Không còn thời gian để lãng phí khi các nhà nghiên cứu rà soát các thùng rác khắp các công trường xây dựng ở Melbourne, chụp hàng trăm bức ảnh về các vật liệu được đưa đi chôn lấp.
Tập dữ liệu chất thải CRD: (a) Hình ảnh nguồn, (b) Hình ảnh thực tế và (c) Trình bày theo pixel của các loại chất thải trong tập dữ liệu. Nguồn: Tạp chí Quản lý Môi trường (2024). DOI: 10.1016/j.jenvman.2023.119908
Giờ đây, trong nghiên cứu mới được công bố trên Tạp chí Quản lý Môi trường có thể cách mạng hóa cách xử lý và tái chế vật liệu phế thải xây dựng, họ đã sử dụng hình ảnh để huấn luyện học sâu (DL) và trí tuệ nhân tạo (AI) để nhận dạng hàng loạt vật liệu và hạt trong chất thải hỗn hợp phát sinh từ các công trường xây dựng.
Được dẫn dắt bởi Monash Ph.D. ứng cử viên Diani Sirimewan, từ Phòng thí nghiệm Tự động hóa và Bền vững trong Xây dựng và Cơ sở hạ tầng thông minh (ASCII) trong Kỹ thuật Xây dựng, nghiên cứu mở đường cho việc sử dụng robot tiên tiến và tự động hóa để xử lý chất thải xây dựng, hiện đang dựa vào công nhân để xử lý thủ công các mối nguy hiểm và chất thải có khả năng bị ô nhiễm.
Hệ thống dựa trên máy tính có thể xác định và phân loại các vật liệu có thể tái chế chính xác và hiệu quả hơn so với con người và thậm chí còn có khả năng phát hiện các chất gây ô nhiễm có thể gây rủi ro cho cộng đồng và môi trường như đã thấy trong cuộc điều tra về lớp phủ vườn bị nhiễm amiăng được phát hiện gần đây ở Công viên Sydney.
Trong khi nhiều vật liệu như gỗ và thủy tinh có khả năng tái chế, việc phân loại rác thải từ các công trường phá dỡ và xây dựng rất phức tạp và đầy thách thức, đồng thời những tiến bộ đáng kể còn hạn chế đối với rác thải sinh hoạt vốn không thể phân biệt được giữa nhiều loại rác thải lộn xộn.
Sirimewan tin rằng nghiên cứu của cô là nghiên cứu đầu tiên chụp được hình ảnh chi tiết về chất thải CRD dày đặc bên trong các thùng ở công trường xây dựng, cho phép cô xây dựng các mô hình nhận dạng và phát hiện tiên tiến đáng kể có khả năng nhận biết chất thải gần như bị chôn vùi hoàn toàn giữa các loại rác khác và các hạt gây ô nhiễm nhỏ.
Sirimewan đang hợp tác chặt chẽ với các đồng nghiệp đang thử nghiệm công nghệ sử dụng mô phỏng với cánh tay robot và hy vọng nó sẽ thúc đẩy đầu tư vào R&D và tự động hóa robot để nâng cao hiệu quả xử lý và tái chế chất thải xây dựng ở Australia.
Sirimewan cho biết: “Các mô hình học sâu của chúng tôi cho thấy khả năng vượt trội trong việc nhận biết thành phần của dòng chất thải xây dựng và phá dỡ, bao gồm cả việc xác định các chất gây ô nhiễm”.
"Thật thú vị. Công nghệ này có thể giảm đáng kể lượng rác thải được đưa đến các bãi chôn lấp thông qua hoạt động tái chế chất lượng tốt hơn - mang lại lợi ích cho môi trường và giảm nhu cầu người lao động phải tiếp xúc với các vật liệu nguy hiểm và độc hại.
"Chúng tôi liên tục cải tiến các mô hình của mình để ứng dụng vào các công nghệ robot mới và hợp tác chặt chẽ với các đồng nghiệp đang thử nghiệm nó thông qua mô phỏng cánh tay robot."
Sirimewan cho biết Australia rất cần các nhà máy tái chế chất thải xây dựng.
Sirimewan cho biết: “Với khối lượng bãi chôn lấp chất thải xây dựng dự kiến sẽ tăng vọt, việc quản lý hiệu quả bãi thải này ngày càng trở thành một vấn đề”.
"Đầu tư vào toàn bộ hệ sinh thái quản lý chất thải xây dựng sẽ hỗ trợ nền kinh tế tuần hoàn, tạo việc làm, cơ hội sản xuất và cơ hội phát triển thị trường cho các sản phẩm tái chế."
Người đứng đầu Phòng thí nghiệm ASCII, Phó Giáo sư Mehrdad Arashpour, cho biết việc hỗ trợ đổi mới các giải pháp rất cần thiết cho vấn đề quản lý chất thải ngày càng gia tăng là vì lợi ích quốc gia.
Arashpour cho biết: “Mỗi khi chúng tôi phá bỏ hoặc cải tạo một tòa nhà hoặc xây dựng một cái gì đó mới, một lượng lớn chất thải sẽ được tạo ra”.
"Hiện tại, hầu hết các vật liệu này đều bị lãng phí và đưa vào bãi rác, gây ra những tác động đáng kể đến môi trường, chưa kể đến việc mất đi các nguồn tài nguyên có thể tái sử dụng và chi phí kinh tế."
Mời đối tác xem hoạt động của Pacific co.ltd:
Fanpage: https://www.facebook.com/Pacific-Group
YouTube: https://www.youtube.com/@PacificGroupCoLtd
