人工智能如何帮助减少填埋垃圾

Hera 将基于 AI 的自动化技术引入循环经济
作者:Rob Spencer
阅读时间:5 分钟

人工智能如何帮助解决世界上最严峻的挑战?

这并非易事。 在处理复杂的现实问题时,不是扳动开关,AI 就能提供解决办法这么简单。 除了辛勤工作之外,还需要愿意尝试,并对变革抱有真正的开放态度。

Hera SpA 是意大利一家领先的多元化公用事业公司。Hera 在探索人工智能应用的过程中,就体现出上述优秀的品质。公司希望获得 AI 的助力,将更多可回收利用的材料采用对环境更友好的方式处理,从而帮助尽量减少填埋垃圾

Hera 采纳数字化转型框架 IBM Garage™ 的方法,来帮助设计、构建和扩展人工智能解决方案。 此外,Hera 还与 IBM® Consulting 合作,并应用 IBM Cloud Paks® 对其应用程序基础架构进行现代化改造,以便更好地获取开放创新的成果。

HERA 控制室

Hera 的 89 家工厂每年可处理

630 万吨

垃圾

目前,回收利用流程需要

1,400 名

人员手动发现可回收利用的材料

Hera 坚决拥抱循环经济理念。
Andrea Bonetti
Hera SpA IT 架构经理
为环境管理引入创新

作为电力、水循环管理和供暖服务供应商,以及意大利最大的垃圾管理和回收公司,Hera 奋斗在当今减少垃圾和最大程度降低环境破坏这场战斗的第一线。 Hera 公司享有创新者的美誉,正在为环境管理引入具有前瞻力的设计愿景。

Hera 的 IT 架构经理 Andrea Bonetti 解释说:“Hera 坚决拥抱循环经济的理念”。 传统的回收利用实践是再利用这个循环的一部分,而 Hera 提供集成的解决方案,让这个循环变得更加完整。 以塑料为例,它不仅属于废品回收,还可将其用于生产高质量的新产品,而这些产品本身也可回收。 “如今,我们国家的大部分垃圾都可以回收,”Bonetti 说。 “只有一小部分最终被烧毁,不过是在垃圾焚烧发电厂中燃烧,用于产生新能源。”

一卷一卷的可回收材料堆叠在一起
一堆压缩好的塑料瓶罐

当然,回收流程取决于从大量垃圾中快速找到可回收利用的材料并将其分离出来。 正是由于快速找到和分离这个流程,Bonetti 和他的同事 Alessandro Collina(Hera 的 IT 创新主管)决定探索人工智能驱动的自动化如何提高效率,帮助赋予更多材料新的用途。

面临的挑战是双重的。 一方面是需要评估人工智能用于垃圾分类的潜力。 另一方面需要灵活地整合这种创新,并将其从实验室扩展到企业范围。

在垃圾箱中寻宝

目前,Hera 工作人员需要手动分拣垃圾。 随着卡车在工厂入口卸货,垃圾被推向传送带,分拣观察员会留意可回收材料(包括塑料、玻璃、铝制品和有机材料),并帮助指导下游分拣。 这本身就是一项繁重的工作;而且规模还很庞大:89 家工厂共有 1,400 名分拣观察员。 每年处理 630 万吨垃圾。 换句话说,效率存在可提升空间。

其愿景是捕捉垃圾进厂的视频,让人工智能识别物品和材料的特征,并促使其按各自分类标准进行回收和再利用。 “这可能对回收和处置活动的成本产生决定性影响,这是循环经济的重点,”Bonetti 解释道。

为了实现这一愿景,Bonetti 解释说:“我们需要一个合作伙伴,不仅能够进行概念验证,还可以通过卓有成效的方法和有效工具促进项目发展。 我们认为 IBM Garage 可以满足我们所有的需求。”

分拣线上的回收工人
垃圾车和工人

对于以用户为中心和注重协作配合的 IBM Garage 团队,解决方案的第一步是举行设计思维研讨会,其中就包括需要获得工作环境的第一手经验。 “Garage 的成员不得不‘弄脏他们的手’ ——在这个案例中,这是一个特别合适的比喻,”Bonetti 说。 “我们从经验中学习到,要让机器学习专家投身到实践当中,这总是比实验室复杂得多。 于是 Garage 团队来参观工厂。 很明显,这里垃圾形变严重,堆积密集,光照条件多变。 这并非像识别 Facebook 照片中的小猫那么简单!”

