利用人工智慧降低塑膠垃圾的方法

在塑膠廢棄物管理中使用人工智慧使流程更加準確和快速

就永續性而言，塑膠廢棄物是最普遍的挑戰之一，這是當今組織最關心的問題。在尋求最小化和消除污染的過程中，企業和政府正在轉向人工智慧(AI)作為一種有用的工具。全世界每年產生的4億噸塑膠廢棄物中只有不到10%被回收。儘管解決這個問題需要重大而複雜的改變，但使用人工智慧可以獲得所需的知識和效率。

塑膠供應鏈優化

人工智慧可以提高供應鏈運作的效率。使用預測分析，企業可以更清楚了解需求變化，防止生產過剩。人工智慧可以幫助企業只使用必要數量的塑料，透過調整製造以適應不斷變化的需求週期來減少浪費。

有些公司試圖建立一個閉環供應鏈，包括回收和返回以消除生產中的浪費。在確定如何設計和實現這些系統時，必須考慮複雜的因素，但AI可以提供幫助。

分析工具可以識別材料的潛在再利用位置或處理退貨的最有效方式。企業會發現，為了減少塑膠垃圾，重組供應鏈變得更簡單。

尋找新的處理方法

人工智慧可以提出創造性的綠色解決方案來擺脫塑膠。最近，研究人員利用機器學習開發了一種酶，可以在不到24小時內將PET聚合物降解為其組成化學物質。企業可以將這些食材製成新材料，減少浪費。

傳統的發現技術是勞動和資源密集的，經常需要多個實驗室實驗。透過模擬不同化合物的相互作用，ML演算法可以加速這一過程。然後，他們可以比傳統研究更快、更準確地發現有前途的候選人。

一項類似的人工智慧輔助研究可能會揭示分解塑膠的進一步策略。這些發現可能在管理當前的塑膠廢物和避免未來的廢物方面發揮重要作用。

尋找減少塑膠使用的方法

首先，減少使用這種材料是人工智慧可能有助於減少塑膠垃圾的第一種方式。一些企業已經開始使用人工智慧模擬和分析各種包裝佈局，以了解如何重新設計它們，並以更少的材料提供相同的強度。實施這些措施的公司使用更少的塑膠。

人工智慧也能夠模擬產品中塑膠的替代及其替代材料的包裝。利用這項知識，企業可以轉換到更可回收、更環保的材料，而無需經歷耗時、昂貴的原型製作過程。手動尋找最佳修改可能需要幾個月的時間，並導致幾個代價高昂的錯誤，但人工智慧可以快速有效地完成它。

消除浪費的錯誤

人工智慧還可以增強更傳統的處理技術。回收設施經常使用手工分類技術將可回收的塑膠從垃圾中分離出來進行填埋。錯誤是不可避免的，因為這種重複的工作對人類來說經常是繁重或令人厭倦的，但人工智慧可以改變這一點。

在從回收物中分離垃圾方面，機器視覺系統比人更快更精確。與那些感到無聊和心煩意亂的人相比，他們總是能達到同樣的速度和精確度。然後，回收設施可以阻止可能導致可回收塑膠被傾倒在垃圾掩埋場的錯誤。

與此類似，透過在生產設施中使用機器視覺和其他人工智慧解決方案，可以避免工業錯誤。透過使塑膠製造商不容易出錯，這些小玩意將減少材料浪費。

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