テクノロジーが都市のゴミに取り組むとき

IT 都市ベンガルールに住んでいる人としての不満は何ですか? トラフィックとゴミ。 この記事では、テクノロジーが後者にどのように取り組むことができるかを見ていきます。 の記事によると、 デカン・ヘラルド、バンガロールは現在、商業施設と住宅ユニットの両方から約 4,300 トンの廃棄物を生成しています。 これは、都市部が最近発表した Swachh Survekshan ランキングにも反映されています。 バンガロールのランキングは、2021 年の 28 位から 2022 年の 43 位に落ちました。

IBM の Call for Code グローバル チャレンジの一環として開発されたスマート ビンである SwachBin は、2022 年に 10,000 米ドルの次点賞金を獲得しました。チームは、イノベーションを紹介するために IBM からニューヨークの国連本部に招待されました。

「固形廃棄物管理 (SWM) は、都心を清潔に保つために国の地方自治体が提供する基本的な必須サービスの 1 つです。 しかし、地方自治体はますます圧倒されており、都市の内外のゴミ捨て場に無計画に固形廃棄物を堆積させている」とBharathi Athinarayanan氏は アナリティクス インド マガジン.

スマートビンの背後にあるチーム

SwachBin チームは、2022 年 12 月 13 日の年次総会で BBMP によって認められました

Athinarayanan と彼のチームは、SwachBin の背後にある頭脳です。SwachBin は、廃棄物/ゴミ分別の脅威を発生源でシームレスに解決するスマートな AI 搭載のゴミ箱です。 チームは、製品所有者であり AI/ML アーキテクトであるバンガロール出身の Bharathi Athinarayanan で構成されていました。 ハイデラバード出身の Suneetha Jonadula は、リード フルスタック開発者です。 Prashanth Parthasarathy 氏、バンガロール出身、主なアプリケーション開発者。 ベンガルール出身の Mohammed Fazil 氏は AI/ML 開発エンジニアです。

このスマートごみ箱は、AI アルゴリズムに基づいてごみを識別し、分類します。 オールインワンのビンは、リサイクル可能 (湿ったものと乾燥したもの)、およびリサイクル不可能 (危険、衛生、建設、がれき) などの 5 種類のゴミを収集して分別することができます。 それだけではありません。超低コストで、持続可能性を可能にすることで、前述のタスクを達成します。 スマートビンを開発したチームの一員である Prashanth Parthasarathy 氏は、次のように述べています。


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チームはまた、BBMP (バンガロールの自治体運営機関) と提携し、市民が分別する必要のあるゴミの種類を特定し、その情報を使用して、チームがスマートビンに使用する独自の「実際の」データセットを作成するのを支援しました。 それをさらに効率的でアクセスしやすいものにしているのは、生産コストが低いことです。 「ハードウェアは簡単に入手できるため、プロトタイプの開発にかかった費用は約 3,000 ルピーでした。 このモデルは、他の人が簡単に複製できます。 ハードウェア コンポーネントのコストが非常に手頃なため、大規模に生産された場合、コストはビンあたり 300 ルピーまで下がります」と Mohammed Fazil 氏は述べています。

SwachBin はどのように機能しますか?

SwachBin には Raspberry Pi が搭載されており、ゴミを撮影するカメラに接続されています。 コンピューター ビジョンの助けを借りて、システムはゴミを予測し、それに応じて画像を分類します。 その結果に基づいて電気信号がサーボモーターに送信されて回転し、リサイクル可能またはリサイクル不可の分類に応じて、ゴミ箱の蓋が左または右に開きます。

ゴミがビン内で分別されると、ゴミのレベルは超音波センサーによってリアルタイムで監視されます。 「設定」しきい値に達すると、超音波センサーが自治体に通知し、ごみの収集を計画できるようにします。 「IOT ダッシュボードには、ビンがどれだけいっぱいかが表示されます。 容量が 80% まで満たされると、収集のために BBMP に通知が送信されます」と Athinarayanan 氏は述べています。

「AI/ML と高度なハードウェアの導入により、ゴミの種類を高精度で検出することができ、NLP (テキスト読み上げ) を使用することで、ユーザーにゴミの種類を教育することができます。彼らは処分しています。 調査の結果、このセグメントでハイテクと手頃な価格を組み合わせた既存のソリューションは見つかりませんでした」と彼は言いました.

必要な手順

1. SwachBin (Raspberry Pi を使用) に接続されたカメラの前に廃棄物/ゴミが表示されます。

2. 廃棄物のキャプチャ画像が Raspberry Pi に送信されます。

3. AI エンジンが画像を処理し、ゴミのクラスと属するカテゴリを識別します。 SwachBin は、信号表現を直接学習する代わりに残差表現関数を学習することにより、最大 152 層の非常に深いネットワークを持つ Resnet アルゴリズムを使用します。

4.分類に応じて、AIエンジンは対応する信号をサーボモーターに送信して、ビンのそれぞれの蓋を開きます。

5. 分類の詳細はさらに SQL データベースに保存されます。

6. アクティビティの詳細が Docker コンテナで更新されます。

7. ゴミの種類に応じて、LED インジケーターが点灯し、スピーカーから同じ情報が音声メッセージとしてユーザーに伝えられます。

8. 超音波センサーがゴミのレベルを感知し、その情報をフラスコ アプリに送信してダッシュボードに表示します。

9. IoT ダッシュボードにすべての情報が表示されます。

「今後 6 か月以内に、リアルタイムの地域言語翻訳を統合して一般市民を支援することにより、モデルをさらに開発する予定です」と Athinarayanan 氏は述べています。

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