NVIDIA ਦੇ ਬਲੌਗ ਮੁਤਾਬਕ NVIDIA Inception ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੇ ਚਾਰ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਵਿਜ਼ਨ AI ਅਤੇ ਰੋਬੋਟਾਂ ਨਾਲ ਪੁਰਾਣੇ ਕੱਪੜੇ, ਬੋਤਲਾਂ ਅਤੇ ਰਲੇ-ਮਿਲੇ ਰੀਸਾਈਕਲ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਸਮਾਨ ਦੀ ਛਾਂਟੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇਹ ਲੇਖ ਉਦੋਂ ਛਪਿਆ ਜਦੋਂ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਆਗੂ ਤੁਰਕੀ ਵਿੱਚ COP31 ਲਈ ਇਕੱਠੇ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਜ਼ੀਰੋ ਵੇਸਟ ਉੱਤੇ ਜ਼ੋਰ ਹੈ।
NVIDIA ਮੁਤਾਬਕ ਅਰਥਚਾਰੇ ਵਿੱਚ ਆਉਣ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ 7% ਤੋਂ ਘੱਟ ਰੀਸਾਈਕਲ ਜਾਂ ਮੁੜ ਵਰਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸ਼ਹਿਰੀ ਠੋਸ ਕੂੜਾ ਹਰ ਸਾਲ 2 billion ਟਨ (200 ਕਰੋੜ ਟਨ) ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ, ਜੋ 2050 ਤੱਕ ਲਗਭਗ ਦੁੱਗਣਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹੇਠਲੇ ਨਤੀਜੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਦਾਅਵੇ ਹਨ ਜੋ NVIDIA ਨੇ ਦੱਸੇ ਹਨ।
AIRECO ਪਲਾਸਟਿਕ ਦੀ ਬਾਰੀਕ ਛਾਂਟੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੀ ਹੈ?
ਤਾਈਵਾਨ ਦੀ AIRECO ਮੰਨਦੀ ਹੈ ਕਿ ਜਿੰਨੀ ਬਾਰੀਕ ਛਾਂਟੀ, ਓਨਾ ਸਸਤਾ ਅਤੇ ਚੰਗਾ ਰੀਸਾਈਕਲ ਪਲਾਸਟਿਕ, ਜੋ ਨਵੀਂ ਸਮੱਗਰੀ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰ ਸਕੇ। ਸੰਸਥਾਪਕ ਅਤੇ CEO Chun-Feng Liu ਦਾ ਟੀਚਾ ਹੈ ਕਿ ਬੋਤਲ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਬੋਤਲ ਵਿੱਚ ਹੀ ਰੀਸਾਈਕਲ ਹੋਵੇ।
- ਹਾਰਡਵੇਅਰ: NVIDIA Jetson Orin NX ਮਾਡਿਊਲ, ਜੋ ਰੋਬੋਟਿਕ ਬਾਹਾਂ ਵੀ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ
- ਥਾਂ: ਤਾਈਨਾਨ ਦੇ ਰੀਸਾਈਕਲਿੰਗ ਪਲਾਂਟ ਵਿੱਚ ਪਾਇਲਟ ਲਾਈਨ
- ਸ਼ੁੱਧਤਾ: ਟੈਸਟ ਲਾਈਨ ਉੱਤੇ ਪਛਾਣ 95% ਤੋਂ ਵੱਧ
- ਯੋਜਨਾ: ਅਗਲੇ ਸਾਲ ਪੂਰੀ ਉਤਪਾਦਨ ਲਾਈਨ, ਸਾਲਾਨਾ ਸਮਰੱਥਾ 18,000 ਤੋਂ 48,000 ਟਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਲਾਗਤ 85% ਘਟਾਉਣ ਦਾ ਟੀਚਾ
EverestLabs ਦੇ ਰੋਬੋਟ ਛਾਂਟੀ ਲਾਈਨ ਉੱਤੇ ਕੀ ਕਰਦੇ ਹਨ?
