В «Сколково» представили инновационные системы сортировки отходов

Эксперты Фонда «Сколково» совместно с ППК «РЭО» обсудили переход и внедрение современных оптических установок для сортировки отходов. 5 команд-разработчиков инновационных решений продемонстрировали работу своих устройств и ПО с искусственным интеллектом для распознавания и сепарации в условиях, приближенных к реальным.

На территории технопарка «Сколково» были представлены разработки в области автоматизированного мониторинга и анализа вторсырья, высокоскоростные дельта-роботы для сортировки отходов с функцией распознавания объектов при помощи ИИ, оптический сепаратор, а также модуль по роботизированной сортировке бытовых отходов. Перед участниками стояла задача предложить комплексное решение, позволяющее повысить качество и эффективность процесса сортировки отходов.

Юрий Хаханов, директор по акселерации по городским технологиям кластера энергоэффективных технологий Фонда «Сколково»: «Мы всегда стараемся решить задачу обеспечения отрасли переработки отходов инновационными и передовыми технологиями. При этом важно повышать экономическую эффективность. В первую очередь, мы рассчитываем на то, что представленные решения будут конкурировать на рынке и показывать наилучшие результаты. Думаю, что гибридные, комплексные системы, в конечном итоге и будут решать те задачи, которые предъявляет рынок».

Резидент «Сколково» NevLabs представил дельта-робот, применяющегося для сортировки бытовых отходов. Для распознавания используется нейронная сеть, что, во-первых, позволяет кардинально снизить стоимость решения по сравнению с традиционными оптическими сортировщиками, работающими в инфракрасном диапазоне, а во-вторых, позволяет распознавать фракции, неподвластные спектральному анализу.

Александр Неволин, руководитель компании NevLabs: «Одно из главных преимуществ нашего решения — то, как мы применяем ИИ, в качестве основного способа распознавания. Еще с момента создания у нашей компании были компетенции в области применения искусственного интеллекта, и благодаря инвестициям Фонда „Сколково“ мы смогли прийти к промышленным внедрениям и продажам. Наши разработки позволяют не только снизить стоимость оборудования, но и распознавать больше фракций, что повышает качество сортировки отходов».

Компания Leonovich Labs представила решение для автоматизированного мониторинга и анализа вторсырья на конвейерной ленте. ПО с использованием технического зрения в синергии с ИИ анализирует состав отходов и генерирует отчеты по морфологическому составу потока для мусоросортировочных комплексов. Нейросеть для анализа размещается на российских серверах, а данные с датчиков передаются по защищенному каналу, обеспечивая безопасность информации. «Аксалит Софт» продемонстрировал работу оптического сепаратора с NIR-технологией для автоматической сортировки ТКО. В основе лежат специально обученные нейронные сети, а определение видов отходов происходит с помощью фотометрического анализа.

Компания «Интеллектуальные системы» показала высокоскоростные дельта-роботы для сортировки отходов с функцией распознавания объектов при помощи ИИ для применения в промышленности, а также сортировки ТБО. Модульная конструкция разработки позволяет комбинировать различные варианты оснастки модуля и подстраивать аппаратную часть под конкретную линию заказчика.

Еще один резидент «Сколково» — компания «ECOBOT» представила модуль по роботизированной сортировке бытовых отходов с помощью системы искусственного интеллекта.

Денис Буцаев, генеральный директор ППК «РЭО»: «Внедрение автоматизированных систем, основанных на искусственном интеллекте, — это один из способов снижения объема полигонного захоронения. Такие системы позволяют эффективно и в больших объемах сортировать отходы. Плюс, немаловажный аспект — импортозамещение. Оптические сепараторы — та сфера, где как раз нужны отечественные разработки. Поэтому мы решили провести в „Сколково“ хакатон, формат выбрали необычный — битва роботов-сортировщиков. Участники представили замечательные идеи машин для обработки отходов. А победителем стал проект Nevlabs с роботом, использующим для распознавания отходов нейронную сеть».

Источник:

ХайТек+