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人工智能时代资源回收分选行业的新契机

2020年06月18日

人工智能(AI)技术正在改变回收行业。

发明具有人类智慧的机器,为人类服务——这一想法最初产生于20世纪40年代。如今,计算能力的提高、互联网技术以及云存储技术使得捕获大量数据成为可能,让分选设备能够实现相互连接,也为引入人工智能打下了基础。

率先引入人工智能的企业,将收获这一前沿技术带来的竞争优势。

在分选领域,人工智能可以大幅提升分选后的产品纯度,从而扩宽回收材料的应用领域,增加企业收益。人工智能还能提高资源回收的自动化水平,减少人工,降低运营成本,提升产线的安全性和稳定性。

01. 人工智能技术的前世今生

20世纪40年代

受大脑神经元网络研究的启发

科学家们开始探索构建“人工大脑”的可能性

20世纪50年代中期

机械设备能够展现出部分智能特征

为人工智能的诞生奠定了基础

当时,计算机发现并证明了新的数学算法

并由此引发了一个AI领域的投资热潮

1997年

这是AI发展的高峰期,涌现许多巨大的技术成就

如AI软件“深蓝”打败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫

2017

AI程序AlphaGo(阿尔法狗)在最复杂的棋类竞技

围棋中打败了排名世界第一的柯洁

现在

随着计算机产业和大数据技术的飞速发展

人工智能的研发又进入了另一个高峰期

各国政府和企业在AI领域砸下重金

在各行各业推进AI技术的开发和应

希望突破行业发展所面临的局限

02. 人工智能技术正在改变回收业

AI技术早在30年前就走进了回收行业。但在那时,AI算法只是通过对比材料颜色的灰度值或彩色值,借助简单的规则做出判断,决定物料被保留或被剔除。

直到个人计算机出现后,人工智能技术才开始被应用于图像分类。定制的分选相机可捕捉颜色特征以外的材料光谱特性,大幅提高了光电分选设备的精确性。

进入21世纪,分选行业在多光谱成像技术的基础上,引入了经典的机器学习算法,解决数据处理的难题。具体方法是,针对某一特定的分选应用,先对人工智能软件进行培训,使其预先学习并记住大量的物料特征,归纳总结后形成算法。

人工智能技术的进入,使分选机能够检测成分更复杂的材料,并提高分选的准确性。在工业4.0时代,互联网和云技术的发展,使分选机能够收集大量的云端数据,掌握更多的材料特征,进行更深度的学习,从而进一步提升分选能力和精确性。

AI≠机器人

AI经常被误认为是机器人。目前已经出现了机械手臂,在生产中代替分拣工人执行任务。但机器人只是人工智能的一种表现形式,仅仅是人工智能概念中的一部分。

人工智能的核心是基于一定标准做出决策。就分选而言,是基于物料特性进行决策。换言之,软件和算法才是人工智能的核心,而非硬件。人工智能可以只是一个软件,例如打败国际象棋冠军卡斯帕罗夫的“深蓝”。

03. “深度学习”的兴起, 分选技术的变革

云端大数据和显著改进的计算能力相结合,使得算法软件能够解决比以往更复杂的分选难题。

深度学习(Deep learning)是一项强大的人工智能技术,它凭借机器学习算法,从多个维度分离数量庞大的原始数据,从中提取关键数据进行分析。

深度学习有望解决传统的自学习算法无法解决的分选难题。这种基于相机的分选算法能够模仿人类的眼和脑的配合,从而对视觉信号的差异做出区分,甚至比大脑做出的判断结果更稳定可靠,精准度更高。

在回收行业,传统的机器学习软件需要专业的域工程师对软件进行设置。深度学习软件能够从成千上万的物料类别中提取图像信息特征,模仿人类大脑中的神经元活动,记录、学习和分析这些信息,应用于复杂的分选任务。

软件一旦学会了一项新的分选任务,它便能开展比手工分选更稳定、更高效的检测。这将显著提升分选材料的纯度,并降低运营成本。

欲详细了解陶朗的深度学习技术,请关注”陶朗资源回收”公众号,回复“AI”下载白皮书。

04. 回收行业发展新阶段

深度学习技术的问世,将回收行业带入了新的发展阶段——分选线的自动化水平更高,且回收材料的纯度也更高。

  • 随着人工智能的引入,分选机无需重新编程,即可在采集少量待分选物料样本的图像特征后,自行学习并调整,完成针对这种物料的分选。
  • 此外,云连接促成信息共享,任何错误检测被发现后,都能被共享到云端,供所有其他设备学习并避免同样错误。
  • 设备自诊断和提前订购零配件或服务,也将成为现实,从而减少停机时间。

深度学习将显著拓宽分选的应用领域。当今无法解决的诸多分选难题,都有望通过这一技术逐一攻克。目前还无法单独回收的材料,随着人工智能技术的发展,都将在不远的将来成为可能。

问题是,你准备好了吗?

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