자동화된 폐기물 식별을 통한 스웨덴의 순환 경제 촉진
2021 순환성 격차 보고서에 따르면 전 세계 사람들은 매년 1,000억 톤의 물질을 소비하지만 재활용 비율은 8.6%에 불과합니다. 스웨덴 남부의 한 연구팀은 폐기물 흐름에서 자원을 회수하는 데 사용되는 자동화 기술을 개선하여 이 비율을 높이기를 희망합니다. 이 프로젝트는 AI 지원 센서와 첨단 로봇 공학을 사용하여 산업 폐기물에서 재활용 가능한 재료를 식별하고 분류하는 폐기물 식별 테스트베드를 개발했습니다.
IoT 기술을 폐기물 관리에 적용하기 위한 협력
폐기물 식별 테스트베드는 비즈니스, 학계, 공공 부문이 함께 공익을 위한 혁신을 이루기 위해 노력하는 두 조직인 Innovation Skåne과 Mobile Heights의 협업으로 탄생했습니다.
이 팀은 파트너인 Invest in Skåne, Norrvidinge, OP Teknik과 Microsoft 데이터센터 커뮤니티 개발의 보조금과 함께 센서 엔지니어가 실제 폐기물 분류 환경에서 기술을 테스트하는 데 사용할 수 있는 개방형 플랫폼을 개발했습니다. 폐기물 식별 테스트베드는 센서 기술과 기존 폐기물 분류 기계 사이의 하드웨어 및 소프트웨어 인터페이스를 제공하므로 엔지니어는 다양한 센서를 쉽게 연결하고 다양한 폐기물 흐름에서 성능의 속도와 정확성을 평가하고 비교할 수 있습니다.
폐기물 식별 테스트베드 프로젝트는 2020년 6월부터 2021년 7월까지 진행되었습니다. 이 기간 동안 연구원들과 엔지니어들은 이 플랫폼을 사용하여 다양한 산업 폐기물 흐름에서 재활용품을 분류하는 센서를 검증하고 개선했으며, 여기에는 폐기물 분류라는 응용 목적으로 개발되지 않은 일부 기술도 포함되었습니다. 예를 들어, 이 팀은 광자 촬영이라는 과학적 목적을 위해 개발된 세계에서 가장 빠른 카메라를 테스트하기 위해 룬드 대학교 연구진에게 연락을 취했습니다. 이 카메라를 사용한 센서의 실험실 프로토타입은 감지하기 어려운 물질을 식별하는 데 성공했으며, 이 카메라는 현재 센서에 사용되는 초분광 카메라보다 가격이 20% 저렴했습니다. 연구팀은 현재 이 카메라를 상용화하기 위한 파트너십을 모색하고 있습니다.
업계 전반의 혁신 촉진
이 프로젝트는 초기 테스트를 넘어 혁신을 촉발했습니다. 예를 들어, 룬드 대학교 학생인 에밀 산델린은 컴퓨터 이미징 분야 연구로 널리 인용되는 칼 요한 오스트롬 교수의 지도 아래 석사 학위 프로젝트에 테스트베드를 사용했습니다. 산델린의 프로젝트는 한 물체가 끝나는 지점과 다른 물체가 시작되는 지점을 식별하는 능력인 인스턴스 분할의 새로운 방법을 평가했는데, 일반적으로 사람에게는 쉽지만 컴퓨터는 한 물체가 다른 물체 위에 있는 경우를 구별하기 매우 어렵습니다. 이 프로젝트는 테스트베드 프로젝트에서 수집한 이미징 데이터로 AI 알고리즘을 학습시켜 물체 식별의 정확도를 향상시킬 수 있었습니다. 새로운 기술은 더 정확하지만 속도가 느리기 때문에 현재 연구에서는 속도를 개선하기 위해 이 새로운 알고리즘을 개선하고 있습니다.
이노베이션 스콘은 병원 현장에서 폐기물을 자동 분류하는 데도 이 기술을 적용할 수 있을 것으로 보고 있습니다. 병원 폐기물은 환자에 대한 노출 수준이 다양하기 때문에 복잡한 사용 사례입니다. 재사용 가능한 물품을 자동으로 식별하고 멸균하면 현재 대부분의 물질이 폐기물로 처리되는 이 분야에 재활용을 가져올 수 있습니다.
보다 지속 가능한 미래를 내다보며
재료의 순환 경제와 재사용 재료를 위한 더 나은 시장을 만드는 것은 모두 더 나은 센서로 재료를 더 잘 식별하는 것에서 시작됩니다. 폐기물 식별 테스트베드는 폐기물 관리 혁신을 위한 구심점을 마련했습니다. 새로운 기술은 자재 시장에 진입하는 재활용품의 공급을 늘려 재활용 자재 비용을 절감하고 경제를 원시 자원에서 벗어나게 할 것입니다. 새로운 민간-공공 파트너십을 통해 보다 지속 가능한 미래를 위해 업계 전반에 걸쳐 개선된 분류 기술을 공유할 수 있기를 희망합니다.
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