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            印尼垃圾分類:人工智能派上用場

            作者: 時(shí)間:2019-08-21 來源:人民郵電報(bào) 收藏

            自7月份上海開始推行“史上最嚴(yán)措施”以來,成了很多人日常生活中的“必修課”。一個(gè)月過去,利用新技術(shù)、新模式推進(jìn)的探索不斷涌現(xiàn)。

            本文引用地址:http://www.biyoush.com/article/201908/403949.htm

            垃圾污染問題并非中國所獨(dú)有,很多發(fā)展中國家都備受困擾。日前,谷歌在一篇博客中透露,為減少印度尼西亞的塑料垃圾,印度尼西亞一家創(chuàng)業(yè)公司用上了技術(shù)。

            據(jù)介紹,塑料垃圾是印度尼西亞面臨的一大難題。這個(gè)國家擁有5萬公里長的海岸線,而該國又普遍缺乏垃圾處理的公共意識,將很多垃圾倒入大海。

            印度尼西亞創(chuàng)業(yè)公司Gringgo就希望借助技術(shù)力量應(yīng)對這個(gè)問題。

            Gringgo首席技術(shù)官兼聯(lián)合創(chuàng)始人費(fèi)布里亞迪·普拉塔瑪介紹,受印度尼西亞地形地貌影響,為可回收物定價(jià)十分困難。印度尼西亞包含17000個(gè)島嶼,其中有5個(gè)主要島嶼,而絕大多數(shù)回收利用設(shè)施都位于爪哇島。這使其他島嶼可回收物的運(yùn)輸成本增加,因此回收價(jià)值較低的材料就不再分類,最終以污染環(huán)境為代價(jià)。

            不僅如此,在印度尼西亞,環(huán)衛(wèi)工人的路線和工作安排通常不太規(guī)律,而且他們也缺乏相關(guān)知識和專業(yè)技能去精確辨別哪些物品有回收價(jià)值。這些因素對印度尼西亞的垃圾回收率和環(huán)衛(wèi)工人的生計(jì)具有很大的負(fù)面影響。

            2017年,Gringgo發(fā)布了幾款與垃圾處理相關(guān)的軟件。其中一款軟件允許環(huán)衛(wèi)工人追蹤回收物的類型和數(shù)量,還能向他們推薦更加有規(guī)劃的路線以節(jié)省時(shí)間,實(shí)現(xiàn)了人工量化回收物品,帶去了潛在收入。普拉塔瑪介紹,發(fā)布這些軟件一年內(nèi),Gringgo在首個(gè)試點(diǎn)村莊將垃圾回收率提升了35%。

            今年早些時(shí)候,Gringgo被評為“谷歌AI影響力挑戰(zhàn)賽”的20個(gè)受資助者之一?!拔覀兿氲娇梢詣?chuàng)建一個(gè)圖像識別工具,對不同垃圾進(jìn)行分類,并判斷其價(jià)值,進(jìn)而幫助提升塑料垃圾回收率?!逼绽斦f。

            在谷歌的幫助下,Gringgo正和另一家創(chuàng)業(yè)公司合作,使用谷歌的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)TensorFlow研發(fā)圖像識別工具。目標(biāo)是讓環(huán)衛(wèi)工人更好地對垃圾進(jìn)行分析和分類,并量化它們的價(jià)值。

            有了的加持,環(huán)衛(wèi)工人將可以為垃圾拍照,通過圖像識別判斷相關(guān)物品及其價(jià)值?!斑@將教育環(huán)衛(wèi)工人了解不同回收物的市場價(jià)值,幫助他們優(yōu)化選擇,并將收入最大化。最終將激勵(lì)環(huán)衛(wèi)工人以更高的效率回收和處理垃圾,并提升回收利用率?!逼绽斦f。

            普拉塔瑪介紹,Gringgo的目標(biāo)是不斷優(yōu)化模型,使它在經(jīng)濟(jì)角度更加可持續(xù),并實(shí)現(xiàn)廣泛推廣應(yīng)用。

            “我們相信,人工智能可以幫助解決我們這個(gè)時(shí)代最困難的社會(huì)和環(huán)境問題,比如醫(yī)療、災(zāi)害預(yù)測、環(huán)境保護(hù)、農(nóng)業(yè)或文化保護(hù)?!惫雀鐰I負(fù)責(zé)人、資深研究員杰夫·迪恩介紹,谷歌已經(jīng)啟動(dòng)“用AI造福社會(huì)”項(xiàng)目,探索利用機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)研究,對社會(huì)、人道主義事業(yè)和環(huán)境問題產(chǎn)生積極影響。 



            關(guān)鍵詞: 印尼 垃圾分類 人工智能

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