استخدام الذكاء الاصطناعي لتطوير كاميرا لفصل نفايات البناء.. فرصة لمكافحة تغير المناخ
تستخدم شركة ناشئة من مدينة توبنجن الألمانية الذكاء الاصطناعي لتطوير كاميرا لفصل نفايات البناء، إن السوق ضخمة ـ وكذلك إمكانية إنقاذ المناخ.
وكشفت جامعة توبنجن في بيان لها، أن الفكرة جاءت على العشاء مع أحد رواد أعمال إعادة التدوير في ألمانيا، بين سلطة الطماطم ولحم البقر المشوي بالبصل، أخبر أصدقاءه الأربعة عن حمولات الشاحنات من نفايات البناء التي يتم التخلص منها في منشآته، “يتم خلط الحصى والسيراميك والطوب والأسمنت، لكن جزءاً كبيراً من الأنقاض قابل لإعادة التدوير في الواقع”.
وأضاف بيان للجامعة أنه سرعان ما حدد أصدقاؤه الإمكانات التجارية لحل هذه المشكلة، وخلال دراستهم، قاموا بتجربة الكاميرات التي يمكنها تمييز الهياكل السطحية عن الفاكهة بمساعدة الذكاء الاصطناعي، ولم يكن هناك سبب لعدم إمكانية تطبيق هذه الطريقة لفرز نفايات البناء، وبعد زيادة رأس المال، وقع الأربعة عقد بدء التشغيل في فبراير 2022.
القمامة في الحركة
يقع مكتب Optocycle في وسط مدينة توبنجن، في Holzmarkt مقابل الكنيسة والمنازل نصف الخشبية، يوجد بالداخل مكاتب بها العديد من الشاشات، وصندوق به طوب مكسور وحصى على الأرض.
كاميرا معلقة على سقالة فوق الكومة. الجهاز عبارة عن نموذج توضيحي. تقوم منشأة Optocycle الفعلية في لاناو بولاية هيسن بتصوير الشاحنات التي تدخل مكب النفايات.
يمكن للبالغين بسهولة معرفة الفرق بين المبنى والشاحنة، وما إذا كانت الشاحنة محملة أم لا، يجب أن تتعلم الخوارزميات هذه القدرة بمساعدة بيانات التدريب.
تمتلك Optocycle مجموعة بيانات فريدة من نوعها في جميع أنحاء العالم من خلال شراكتها مع شركة إعادة التدوير في Lahnau .
التعرف على 95 % من المواد بشكل صحيح
يقول المؤسس لارس وولف، 31 عامًا، وهو خبير علوم الكمبيوتر في الفريق: “نحصل كل يوم على مئات الصور من مكب النفايات، ونقوم بتغذية الذكاء الاصطناعي”، لقد تم بالفعل التعرف على 95 % من المواد بشكل صحيح بواسطة الذكاء الاصطناعي، وسوف تختفي بقية حالة عدم اليقين قريبا، وفي الخطوة الثانية، يجب أن تكتشف الشبكة العصبية حركة الشاحنات وتعوضها حتى يمكن إنشاء صور واضحة وتقييمها.
يقول وولف: “تمر الشاحنات بسرعة تحت الكاميرا وتشوه الصورة”، تتبع نظراته الخطوط الموجودة على شاشته المليئة بالحروف والأرقام والحروف، يكتب شيئا على لوحة المفاتيح الخاصة به، ويساعده طالب متدرب في جامعة توبنجن في تحسين الكود.
وفي هذه الأثناء، يتواجد الشريك المؤسس ماكس فريدريك جيركن، البالغ من العمر 28 عامًا، في مكتب اختبار الكاميرا ويتحدث إلى شركة إعادة تدوير أخرى مقرها بالقرب من توبنجن.
لا يوجد نقص في نفايات البناء: يتم توليد 80 مليون طن من الخرسانة والحصى والطوب وغيرها من الحطام في مواقع البناء في ألمانيا كل عام، وهذا يجعل من نفايات البناء أهم أنواع النفايات في ألمانيا.
إدعاء صناعة البناء إعادة تدوير المخلفات
يقول جيركن: “تدعي صناعة البناء أن مخلفات البناء يتم إعادة تدويرها، لكن هذا البيان مضلل”، “يتم ملء الأنقاض إلى حد كبير من خلال بناء الطرق – إنه ليس اقتصادًا دائريًا حقًا”، تعتبر الخرسانة والطوب من مواد البناء القيمة ويمكن إعادة تدويرها – إذا أمكن تقسيم الشاحنات وحمولتها إلى خرسانة، وخاصة الخرسانة والركام المختلط ، إذا تم ذلك بالعين البشرية، فسيتم ارتكاب الكثير من الأخطاء، نادرًا ما يقومون بفحص الشحنة بأكملها ويمرون بأيام سيئة وجيدة، ويمكن للذكاء الاصطناعي القيام بذلك بشكل أسرع وأكثر دقة.
