Технологии машинного обучения позволили разработать продвинутый метод сортировки отходов

Специалисты Орхусского университета в Дании представили новую модель на основе машинного обучения, которая способна определять 12 видов пластиковых отходов с их последующей сортировкой. Результаты научной работы появились в журнале Vibrational Spectroscopy.

Предложенные ранее модели сортировали отходы на основе разницы плотности материала, однако в некоторых случаях было необходимо прибегнуть к инфракрасной спектроскопии для определения отдельных видов пластмасс.

Точность новой разработки гораздо выше, чем у представленных ранее аналогов. Сортировка проводится на основе данных гиперспектральной съемки в инфракрасном диапазоне. После этого искусственный интеллект проводит анализ данных и определяет сигнал, соответствующий ключевым видам пластмасс.

Ученые отметили, что технология позволяет заметить разницу между полимерами из одинаковых строительных блоков, но имеющих разную структуру. Точность системы составляет 96%. По результатам пилотных испытаний алгоритм сумел продемонстрировать свою эффективность. Отмечается, что тестовое развертывание данной системы будет запущено весной текущего года.

Фото: ars.els-cdn.com, cdn-a.william-reed.com, assets.technologynetworks.com