スウェーデンにおける自動廃棄物識別による循環型経済の促進

2021年サーキュラリティ・ギャップ報告書』によると、世界の人々は毎年1000億トンの物質を消費しているが、リサイクルはわずか8.6％に過ぎない。スウェーデン南部のチームは、廃棄物の流れから資源を回収するための自動化技術を改善することで、この割合を増やしたいと考えている。このプロジェクトでは、AI対応のセンサーと高度なロボット工学を使用して、産業廃棄物に含まれるリサイクル可能な物質を識別・選別する廃棄物識別テストベッドを開発した。

IoT技術を廃棄物管理に応用するために協力する

廃棄物識別テストベッドは、イノベーション・スコーネとモバイル・ハイツという、企業、学術界、公共部門を結びつけ、公共の利益のためにイノベーションを起こそうとする2つの組織のコラボレーションから生まれた。

パートナーであるInvest in Skåne社、Norrvidinge社、OP Teknik社、およびマイクロソフト・データセンター・コミュニティ開発からの助成金とともに、チームは、センサー・エンジニアが実際の廃棄物選別環境で技術をテストするために使用できるオープン・プラットフォームを開発した。廃棄物識別テストベッドは、センサー技術と既存の廃棄物選別機との間にハードウェアとソフトウェアのインターフェースを提供するため、エンジニアは異なるセンサーを簡単に接続し、異なる廃棄物の流れにおけるその性能の速度と精度を評価・比較することができる。

廃棄物識別テストベッド・プロジェクトは、2020年6月から2021年7月にかけて実施された。この間、研究者とエンジニアはこのプラットフォームを使って、さまざまな産業廃棄物の流れから再利用可能なものを選別するセンサーの検証と改良を行った。例えば、チームはルンド大学の研究者と協力して、光子を撮影する科学的目的のために開発された世界最速のカメラをテストした。このカメラを使用したセンサーの実験室プロトタイプは、検出が困難な物質の識別に成功し、このカメラのコストは現在のセンサーに使用されているハイパースペクトルカメラよりも20％低いことが証明された。研究チームは現在、このカメラを市販するためのパートナーシップを模索している。

業界全体にイノベーションを巻き起こす

このプロジェクトは、最初のテストにとどまらず、イノベーションを巻き起こした。例えば、ルンド大学の学生であるエミール・サンデリンは、コンピューターイメージングの研究で広く知られるカール・ヨハン・オーストロム教授の指導の下、修士号取得のためのプロジェクトでテストベッドを使用した。サンデリンのプロジェクトでは、インスタンスセグメンテーションの新しい手法を評価した。インスタンスセグメンテーションとは、ある物体がどこで終わり、別の物体がどこで始まるかを識別する能力である。このプロジェクトでは、テストベッド・プロジェクトで収集された画像データにAIアルゴリズムをトレーニングすることで、材料識別の精度を向上させることができた。新しい技術は、より正確ではあるが、速度が遅いため、現在の研究では、これらの新しいアルゴリズムを改良し、その速度を向上させている。

イノベーション・スコーネ社は、この技術を病院内の廃棄物の自動選別に応用する可能性も考えている。病院廃棄物は、患者への曝露レベルが異なるため、複雑なユースケースである。再利用可能物の自動識別と滅菌は、現在ほとんどの材料が廃棄物となっている分野にリサイクルをもたらす可能性がある。

より持続可能な未来を見据えて

材料の循環型経済、そして再利用材料のより良い市場の創造は、すべてより良いセンサーによる材料のより良い識別から始まる。廃棄物識別テストベッドは、廃棄物管理における技術革新の中心点を確立した。新技術は、材料市場に参入する再利用可能な材料の供給を増加させ、リサイクル材料のコストを削減し、経済をバージン資源からシフトさせることを約束する。新たな民間と公共のパートナーシップを確立することで、チームは、より持続可能な未来のために、改善された選別技術を業界全体で共有することを望んでいる。

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