Theo một bài trên blog của NVIDIA, bốn startup thuộc chương trình NVIDIA Inception đang dùng AI thị giác và robot để phân loại quần áo cũ, chai lọ và rác tái chế lẫn lộn. Bài đăng xuất hiện khi các nhà lãnh đạo thế giới tụ họp tại COP31 ở Thổ Nhĩ Kỳ, nơi mục tiêu không rác thải được nhấn mạnh.
NVIDIA nêu vấn đề bằng số liệu: dưới 7% vật liệu đi vào nền kinh tế đến từ nguồn tái chế hoặc tái sử dụng, còn rác thải rắn đô thị vượt 2 billion tấn (2 tỷ tấn) mỗi năm, con số có thể gần gấp đôi vào năm 2050. Các kết quả dưới đây là tuyên bố của các công ty do NVIDIA thuật lại, trừ khi nêu nguồn khác.
AIRECO phân loại nhựa chi tiết hơn như thế nào?
AIRECO, startup có trụ sở tại Đài Loan, cho rằng phân loại càng mịn thì nhựa tái chế càng rẻ và chất lượng càng cao, đủ sức cạnh tranh với nhựa mới. Nhà sáng lập kiêm CEO Chun-Feng Liu muốn một chiếc chai được tái chế thành chai hết lần này đến lần khác.
- Phần cứng: mô-đun NVIDIA Jetson Orin NX, cũng điều khiển các cánh tay robot gắp vật phẩm khỏi băng chuyền
- Địa điểm: dây chuyền thử nghiệm tại một nhà máy tái chế ở Đài Nam
- Độ chính xác: tỷ lệ nhận dạng vượt 95% trên dây chuyền thử
- Kế hoạch: dây chuyền sản xuất đầy đủ vào năm tới, đặt mục tiêu nâng công suất hằng năm từ 18.000 lên 48.000 tấn và giảm chi phí vận hành 85%
Robot của EverestLabs làm gì trên dây chuyền phân loại?
EverestLabs AI, startup Hoa Kỳ, triển khai robot dẫn đường bằng thị giác máy tính trên băng chuyền của các cơ sở tách rác tái chế gia đình. Khoảng 150 robot đang hoạt động tại Bắc Mỹ và Úc.
- Suy luận trên GPU NVIDIA RTX tại biên và huấn luyện trên GPU trung tâm dữ liệu
- Công ty ước tính đã nhận dạng khoảng 40 billion vật thể (40 tỷ)
- Ước tính tái chế khoảng 25.000 tấn vật liệu và tránh khoảng 30.000 tấn mét khí carbon dioxide
- Có thêm công cụ AI tác tử cung cấp dữ liệu cho quản lý và lãnh đạo
Analyzer của Greyparrot đo những gì?
Từ lâu, người vận hành đánh giá nội dung trên băng chuyền bằng cách lấy mẫu thủ công dưới 1% lượng rác. Greyparrot, startup của Anh, gắn Analyzer phía trên băng chuyền để nhận dạng từng vật theo chất liệu và thương hiệu, kể cả khi nhiều bụi hoặc thiếu sáng, trên băng chuyền chạy tới 4 mét mỗi giây.
- Hơn 300 hệ thống hoạt động tại hơn 20 quốc gia
- Hơn một trillion (một triệu tỷ) lượt phát hiện bằng khung bao đến nay
- Kiểm tra 15 tấn rác giảm từ 375 giờ còn sáu giờ
- Các cơ sở báo cáo hiệu quả tăng từ 10% đến 30%
- Coca-Cola, Colgate-Palmolive và Kenvue cũng dùng để đo mức tái chế bao bì của họ
reverse.fashion phân loại quần áo cũ ra sao?
Châu Âu tạo ra gần 7 million (7 triệu) tấn hàng dệt đã qua sử dụng mỗi năm, và khoảng một phần tư được thu gom riêng rồi phân loại thủ công, việc chậm và tốn kém. Startup reverse.fashion ở Berlin dùng thị giác máy tính độ phân giải cao để đọc loại sản phẩm, lỗi, màu, cỡ, thương hiệu, cấu trúc vải, mùa và kiểu dáng, rồi xếp mỗi món đồ vào nhóm giá trị nhất.
Mỗi món đồ đi qua băng chuyền với tốc độ 3 mét mỗi giây và qua hơn chục mô hình thị giác chạy trên mô-đun Jetson. Đồng sáng lập Karsten Pufahl ước tính hệ thống phân loại trong một giờ khối lượng trước đây mất một tuần, và đang được triển khai tới các cơ sở ở châu Âu. Tech.eu cho biết quần áo được chuyển tới tái sử dụng, sửa chữa, bán lại, nâng cấp tái chế hoặc tái chế, và công ty nói khách hàng có thể tăng năng suất 40 per cent.
Có giá bán không?
Không nguồn nào nêu giá hay điều khoản hợp đồng cho các hệ thống này. Chúng dành cho đơn vị vận hành tái chế, không phải người tiêu dùng.
Phù hợp với ai?
Đơn vị vận hành nhà máy tái chế. Điểm chung là thay việc đoán hoặc lấy mẫu thủ công bằng dữ liệu liên tục.
Thương hiệu và nhà sản xuất bao bì. Greyparrot cho biết Coca-Cola, Colgate-Palmolive và Kenvue dùng dữ liệu của họ để xem bao bì ra sao tại các nhà máy thực.
Đơn vị phân loại và bán lại hàng dệt. reverse.fashion nhắm vào công đoạn thủ công cản trở việc bán lại quần áo còn dùng được.
Độc giả nói chung. Không có sản phẩm nào để mua, nhưng bài cho thấy công nghệ phân loại đang đi về đâu.
Điều gì vẫn chưa rõ?
Số liệu do các công ty cung cấp, và các con số công suất, chi phí của AIRECO là mục tiêu cho dây chuyền chưa xây xong. Không nguồn nào đưa ra kết quả kiểm chứng độc lập hay chi phí.
