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NVIDIA 助力初创公司通过 AI 平台帮助人类进行垃圾分类回收

北极星固废网  来源:英伟达NVIDIA中国    2020/2/13 16:00:59  我要投稿  
所属频道: 固废处理  关键词:垃圾回收 垃圾分类 废料回收

北极星固废网讯:NVIDIA 助力 Intuitive AI 开发了世界上最大的垃圾数据集,以帮助人们进行垃圾回收

你准备好使用一个“会说话”的垃圾箱了吗?

Hassan Murad 和 Vivek Vyas 开发了世界上最大的垃圾数据集 WasteNet,并提供了 AI 驱动的垃圾分类技术。

当人们准备扔垃圾,并靠近垃圾箱时,初创公司 Intuitive AI 可以通过机器学习和计算机视觉来检测人们手中的垃圾。该公司的产品可以在视觉上对显示器上的物品进行分类,并语音提醒人们遗漏分类的垃圾,以帮助用户进行垃圾分类。

借助 NVIDIA Jetson TX2 AI 模块的紧凑型超级计算功能,该产品可以通过 WasteNet 中近 100 万张图像进行实时检测。

Murad 和 Vyas 将他们的 AI 垃圾回收平台取名为 Oscar。“Oscar 是一款脾气暴躁、会说话的 AI。” Murad 说:“如果用户正确地对垃圾进行分类回收,那么他们会受到 Oscar 赞扬;反之,Oscar会因他们放错垃圾而咆哮。”

Intuitive AI 发布的产品很及时。2018 年,中国禁止进口多种废料,其中包括回收利用的塑料、纺织废料和各种非分选的废纸等。

据美国废料回收工业协会(Institute of Scrap Recycling Industries)称,自那时以来,美国对中国的塑料废料出口量暴跌了近 90%。各地的回收处理商都在争先恐后更好地分类垃圾,以生产更清洁的可回收物。

该创业公司还是 NVIDIA 初创加速计划(NVIDIA Inception)的成员,该计划可以通过网络、技术指导和培训帮助创业公司更快地扩展市场。

Murad 说:“NVIDIA 帮助我们了解了可尝试的处理器以及预期的结果,然后提供了其中几个处理器供我们免费测试。”

加拿大的 Next AI 是早期AI公司的代表。Next AI 对杰出的初创公司予以指导,并使这些公司有机会同来自多伦多大学(University of Toronto)、哈佛大学(Harvard)、麻省理工学院(MIT)的教授以及科技行业的知名人士学习。

1月,NVIDIA 与 Next AI 合作,共同支持其不断发展的初创企业生态系统,提供 AI 教育、投资、技术等指导。

变废为宝

太平洋垃圾带(Great Pacific Garbage Patch)是完全由垃圾堆起来的“第八大陆”,这个巨型“塑料漩涡”面积相当于两个美国德克萨斯州(Texas),形成了东太平洋上的垃圾场。不仅是太平洋垃圾带,垃圾泛滥是全球范围内日益严重的环境问题。

现在,中国要求出口商提供清洁的可回收资源(污染程度不超过 0.5%),世界各国正面临越来越多的垃圾填埋场。

Intuitive AI 旨在帮助城市应对回收公司的高昂成本,而鉴于成吨的垃圾都是受污染的塑料和其他材料,回收公司的可市场前景有限。

Murad 说:“使回收链有效的方法是获得分类后更清洁的材料。这从源头进行了引导,使回收公司可以获得更清洁的可循环再利用产品,以便它们可以出售给中国、印度、印度尼西亚或根本不出售,因为最终我们可以在本地进行处理。”

垃圾分类回收

通过部署图像识别来开发垃圾回收平台的决定并不容易。Intuitive AI 创始人发现人们在扔垃圾时通常会将垃圾遮挡 80%,这并不利于系统识别垃圾种类。另外,人们可能会丢弃数千种不同的垃圾,因此他们需要一个巨大的垃圾数据集。

Murad 说:“很明显,我们需要建立世界上最大的垃圾数据集,我们称之为 WasteNet。”

通过在购物中心、大学、机场和企业园区的部署,现已证明 Oscar 可以将回收率提高 300%。

GPU VS CPU

Intuitive AI 所开发的垃圾分类回收系统需要快速运行。毕竟,没有人愿意在垃圾箱旁等很久。Murad 说,最初,创始人使用市场上所有可能合适的硬件进行图像识别,包括 Raspberry Pi 和 Intel Movidius。

但是,搭载这些硬件后,该系统需要人们等待长达 6 秒钟的时间(这是他们早期硬件实验的结果),才可以为人们做出垃圾分类的判断,这些选择因此被排除。而当他们使用 NVIDIA GPU 时,则可以将结果降低到半秒。

Murad 说:“通过 Jetson TX2,我们能够在边缘运行 AI,并在三秒钟内帮助人们改变世界。”

要了解“Jetson家族”更多相关信息,请戳“阅读原文”。

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原标题:NVIDIA 助力初创公司通过 AI 平台帮助人类进行垃圾分类回收

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