وستكون التكنولوجيا مساهمة في مكافحة تغير المناخ، يقول جيركين: ” 8 % من الغازات الدفيئة تأتي من إنتاج الأسمنت”، “إذا تمكنا من حل مشكلة إعادة تدوير مخلفات البناء، فيمكننا المساهمة بشكل فعال في الحد من انبعاثات ثاني أكسيد الكربون.”
باستخدام مكعب البيانات
بالتعاون مع مجموعة الأنظمة المعرفية في جامعة توبنجن، بقيادة البروفيسور أندرياس زيل، تقدم جيركن بطلب للحصول على أكثر من نصف مليون يورو من برنامج Invest BW، وهو برنامج لتمويل الابتكار تقدمه وزارة الشؤون الاقتصادية في بادن فورتمبيرج، يقوم علماء الكمبيوتر في شركة Zell بتطوير طريقة جديدة للتحليل البصري للأسطح والمواد بمساعدة الذكاء الاصطناعي: ما يسمى بمكعبات البيانات الفائقة الطيفية.
كيف يعمل هذا نرى في قسم علوم الحاسب الآلي في اليوم التالي، يقوم Gerken و Wolff برفع الصناديق التي تحتوي على الأنقاض من صندوق السيارة على عربة وينقلان البضائع إلى مختبر ليون فارجا وهانا فرانك، “البيتومين، الطوب، الأسمنت مع الحصى، الحصى فقط.. هل هذا يكفي؟” يجيب فارجا، عالم الكمبيوتر: “في الوقت الحالي”، “نحن نلتقط الصور ونصنف المكونات بألوان مختلفة.”
يُظهر الملصق الشبكة العصبية التي يوجد عندها الطوب والحصى والخرسانة في الصورة، مثل المعلم الذي يخبر الطلاب بالإجابة الصحيحة لمهمة ما، بعد ذلك، تتعرف الشبكة بشكل مستقل على الأطوال الموجية الكهرومغناطيسية والأشكال وبنية السطح التي تميز الملصق.
يجب أن تكون الكاميرا ميسورة التكلفة
بالنسبة للتسجيلات، يضع فارجا قطعًا فردية من الصناديق على صينية بلاستيكية أسفل كاميرته، تسجل الكاميرا كلا من طيف الطول الموجي للضوء المرئي بين 350 و750 نانومتر وما بعده حتى 1700 نانومتر.
ويقول: “ربما يكون الطيف الذي يتجاوز الضوء المرئي أكثر ملاءمة لفرز نفايات البناء”.
فارجا يعرف من التجربة، البروفيسور زيل وفريقه متخصصون في التحليل الطيفي للأغذية.
إنهم يطورون طرقًا للتحليل البصري للفطريات على المحاصيل أو نضج الفواكه والخضروات ويعرفون مدى ثراء المعلومات في طيف الموجات وراء الضوء المرئي.
هذه المرة يتعلق الأمر بالأنقاض، ويأمل ليون فارجا وهانا فرانك في نشر نتائجهما في مجلة علمية. ستكون جميع النتائج متاحة للعامة، فهم ملتزمون كعلماء بفتح الأبحاث.
ومع ذلك، يمكن لشركة Optocycle استخدام النتائج لتطوير كاميرا ميسورة التكلفة لمدافن النفايات.
تكلفة الكاميرا
تبلغ تكلفة الكاميرا الموجودة في مختبر فارجا عدة عشرات الآلاف من اليورو، وتنتج مكعبات فائقة الطيف في العديد من نطاقات الأطوال الموجية للأنقاض، بعد التجارب، ستعرف Optocycle بالضبط الأطوال الموجية المهمة لفرز نفايات البناء، الكاميرا المتخصصة أرخص بكثير في التطوير.
يقول جيركين: “لا ينبغي أن تكلف الكاميرا الخاصة بنا أكثر من بضع مئات من اليورو”، وفي غضون عام ونصف، أصبح واثقًا من أن Optocycle ستبيع المنتج بالفعل.
الدعم من مركز بدء التشغيل
بالنسبة لهذه الخطوة الأخيرة من مرحلة التأسيس، استفادت Gerken من التمويل الأولي بمبلغ 250.000 يورو من L-Bank ومستثمر مشارك، وهي شركة إنشاءات مقرها في شتوتجارت.
وقد ساعده مركز الشركات الناشئة في الجامعة (انظر الإطار) في التقدم بطلب للحصول على التمويل، “إذا نجحت الشركة، يمكن للدولة تحويل القرض إلى أسهم في الشركة – وهو نموذج تمويل تم تطويره وتطبيقه بنجاح في إسرائيل.
وتثق جيركين في أن عملية بناء شركتها الناشئة ستتم وفقًا للخطة: سنة ونصف حتى نضج السوق، وست سنوات حتى “البطل الخفي” ثم شيء جديد، حقيقة أن المنافسين يمكن أن يكونوا أسرع لا تزعجه.
يقول: “قبل أن يؤسس مارك زوكربيرج فيسبوك، كان بإمكانه أن يذكر العديد من الأسباب التي قد تؤدي إلى فشله”، “لكنه لم يفعل وبدلا من ذلك، بدأ.”