事实上,Hera 和 IBM Garage 团队很快意识到,工厂并不是捕捉视频的合适场所。 处理时间有限,而材料数量太过庞大。 相反,他们在流程的上游找到了一个更合适的有利位置。

通过在垃圾车上安装摄像头,他们可以拍摄从垃圾箱中掉落的少量废弃物。 “这仍然是一个非常快速的图像获取通道,”Bonetti 说。 “通过研究这些图像,能够帮助我们确定多个富有指导意义的运作模式,以便在收集过程中而非在工厂内部对垃圾进行定性评估,这可以缩短垃圾转化流程的时间并降低成本。”

此外,Hera 团队希望将垃圾质量数据与收集地点相关联,以便协助公司开展有针对性的宣传活动,帮助大家更好地进行垃圾分类。

采用敏捷的 IBM Garage 方法之后,Hera 和 IBM Garage 团队耗费八周时间共同创建并发布了最小可行产品 (MVP),其中整合了 IBM Watson® Studio 和 IBM Watson Machine Learning 技术,用于生成针对此用例的特定工具,包括一个可识别关键垃圾模式的机器学习模型。 Collina 指出:“IBM 工具使我们能够采用以前无法实现的想法,并通过更快速、更敏捷的流程将其变为现实”。

Collina 继续说道:“现在,最紧迫的挑战是了解如何实现工业化。 我们如何构建一个原型,比如用一辆卡车试验一年时间,随着光照和天气的变化,全年持续获取合适的洞察。”

将塑料垃圾扔进回收箱的女士
应用程序现代化:IT 领域的循环经济
显示垃圾分类工厂绘图的电脑屏幕

同时,为确保其应用程序基础架构能够适应垃圾分类的人工智能,Hera 针对其内部 IT 环境推行应用了循环经济概念。 几年前,Hera 与 IBM 合作开发了一个名为“Beam”的定制应用程序,该应用程序通过从智能燃气表收集近乎实时的数据来支持 Hera 的燃气业务。 Bonetti、Collina 以及团队看到了将 Beam 的功能转而用于环境服务和垃圾收集等其他业务领域的潜力,还可从覆盖更广泛的设备中提取其他类型的信息——包括来自车载摄像头的视频片段。

但首先,他们需要实现应用程序现代化。 “Beam 一如既往地出色完成了最初的任务,”Bonetti 说。 “但是底层的单体架构限制了应用程序的增长和拓展。”

通过使用 IBM Cloud Paks,Hera 摆脱了单体架构的束缚并创建了 Beam IoT,这是一种灵活、开放的解决方案,可以重新用于支持多元化公用事业公司的各种用例。

“我们的系统演进策略基于三个准则,”Bonetti 说。 云原生开发、集成架构以及精益求精地利用数据创造价值。 这三个准则与 Hera 用来将 Beam 转变为 Beam IoT 的 IBM 解决方案完美对应:

  • IBM WebSphere® Liberty 和 IBM Transformation Advisor 解决方案(现已在 IBM WebSphere Hybrid Edition 中提供)帮助 Hera 将单体应用程序转换为灵活的微服务架构,便于持续适应环境和支持云原生开发。
  • IBM Cloud Pak for Integration 引入了新的集成工具,支持基于 API 的自动化集成,这扩展了 Beam 的功能,使其无需局限于智能表用例。
  • IBM Cloud Pak for Data 提供与 MVP 中相同 IBM Watson 功能,帮助 Hera 应用人工智能自动整理和分析垃圾数据,以及生成分类和回收所需的洞察。
  • Red Hat® OpenShift®外部链接 容器平台,即所有 IBM Cloud Paks 的一部分,帮助 Hera 在由合作伙伴托管的私有云中采用完全容器化的架构运行 Beam IoT。
  • 循环经济的新势头
    分类收集垃圾以供回收利用的垃圾箱

    Hera 与 IBM Garage 以及 IBM Cloud Paks 和 WebSphere 解决方案所做的工作并不是一个设限很多的项目,而是循环周期的一部分。

    随着 Bonetti、Collina 及其同事与 IBM Garage 团队合作,了解如何训练人工智能来寻找可回收的垃圾,以及如何将这种创新拓展,运用到日常环境中,他们不仅会获得新的、有价值的专业知识;还终将找到将人工智能应用于公用事业行业的其他方法。

    Hera 为 Beam IoT 赋予的现代化和灵活性提升了关键系统的可靠性和恢复弹性,同时确保其能够持续适应环境和扩展。

    最重要的是,因为这些成果可以大大提高回收垃圾并实现其他用途的成本效率,它们有可能影响一个行业的发展,增强循环经济的发展势头,让世界重获一抹绿色。

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    Hera SpA 徽标

    关于 Hera SpA

    Hera外部链接 是意大利的一家多元化公用事业公司,致力于耕耘能源分配、能源销售、水循环管理、供暖以及垃圾和回收服务等领域。 Hera 在意大利的 Emilia-Romagna、Veneto 和 Friuli 地区开展业务,拥有 8,000 多名员工,每年营收超过 60 亿欧元。

    解决方案组件
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    Hera外部链接 是意大利的一家多元化公用事业公司,致力于耕耘能源分配、能源销售、水循环管理、供暖以及垃圾和回收服务等领域。 Hera 在意大利的 Emilia-Romagna、Veneto 和 Friuli 地区开展业务,拥有 8,000 多名员工,每年营收超过 60 亿欧元。

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