AMP Robotics 使用自动化和人工智能 (AI) 对废物流中的材料进行分类。日前，该公司首席执行官 Matanya Horowitz 解释了这是如何运作的、如何利用数据以及自动分拣可能影响包装行业的方式。

 

　　在谈及人工智能平台 (AMP Neuron) 来区分可回收材料和垃圾时，说，“Matanya Horowitz从小就对机器人技术和智能的起源很感兴趣。在加州理工学院攻读控制和动力系统博士学位时，看到了现在称为深度学习的学科的一些主要成果。一系列算法上的突破导致机器第一次学会如何看东西，大致和人类一样。毕业后，Matanya Horowitz想找到可以使用这项技术的地方，并在回收的世界里找到了。

 

　　似乎回收行业对这项技术的需求最大。当Matanya Horowitz参观回收设施时，她与人们谈论了他们面临的挑战。他们告诉Matanya Horowitz有关在回收过程中分离出的材料的质量问题，以及设施中员工流动率高的问题。机器学习和机器人技术的融合提供了令人信服的机会，可以将历来属于劳动密集型、高成本、不一致和限制性的任务自动化。自动化可以从这些复杂、异构的材料流中释放更多价值。

 

　　AMP的专有人工智能技术AMP Neuron通过查看回收设施内传送带上可回收材料的图像来工作。相机感知材料的方式与人类的方式非常相似。通过寻找特定的颜色、形状、纹理、徽标等，系统可以识别与材料类型相关的图案。Neuron将这些图像数字化，并使用生成的数据实时推断分类环境中的可回收材料和污染物。它通过将数百万个材料图像处理成数据来不断地自我训练，建立在一个不断扩展的神经网络之上，以适应设施材料流的变化。

 

　　Neuron将它在传送带上看到的每件物品的每个图像数字化，然后根据客户的设置引导机械臂挑选编程的材料。随着更多机器人的部署，该行业可以利用数百个单元的联网智能。AMP Robotics在生产中部署的基于人工智能的机器人和传感器越多，产生的网络效应就越多。在AMP Robotics的系统中，这种网络效应以指数方式增加了分类智能。如果出现具有挑战性的包装类型或新材料，AMP Robotics能够捕捉图像并训练AI识别物体。然后将这些知识部署到整个机器人舰队中。

 

　　从本质上讲，AMP Robotics部署的机器人越多，每个客户通过扩展AI的材料知识来帮助另一个客户的次数就越多。有趣的是，人工智能可以学习识别几乎任何可以教人识别的东西。这意味着人工智能可以超越塑料树脂或其他材料类型。它可以识别品牌、外形尺寸和某些类型的损坏。这为排序功能提供了一个全新的水平。例如，它可以识别铝箔与铝罐，或食品级与非食品级聚丙烯。

 

　　回收涉及在传送带上发现的物体的种类、形状和方向的无限可变性。训练一个神经网络来检测回收流中的物体并不容易——但当你考虑到这些物体在到达回收设施时可能经历的物理变形时，这是一个完全不同的挑战。它们可能会被折叠、撕裂、粉碎或被其他物体部分遮挡。这一挑战反映在机器人抓手中，您需要能够处理各种不同的形状因素和包装损坏类型。

 

　　与消费者包装的不断变化保持同步也是一项挑战。任何依赖视觉观察来了解包装和材料类型之间关联的机制都需要消耗稳定的数据流，以确保准确分类对象。

 

　　AMP Robotics正在努力提高回收的经济性和效率——降低回收成本，并显著增加高质量回收原料的数量。为此，AMP Robotics将技术作为改造解决方案部署到现有设施中，并运营AMP Robotics自己的设施，这些设施是从头开始用人工智能设计的。对于政府和非政府组织来说，一个重要因素是人工智能显著降低了衡量设施中发生的事情的成本。每个AI传感器都可以识别几乎所有感兴趣的不同材料类型。

 

　　凭借其以软件为中心的方法，在设施内进行“废物表征”的成本从每吨数千美元降至每吨仅几美元（或在某些应用中不到一美元）。这是了解行业物料流真实情况的成本降低了几个数量级。

 

　　回收自动化推动一致性，因为机器人可以24/7全天候工作。他们不累，也不需要休息。另外，他们可以在比人类移动得更快的传送带上工作。它们的一致性还导致回收商品的质量更高。机器人很灵活；AMP Robotics的系统可以进行调整以反映物流变化、商品价格等。

 

　　MRF中废料的数字化开辟了许多潜在的应用。今天部署在MRF中的前两个是机器人分拣以及独立传感器提供的描述和诊断分析。随着传感器分布在整个MRF中，AMP Robotics能够帮助MRF成为一个更加数据驱动的设施，以降低成本并增加收入。目前，MRF是一个集中的材料中心，但这些传感器的扩散开始将MRF转变为信息中心。MRF中的数据捕获也会影响新设施的设计。例如，AMP将AI应用于材料识别和高级自动化已经成熟到可以开发在全国范围内部署和维持的高转移二级分拣设施的可行性。

 

　　通过AMP Robotics的二次分拣模型，AMP以高精度和纯度回收各种形状因素和属性的混合纸张、金属和#1-#7塑料组合，特别关注由AI独特支持的塑料混合物。AMP Robotics向终端市场买家转售这些商品，包括加工商和制造商所需的定制化学品和聚合物混合物。

 

　　AMP Robotics的技术可以帮助生产商提高回收率并为可回收物创造新的价值流，最终帮助他们实现回收内容目标。随着生产者责任延伸 (EPR) 计划的出现和成熟，MRF中越来越多的传感器可以帮助满足报告回收率的需求。回收的数据收集、测量和材料表征还创建了一种机制，以支持联邦、州和地方政府的计划，重点是垃圾填埋场转移目标和回收内容标准，以推进更加循环的经济。

 

　　AMP Robotics的最新创新之一AMP Vortex，这是一种人工智能驱动的自动化解决方案，旨在改善薄膜和软包装的回收率。回收材料行业缺乏用于识别和分离薄膜和软包装的基础设施，这些材料会堵塞并非专为管理它而设计的MRF设备。

 

　　薄膜和软包装进入 MRF 的每条生产线，导致高度污染。但是，由于重量轻，大多数这些材料都可以用于纤维生产线。薄膜污染会降低纤维包的纯度，导致收入损失或需要在下游进行额外的后处理。由于将这些材料回收成原材料既复杂又昂贵，薄膜和软包装的终端市场受到限制。AMP Robotics正在开发Vortex来定位和回收用于打包和销售的薄膜和软包装，这最终将减少这些材料产生的废物。

 

　　AMP Robotics的使命是应用技术创造一个没有浪费的世界。AMP Robotics已经在C&D 、电子废料和有机物等领域取得增长，但AMP Robotics的目标是将AMP Robotics的技术应用于任何可以提高每吨材料可赚取利润的环境。

 

　　随着该行业响应包装消费品公司使用更多机器人技术对现有回收设施进行现代化改造的承诺，该行业继续蓬勃发展。通过这些改造，AMP Robotics在多个领域看到了机会，从材料表征能力的广度和精确度，到增加数据使用以改善回收操作，再到帮助政策制定者实现可持续发展目标。