Google使用機器人實施垃圾分類,可以減少40%-50%的垃圾重量

Google使用機器人實施垃圾分類,可以減少40%-50%的垃圾重量

垃圾問題一直都是全球性的環境問題,不斷增加的垃圾量威脅地球的可持續發展。為了解決這個問題,Google推出了一項創新的機器人應用,實測後能夠減少垃圾重量40%-50%。

 

Google使用機器人分類,減垃圾重量40%-50%

Google在過去兩年中,在其辦公大樓導入23台機器人進行垃圾巡邏、分類和回收工作。這些機器人會去垃圾站周圍巡邏,並對垃圾進行自動分類和回收,以提高垃圾處理的效率和環保效果。根據統計,這一做法在一年內約可減少一半的垃圾重量。這個應用的核心技術是卷積神經網絡,讓機器人可以學習和識別垃圾的特徵,從而進行分類和處理。

這些機器人具有以下特點:
1.自主導航:機器人能夠在辦公大樓名副其實地進行自主導航,避免障礙物並在垃圾站間巡邏。
2.智能分類:機器人使用機器視覺和深度學習算法來識別不同類型的垃圾,並將其分類至相應的垃圾箱。
3.環保意識:透過自動分類和回收垃圾,機器人可以提高垃圾處理的環保效果,減少垃圾填埋和燃燒所產生的環境污染。
4.數據分析:機器人可以收集和分析垃圾處理數據,幫助公司了解垃圾產生和處理的情況,並根據數據結果調整相應的垃圾減量策略。

機器人在此項工作中的難題與訓練方式

相關研究人員提及,要機器人完整的執行這項工作並不容易。包含,將垃圾桶中的物品撿起、辨識垃圾的種類、將垃圾正確的放進該垃圾桶等等。

在訓練機器人的過程裡,研究人員將其分為幾個階段:

1.初始經驗:研究人員為機器人制定一組簡單的策略,雖然這些策略的成功率較低,但它們可以為機器人提供初始經驗,幫助機器人建立基本的垃圾分類知識。
2.sim-to-real模擬訓練:機器人通過模擬訓練框架獲得更多垃圾分類策略。在模擬環境中,機器人可以無限次地嘗試各種不同的策略,從而快速獲得大量的經驗並優化其行為。
3.代表性垃圾站環境練習:在這個階段,研究人員將機器人置於具有代表性的垃圾站環境中,讓機器人進行實地練習。這可以幫助機器人更好地適應真實世界的環境,並為部署到辦公大樓中做好準備。
4.真實環境部署:最後,研究人員將經過充分訓練的機器人部署到辦公大樓中,讓機器人在真實環境中執行垃圾分類任務。在這個階段,機器人將繼續學習並優化其分類策略,以提高垃圾分類的準確性和效率。

 

Google的減廢目標:為環保出一分力

Google一直致力於環保事業,早在2012年就提出了“零廢棄目標”。現在,Google通過推出這個垃圾減量應用,不僅提高了垃圾回收效率,減少了垃圾排放,同時也推動了全球環保事業的發展。Google相信,通過科技創新和綠色環保的理念,能讓地球變得更美好。我們也期待未來會有更多的企業和個人加入環保行列,共同為地球的未來而努力。

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