا يزال ينعكس، ولكن في اتجاهات مختلفة حسب شكل البلاستيك. تخيل الانعكاسات على بركة صافية مقابل بركة بها العديد من التموجات. بعد ذلك، يمكنك إضافة أصباغ ومواد حافظة قد تغير الإشارة حقًا. هذا لا يجعل البيانات خاطئة، لكنه قد يؤثر على الفرز. يمكنك التفكير في الأمر على أنه تصنيف صور الأشخاص بالأبيض والأسود مقابل نفس الأشخاص بالأبيض والأسود والألوان والقصص المصورة واللوحات.

ولمعالجة هذه المشكلة، عمل الفريق على توسيع مجموعة البيانات الخاصة بنا، وأنا أبحث عن حلول رياضية لوضع المساحيق والحبيبات والبلاستيك الملون على نفس المستوى. وإذا تمكنا من القيام بذلك، فسوف يصبح تحديد البلاستيك باستخدام التعلم الآلي أسهل.

ولجعل هذا البحث أكثر فائدة على نطاق أوسع، أعمل على إظهار قدرتنا على فرز تلك البولي أوليفينات المعقدة. وباستخدام طريقتي الحالية، وصلنا إلى دقة تتراوح بين 95% و98% في فرز هذه المواد البلاستيكية. ونحن نفعل هذا باستخدام عمليات يمكن لأي منشأة إعادة تدوير مجهزة بالأشعة تحت الحمراء القريبة أن تبدأ في استخدامها بسرعة.

قد تكون العديد من مرافق إعادة التدوير تستخدم بالفعل خوارزميات مماثلة، ولكن هذا العمل يوفر مستوى إضافيًا من التطوير، مع التركيز بشكل خاص على البولي أوليفينات التي يصعب فرزها.

إذا تمكنا من فرز هذه النفايات بفعالية، فسوف نتمكن من إعادة استخدامها مع تقليل مشاكل المعالجة، مما يجعل إعادة التدوير أكثر ربحية. ومن المؤمل أن تساعد الأرباح في تحفيز عادات إعادة التدوير الأفضل، وأن نتمكن من البدء في تحويل اقتصادنا الخطي إلى اقتصاد دائري.

إعادة التدوير كلغز يحتاج إلى حل

أنا حلال المشاكل، وأنتقل من لغز إلى آخر.

بالإضافة إلى أبحاث البوليمر، عملت على أنظمة توصيل الأدوية لسرطان المبيض، والآن أستخدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

أحب القيام بالأعمال الصالحة أثناء حل المشكلات المعقدة. لقد كانت الاستدامة والمواد الصديقة للبيئة موضوعًا جميلًا طوال مسيرتي البحثية.

قد لا ترى في البداية الصلة بين البحث الطبي الحيوي والبلاستيك. لكن أنظمة توصيل الأدوية يمكن أن تساعد في إنشاء مواد رائعة حقًا ذات تطبيقات تتجاوز الطب. يمكن أن يعزز العمل البلاستيكي أيضًا فهمنا للحمض النووي والبروتينات والكولاجين في أجسامنا.

والآن، مع ثورة الذكاء الاصطناعي، أصبح لدينا أدوات جديدة لإجراء أبحاث المواد بشكل أسرع وأكثر كفاءة. إنها فترة مثيرة في مجال المواد المستدامة!

مستقبل فرز بحث

أقوم حاليًا بإنهاء عقد مدته عامين في NIST وأبحث عن اللغز التالي لحله.

ومع ذلك، أخطط للبقاء على اتصال مع المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا كشريك لمساعدة الباحثين الآخرين على استخدام تقنياتي.

آمل أن أساعد مجتمع إعادة التدوير الأوسع على استخدام تحليلات البيانات لتحسين إعادة التدوير لدينا والمساعدة في تنظيف كوكبنا.