Пилотен проект на CCBRE и FHNW, базиран на изкуствен интелект

Благодарение на прогнозирането на горещи точки и независимо разработената система за разпознаване на чужди вещества чрез приложен изкуствен интелект, с тази съвместна пилотна инициатива пренасочваме фокуса към превантивно осигуряване на качество в зелените (биоразградими) отпадъци.

Заедно с FHNW и бизнес партньори, демонстрираме как общини могат да намалят чуждите вещества в зелените си отпадъци преди тяхното събиране - благодарение на съвместен пилотен проект. Прогнозирането на чуждите вещества, разработено в сътрудничество с д-р Хади Махдипур (CCBRE) и д-р Саломон Билетер (FHNW), се съчетава с независимо разработена система чрез приложен изкуствен интелект за откриване на предварително зададени вещества и обекти в контейнери, което предоставя измеримо, подлежащо на одит и мащабируемо решение.

Принос:

Материи като например различните видове пластмаса са постоянен проблем при събирането на зелени отпадъци. С пилотния ни съвместен проект се преминава от реактивен контрол към превантивни действия за осигуряване на качество, като се използва контролна верига, базирана на данни, включваща прогнозиране, внедряване, мониторинг и преквалификация.

Акцентът е върху два основни елемента: прогнозиране и симулиране на горещи точки.

Д-р Хади Махдипур (CCBRE) работи по този проект съвместно с д-р Саломон Билетер (FHNW). Моделът прогнозира рисковете от неправилно изхвърляне в конкретни квартали и симулира ефекта от мерките за намаляване на чуждите материи в зелени отпадъци, като осигурява максимален ефект при минимално използване на ресурси.

Детекция с приложен изкуствен интелект (мониторинг):

Д-р Хади Махдипур от CCBRE и Рафаел Шрайбер от FHNW разработват решението за компютърно зрение при разпознаването на предварително зададени чужди материи.

Бизнес партньорите ни по проекта споделят: „Ако знаем къде и кога се случва неправилно изхвърляне на отпадък, можем да предприемем прецизни контрамерки. Комбинацията от прогнози, подкрепени от FHNW, и мобилен приложен изкуствен интелект прави възможно качественото планиране – и спестява на швейцарските общини време, пари и емисии.“

Следващи стъпки по съвместния проект:

• Разширяване към други швейцарски общини и пунктове за събиране на отпадъци.
• Разширяване на базата данни, за да се отчетат сезонни и регионални ефекти.
• Непрекъсната преквалификация, за да се гарантира стабилна точност в областта.

ПРИЗИВ ЗА ДЕЙСТВИЕ: Интересувате се от пилотни проекти или обмен на идеи? Свържете се с нас.

Допълнитална информация - Meta/SEO snippet (≤160 символа): Подкрепената от FHNW прогноза се съчетава с независимо разработена система за разпознаване чрез приложен изкуствен интелект, за да се намалят превантивно и измеримо чуждите материи в зелените отпадъци. Фигурата долу вляво показва прогнозата за чуждите материи в зелените отпадъци на една община в кантона Берн, Швейцария. Зелените полета показват общински райони с по-ниски концентрации на чужди материали, докато жълтите и червените полета показват райони с по-високи концентрации. Точките показват действителните контейнери за зелени отпадъци, които са били измерени, и потвърждават, че математическата прогноза е много точна.