ਅਮਰੀਕੀ ਸਟਾਰਟਅੱਪ EverestLabs AI ਘਰੇਲੂ ਰੀਸਾਈਕਲ ਸਮਾਨ ਵੱਖ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪਲਾਂਟਾਂ ਦੀਆਂ ਬੈਲਟਾਂ ਉੱਤੇ ਵਿਜ਼ਨ ਨਾਲ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਰੋਬੋਟ ਲਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਉੱਤਰੀ ਅਮਰੀਕਾ ਅਤੇ ਆਸਟਰੇਲੀਆ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 150 ਰੋਬੋਟ ਚੱਲ ਰਹੇ ਹਨ।
- ਐਜ ਉੱਤੇ NVIDIA RTX GPU ਨਾਲ ਇਨਫਰੈਂਸ, ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰ GPU ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ
- ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਮੁਤਾਬਕ ਹੁਣ ਤੱਕ ਲਗਭਗ 40 billion ਚੀਜ਼ਾਂ (4,000 ਕਰੋੜ) ਪਛਾਣੀਆਂ
- ਲਗਭਗ 25,000 ਟਨ ਸਮੱਗਰੀ ਰੀਸਾਈਕਲ ਅਤੇ ਲਗਭਗ 30,000 ਮੀਟ੍ਰਿਕ ਟਨ ਕਾਰਬਨ ਡਾਈਆਕਸਾਈਡ ਨਿਕਾਸ ਤੋਂ ਬਚਾਅ
- ਮੈਨੇਜਰਾਂ ਤੋਂ ਅਧਿਕਾਰੀਆਂ ਤੱਕ ਡਾਟਾ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਏਜੰਟਿਕ AI ਟੂਲ
Greyparrot ਦਾ Analyzer ਕੀ ਮਾਪਦਾ ਹੈ?
ਓਪਰੇਟਰ ਲੰਮੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਬੈਲਟ ਉੱਤੇ ਕੂੜੇ ਦੇ 1% ਤੋਂ ਘੱਟ ਹਿੱਸੇ ਦਾ ਹੱਥੀਂ ਨਮੂਨਾ ਲੈ ਕੇ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਾਉਂਦੇ ਰਹੇ ਹਨ। ਬ੍ਰਿਟਿਸ਼ ਸਟਾਰਟਅੱਪ Greyparrot ਆਪਣਾ Analyzer ਬੈਲਟ ਦੇ ਉੱਪਰ ਲਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਧੂੜ ਜਾਂ ਘੱਟ ਰੌਸ਼ਨੀ ਵਿੱਚ ਵੀ 4 ਮੀਟਰ ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ ਤੱਕ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਵਾਲੀ ਬੈਲਟ ਉੱਤੇ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਸਮੱਗਰੀ ਅਤੇ ਬ੍ਰਾਂਡ ਨਾਲ ਪਛਾਣਦਾ ਹੈ।
- 20 ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ 300 ਤੋਂ ਵੱਧ ਸਿਸਟਮ
- ਹੁਣ ਤੱਕ ਇੱਕ trillion (ਖਰਬ) ਤੋਂ ਵੱਧ ਬਾਊਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਪਛਾਣ
- 15 ਟਨ ਕੂੜੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਦਾ ਸਮਾਂ 375 ਘੰਟਿਆਂ ਤੋਂ ਘਟ ਕੇ ਛੇ ਘੰਟੇ
- ਸਹੂਲਤਾਂ ਨੇ 10% ਤੋਂ 30% ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਾਧਾ ਦੱਸਿਆ
- Coca-Cola, Colgate-Palmolive ਅਤੇ Kenvue ਵੀ ਪੈਕੇਜਿੰਗ ਦੀ ਰੀਸਾਈਕਲਿੰਗ ਮਾਪਣ ਲਈ ਵਰਤਦੀਆਂ ਹਨ
reverse.fashion ਪੁਰਾਣੇ ਕੱਪੜੇ ਕਿਵੇਂ ਛਾਂਟਦੀ ਹੈ?
ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ ਹਰ ਸਾਲ ਲਗਭਗ 7 million (70 ਲੱਖ) ਟਨ ਵਰਤੇ ਹੋਏ ਕੱਪੜੇ ਨਿਕਲਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਲਗਭਗ ਚੌਥਾ ਹਿੱਸਾ ਵੱਖਰਾ ਇਕੱਠਾ ਹੋ ਕੇ ਹੱਥੀਂ ਛਾਂਟਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਹੌਲੀ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗਾ ਹੈ। ਬਰਲਿਨ ਦੀ reverse.fashion ਉੱਚ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ ਵਾਲੀ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਜ਼ਨ ਨਾਲ ਕੱਪੜੇ ਦੀ ਕਿਸਮ, ਨੁਕਸ, ਰੰਗ, ਸਾਈਜ਼, ਬ੍ਰਾਂਡ, ਕੱਪੜੇ ਦੀ ਬਣਤਰ, ਮੌਸਮ ਅਤੇ ਸਟਾਈਲ ਪੜ੍ਹਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰ ਕੱਪੜੇ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਕੀਮਤੀ ਵਰਗ ਵਿੱਚ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਹਰ ਕੱਪੜਾ 3 ਮੀਟਰ ਪ੍ਰਤੀ ਸਕਿੰਟ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਨਾਲ ਲੰਘਦਾ ਹੈ ਅਤੇ NVIDIA Jetson ਮਾਡਿਊਲਾਂ ਉੱਤੇ ਚੱਲਦੇ ਇੱਕ ਦਰਜਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਦਾ ਹੈ। ਸਹਿ-ਸੰਸਥਾਪਕ Karsten Pufahl ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਹੈ ਕਿ ਜੋ ਕੰਮ ਪਹਿਲਾਂ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਸੀ, ਉਹ ਹੁਣ ਇੱਕ ਘੰਟੇ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਯੂਰਪ ਦੀਆਂ ਸਹੂਲਤਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। Tech.eu ਮੁਤਾਬਕ ਕੱਪੜੇ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ, ਮੁਰੰਮਤ, ਮੁੜ ਵਿਕਰੀ, ਅੱਪਸਾਈਕਲਿੰਗ ਜਾਂ ਰੀਸਾਈਕਲਿੰਗ ਵੱਲ ਭੇਜੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਕੰਪਨੀ ਕਹਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਗਾਹਕ ਉਤਪਾਦਕਤਾ 40 per cent ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਕੀ ਕੀਮਤਾਂ ਦੱਸੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ?
ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਕੀਮਤ ਜਾਂ ਸਮਝੌਤੇ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀਆਂ। ਇਹ ਰੀਸਾਈਕਲਿੰਗ ਓਪਰੇਟਰਾਂ ਲਈ ਹਨ, ਆਮ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਲਈ ਨਹੀਂ।
ਇਹ ਕਿਸ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ?
ਰੀਸਾਈਕਲਿੰਗ ਪਲਾਂਟ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੇ। ਸਾਂਝੀ ਗੱਲ ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਜਾਂ ਹੱਥੀਂ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਥਾਂ ਲਗਾਤਾਰ ਡਾਟਾ ਹੈ।
ਬ੍ਰਾਂਡ ਅਤੇ ਪੈਕੇਜਿੰਗ ਕੰਪਨੀਆਂ। Greyparrot ਮੁਤਾਬਕ Coca-Cola, Colgate-Palmolive ਅਤੇ Kenvue ਇਸ ਦਾ ਡਾਟਾ ਵਰਤ ਕੇ ਵੇਖਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਅਸਲ ਪਲਾਂਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪੈਕੇਜਿੰਗ ਨਾਲ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਕੱਪੜਾ ਛਾਂਟਣ ਅਤੇ ਮੁੜ ਵੇਚਣ ਵਾਲੇ। reverse.fashion ਉਸ ਹੱਥੀਂ ਕੰਮ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਕੱਪੜਿਆਂ ਦੀ ਕੀਮਤ ਨੂੰ ਦਬਾ ਕੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਪਾਠਕ। ਇੱਥੇ ਖਰੀਦਣ ਵਾਲੀ ਕੋਈ ਚੀਜ਼ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਇਹ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਛਾਂਟੀ ਦੀ ਤਕਨੀਕ ਕਿੱਧਰ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ।
ਹੋਰ ਕੀ ਪਤਾ ਨਹੀਂ?
ਅੰਕੜੇ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਹਨ, ਅਤੇ AIRECO ਦੇ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਉਸ ਲਾਈਨ ਦੇ ਟੀਚੇ ਹਨ ਜੋ ਅਜੇ ਬਣੀ ਨਹੀਂ। ਕਿਸੇ ਸਰੋਤ ਨੇ ਸੁਤੰਤਰ ਟੈਸਟ ਨਤੀਜੇ ਜਾਂ ਲਾਗਤ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ।
