


Möglichkeiten, künstliche Intelligenz zur Reduzierung von Plastikmüll einzusetzen
Der Einsatz künstlicher Intelligenz in der Kunststoffabfallwirtschaft macht den Prozess präziser und schneller.
Kunststoffabfall ist eine der größten Herausforderungen, wenn es um Nachhaltigkeit geht, und für Unternehmen heute ein großes Anliegen. In ihrem Bestreben, die Umweltverschmutzung zu minimieren und zu beseitigen, greifen Unternehmen und Regierungen auf künstliche Intelligenz (KI) als hilfreiches Werkzeug zurück. Weniger als 10 % der jährlich weltweit erzeugten 400 Millionen Tonnen Plastikmüll werden recycelt. Obwohl die Lösung dieses Problems erhebliche und komplexe Änderungen erfordert, kann der Einsatz künstlicher Intelligenz das erforderliche Wissen und die erforderliche Effizienz erlangen.
Optimierte Kunststofflieferkette
Künstliche Intelligenz kann die Effizienz von Lieferkettenabläufen verbessern. Mithilfe von Predictive Analytics können Unternehmen ein klareres Verständnis von Nachfrageänderungen erlangen und Überproduktion verhindern. KI kann Unternehmen dabei helfen, nur die erforderliche Menge an Kunststoff zu verwenden und Abfall zu reduzieren, indem sie die Produktion an sich ändernde Nachfragezyklen anpassen.
Einige Unternehmen versuchen, eine geschlossene Lieferkette zu schaffen, die Recycling und Rückführungen einschließt, um Verschwendung in der Produktion zu vermeiden. Bei der Gestaltung und Implementierung dieser Systeme müssen komplexe Faktoren berücksichtigt werden, aber KI kann dabei helfen.
Analysetools können potenzielle Wiederverwendungsorte für Materialien oder die effizienteste Art der Retourenabwicklung identifizieren. Unternehmen können ihre Lieferketten leichter umstrukturieren, um Plastikmüll zu reduzieren.
Neue Entsorgungsmethoden finden
Künstliche Intelligenz kann kreative umweltfreundliche Lösungen finden, um Plastik loszuwerden. Kürzlich nutzten Forscher maschinelles Lernen, um ein Enzym zu entwickeln, das PET-Polymer in weniger als 24 Stunden in seine chemischen Bestandteile abbauen kann. Unternehmen können diese Inhaltsstoffe in neue Materialien umwandeln und Abfall reduzieren.
Traditionelle Entdeckungstechniken sind arbeits- und ressourcenintensiv und erfordern oft mehrere Laborexperimente. ML-Algorithmen können diesen Prozess beschleunigen, indem sie die Wechselwirkungen verschiedener Verbindungen simulieren. Sie können vielversprechende Kandidaten dann schneller und genauer entdecken als herkömmliche Forschung.
Eine ähnliche KI-gestützte Studie könnte weitere Strategien zum Abbau von Plastik aufdecken. Die Erkenntnisse könnten eine wichtige Rolle bei der Bewirtschaftung des aktuellen Plastikmülls und der Vermeidung zukünftiger Abfälle spielen.
Wege zur Reduzierung des Plastikverbrauchs finden
Erstens ist die Reduzierung des Einsatzes dieses Materials der erste Weg, mit dem künstliche Intelligenz dazu beitragen kann, Plastikmüll zu reduzieren. Einige Unternehmen haben begonnen, mithilfe künstlicher Intelligenz verschiedene Verpackungslayouts zu simulieren und zu analysieren, um zu verstehen, wie sie neu gestaltet werden können, um die gleiche Festigkeit mit weniger Material zu erzielen. Unternehmen, die diese Maßnahmen umsetzen, verwenden weniger Plastik.
Künstliche Intelligenz ist auch in der Lage, den Ersatz von Kunststoffen in Produkten und der Verpackung ihrer Alternativmaterialien zu simulieren. Mit diesem Wissen können Unternehmen auf recycelbarere, umweltfreundlichere Materialien umsteigen, ohne einen zeitaufwändigen und teuren Prototyping-Prozess durchlaufen zu müssen. Das manuelle Finden der besten Modifikationen kann Monate dauern und zu mehreren kostspieligen Fehlern führen, aber künstliche Intelligenz kann dies schnell und effizient erledigen.
Verschwenderische Fehler beseitigen
KI kann auch traditionellere Verarbeitungstechniken verbessern. Recyclinganlagen nutzen oft manuelle Sortiertechniken, um wiederverwertbare Kunststoffe vom Müll zur Deponierung zu trennen. Fehler sind unvermeidlich, da diese repetitive Arbeit für den Menschen oft belastend oder ermüdend ist, aber KI kann das ändern.
Machine-Vision-Systeme sind bei der Trennung von Müll und Wertstoffen schneller und genauer als Menschen. Sie erreichten immer die gleiche Geschwindigkeit und Genauigkeit wie diejenigen, die gelangweilt und abgelenkt waren. Recyclinganlagen können dann Fehler verhindern, die dazu führen könnten, dass wiederverwertbarer Kunststoff auf Mülldeponien entsorgt wird.
Ebenso können industrielle Fehler durch den Einsatz von maschinellem Sehen und anderen Lösungen der künstlichen Intelligenz in Produktionsanlagen vermieden werden. Indem diese Geräte die Fehleranfälligkeit von Kunststoffherstellern verringern, reduzieren sie die Materialverschwendung.
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