Работающий на основе нейронной сети робот-сортировщик мусора от московской компании NevLabs победил на экохакатоне Green Tech Startup Booster, который совместно организовали Российский экологический оператор (РЭО) и фонд «Сколково».

Участники хакатона должны были предложить собственное комплексное решение по повышению качества сортировки отходов, причем в условиях, которые были максимально приближены к реальным. 

«Внедрение автоматизированных систем, основанных на искусственном интеллекте, — это один из способов снижения объема полигонного захоронения. Такие системы позволяют эффективно и в больших объёмах сортировать отходы. <...> Оптические сепараторы — та сфера, где как раз нужны отечественные разработки. Поэтому мы решили провести в Сколково хакатон, формат выбрали необычный — битва роботов-сортировщиков», — рассказал гендиректор РЭО Денис Буцаев, слова которого приводит ТАСС.

Победивший в конкурсе робот от NevLabs использует нейросеть для распознавания твердых бытовых отходов, что позволяет резко снизить стоимость его использования для этих целей, по сравнению с обычными оптическими сортировщиками мусора, которые работают в инфракрасном диапазоне. Кроме того, благодаря использованию нейротехнологий становится возможным распознавание тех фракций, которые не распознаются при помощи применяемого обычно в этом случае спектрального анализа. По словам разработчиков, нейросеть может, например, отличить пластиковую бутылку из-под воды от точно такой же из-под растительного масла, поскольку действует по принципу опоры на визуальный образ — спектральный же анализ покажет, что обе бутылки абсолютно одинаковы, что, само собой, снизит результативность сортировки

Впрочем, конкуренты тоже представили интересные решения. Например, разработчики из компании «Аксалит Софт» привезли на хакатон оптический сепаратор с NIR-технологией для автоматической сортировки ТКО мусора, который также использует в работе нейронные сети, а затем сортирует ТБО путем фотометрического анализа. А компания Leonovich Labs представила решение по автоматизированному мониторингу и сортировке вторсырья с помощью конвейерной ленты, используя «техническое зрение» ИИ и генерацию отчета по морфологическому составу отходов