Но есть в "мусорной" проблеме одно узкое место - сортировка. Скажем, чтобы в энергетическую печь попадали только органические отходы, нужно отделить их от синтетических материалов, которые можно переработать и снова пустить в дело. На разработку полностью автоматизированной системы сортировки ученые из новосибирского Института теплофизики СО РАН получили федеральный целевой грант в 60 миллионов рублей.
- Главный недостаток сегодняшних сортировочных линий - необходимость ручного труда, - говорит кандидат физико-математических наук Людмила Перепечко. - Даже на автоматических линиях всегда есть люди, которые сортируют так называемые хвосты. До конца никакая система мусор не разделяет, так как все они работают на определенно заданный состав отходов. Но даже в регионах одной страны он может существенно отличаться, не говоря уже о разных государствах. Если в Магаданской области выбрасывают очень много консервных банок, то Крым - это большое количество фруктов, пищевых отходов.
Что из себя будет представлять полностью автоматический сортировщик? "Прежде всего это датчики, которые надо научить определять разные виды мусора, - объясняет заместитель заведующего лабораторией Физических основ энергетических технологий Леонид Чикишев. - Ведь даже пластики могут быть совершенно разного качества, какие-то фракции пригодны для переработки, скажем, в синтепон, а какой-то пластик вовсе не пригоден для вторичного использования. Сегодня работники сортировочных линий смотрят маркировку пластика, стекла, других отходов, определяют пригодность материала для переработки. Конечно, здесь высока доля человеческого фактора. Автоматика позволит исключить ошибки".
Для распознавания различных видов отходов здесь будут установлены цифровые камеры, определяющие внешний вид объекта на конвейере, спектральные датчики, различающие тип материала, камеры положения объектов в трехмерном пространстве. Такая оптика будет действовать не хуже человеческого глаза, а манипуляторы на конвейере, способные совершать около пяти операций в секунду, будут действовать во много раз быстрей.
И самое главное - управлять всей этой оптикой и механикой, отвечать за сортировку движущегося по конвейеру мусора будет искусственный интеллект. Получая изображение от различных датчиков, он должен распознать что есть что, потом решить, в какой контейнер и что отправлять, и наконец, выдать эту команду манипуляторам. Правда, прежде чем искусственному разуму доверить столь ответственную работу, он пройдет обучение на примерах, а затем его выпустят в мир.
- Нам надо связать искусственный интеллект и всю автоматику в единый работающий комплекс, - поясняет сотрудник предприятия "НОТЭН", которое в качестве партнера Института теплофизики включено в заявку федерального гранта. - Это очень сложный проект, ведь мусор различается по составу, размеру и формам не только в зависимости от географии, но и, скажем, от сезона. После Нового года - огромное количество елок, летом - пластиковые бутылки из-под прохладительных напитков, осенью - овощи. Автоматика сможет быстро подстраиваться под любые особенности.
Если же объединить автосортировку с имеющимися в институте технологиями сжигания мусора, это позволит увеличить объем переработки вторсырья и получить дешевую энергию, которой хватит, чтобы отапливать небольшой поселок или часть городских микрорайонов. Речь идет о технологии плазменной газификации, которая уже испытана и показала отличные результаты: срок непрерывной работы в 3-5 раз превышает возможности мировых аналогов, при мощности вдвое большей, чем у существующих систем. Оценки показывают, промышленная линия по переработке 50 тысяч тонн отходов в год окажется вполне рентабельной. Ее внедрение пока намечено на начало 2020 года.
Искусственный интеллект - это программы, построенные на основе нейронных сетей, имитирующих структуру мозга человека. И учатся эти сети так же как учатся дети, на примерах. Ведь им не объясняют, что у кошки вот такие усы, такой хвост, такие уши. Им показывают животное и говорят - это кошка. И что важно, показывают многократно. А дальше ребенок сам многократно повторяет этот урок, глядя на очередную кошку. Точно также учится и искусственная нейронная сеть. То, что еще недавно казалось совершенно недостижимым для искусственного интеллекта, стало реальностью. Сейчас многие сложные задачи он решает лучше человека. Это, в частности, распознавание изображений, перевод текстов, стратегическое планирование. Искусственный интеллект победил чемпионов в шахматы, покер, го. Уже вообще не осталось практически ни одной игры, где человек сильней.