به گزارش سرویس ترجمه خبرگزاری ایمنا، با رشد سریع جمعیت در مناطق شهری و گسترش افقی شهرها، مدیریت پسماند به یکی از چالش‌های اساسی و چندوجهی برای شهرهای مدرن تبدیل شده است. این فرایند شامل مراحل پیچیده‌ای از جمله جمع‌آوری، تفکیک، حمل‌ونقل، پردازش و دفع زباله است که نیازمند هماهنگی دقیق و زیرساخت‌های کارآمد است. روش‌های سنتی که بر جمع‌آوری متمرکز، تفکیک دستی و دفن زباله در محل تکیه دارند، به‌دلیل مصرف بالای منابع و ناتوانی در پاسخ‌گویی به رشد جمعیت دیگر پاسخ‌گوی نیازهای روزافزون شهری نیستند و با مشکلاتی چون هزینه‌های بالا، آسیب‌های زیست‌محیطی و نابرابری در دسترسی به خدمات مدیریت پسماند روبه‌رو شده‌اند. این شرایط ضرورت بازنگری در رویکردهای موجود و حرکت به‌سوی راهکارهای نوآورانه و پایدار را بیش از پیش آشکار کرده است.
موجی از نوآوری‌های بر پایه فناوری در حال تغییر چشم‌انداز مدیریت پسماند شهری است و شهرهای پیشروی جهان در حال آزمودن راهکارهایی نوین از ربات‌های گروهی خودران گرفته تا الگوریتم‌های هوش مصنوعی سبز و ماشین‌های تفکیک پیشرفته، برای مقابله با بحران پسماند هستند.
ربات‌های گروهی خودران؛ تجربه کمبریج آمریکا
یکی از نوآورانه‌ترین راهکارها در مدیریت پسماند شهری، استفاده از ربات‌های گروهی خودران است. پژوهشگران با الهام از رفتارهای جست‌وجوی غذا در طبیعت، سامانه‌ای بر پایه «جمع‌آوری چندنقطه‌ای» طراحی کرده‌اند که در آن گروهی از ربات‌ها به‌صورت غیرمتمرکز در محیط شهری حرکت و زباله‌ها را از سطل‌های پراکنده به مراکز پردازش منتقل می‌کنند. این ربات‌ها با استفاده از مدل‌های چندلایه، محیط شهری، زیرساخت‌های پسماند و عملکرد خود را شبیه‌سازی می‌کنند و از شیوه‌ای موسوم به «هماهنگی استیگمرژیک» بهره می‌برند که به معنای ارتباط غیرمستقیم از طریق نشانه‌های محیطی مشابه «فرومون‌ها» در حشرات است. این روش امکان تطبیق سریع با شرایط متغیر شهری، همچون تراکم جمعیت، رویدادهای محلی یا تغییرات فصلی را فراهم می‌کند.
در شهر کمبریج ایالت ماساچوست آمریکا، داده‌های واقعی سامانه اطلاعات جغرافیایی (GIS) برای شبیه‌سازی استقرار «وسایل نقلیه الکتریکی شارژی (PEV)» به‌کار گرفته شده‌اند؛ این وسایل سه‌چرخه‌های خودرانی هستند که قابلیت حرکت در مسیرهای دوچرخه‌سواری را دارند و برای جمع‌آوری زباله در مناطق شهری طراحی شده‌اند.
این وسایل نقلیه در قالب یک سامانه رباتیک مبتنی بر رفتارهای زیستی طراحی شده‌اند که از الگوریتم «جمع‌آوری چندنقطه‌ای» بهره می‌برد. در این الگوریتم، ربات‌ها به‌صورت غیرمتمرکز در محیط شهری حرکت می‌کنند و به‌صورت پویا به تغییرات در الگوی تولید زباله واکنش نشان می‌دهند.
نتایج شبیه‌سازی نشان داده‌اند که این سامانه در مقایسه با روش‌های سنتی جمع‌آوری متمرکز، عملکرد بهتری در محیط‌های شهری بزرگ و پویا دارد. ساختار غیرمتمرکز ربات‌ها موجب افزایش مقیاس‌پذیری، کاهش وابستگی به مسیرهای ثابت و افزایش مقاومت در برابر اختلالات همچون مسدود بودن مسیر یا خرابی تجهیزات می‌شود، همچنین با استفاده از مدل‌های چندلایه شبیه‌سازی، امکان تحلیل دقیق تعامل میان لایه‌های زیرساختی، حرکتی و محیطی فراهم شده است.
مزیت کلیدی این رویکرد، قابلیت سفارشی‌سازی رفتار ربات‌ها بر اساس ویژگی‌های خاص هر شهر است. الگوریتم‌های حرکتی و جمع‌آوری می‌توانند با توجه به تفاوت‌های زیرساختی، فرهنگی، اقلیمی و زیست‌محیطی هر منطقه تنظیم شوند. برای مثال، در شهرهایی با تراکم بالای جمعیت یا بافت تاریخی، مسیرهای حرکتی و نقاط جمع‌آوری به‌گونه‌ای طراحی می‌شوند که کمترین مزاحمت را برای ساکنان ایجاد کنند. این انعطاف‌پذیری، راه را برای طراحی راهکارهای بومی‌شده در مدیریت پسماند شهری باز می‌کند و امکان پیاده‌سازی در شهرهای مختلف با شرایط متنوع را فراهم می‌سازد.
در کنار ربات‌های گروهی، فناوری‌هایی همچون فریم‌های هوش مصنوعی سبز، ماشین‌های تفکیک خودکار و بهینه‌سازی زنجیره تأمین مبتنی بر بازار نیز در حال ورود به عرصه مدیریت شهری هستند. گذار از مدل‌های سنتی به راهکارهای بر پایه فناوری نه‌تنها موجب افزایش بهره‌وری و کاهش هزینه‌ها می‌شود، بلکه به تحقق اهداف پایداری، کاهش آلودگی و ارتقای عدالت اجتماعی در شهرها کمک می‌کند. آینده مدیریت پسماند شهری، هوشمند، تطبیق‌پذیر و انسان‌محور خواهد بود.
هوش مصنوعی سبز؛ معماری هوشمند برای اقتصاد چرخشی شهری
در مسیر تحول مدیریت پسماند شهری، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به ابزارهایی کلیدی برای طراحی و بهینه‌سازی سامانه‌های پایدار شهری تبدیل شده‌اند. در این میان، مفهوم «هوش مصنوعی سبز» به‌عنوان چهارچوبی چندلایه و کم‌مصرف مطرح شده است که با بهره‌گیری از الگوریتم‌های پیشرفته، ارزیابی چرخه عمر مواد و مدل‌های بهینه‌سازی، به افزایش بازیابی منابع و کاهش ضایعات کمک می‌کند. این معماری به‌گونه‌ای طراحی شده است که با دستگاه‌های اینترنت اشیا، زیرساخت‌های ابری و شبیه‌سازی‌های دوقلوی دیجیتال به‌صورت یکپارچه تعامل داشته باشد.
در مطالعات موردی مدیریت پسماند شهری، این چهارچوب موفق شده است مصرف انرژی را تا ۲۵ درصد کاهش و بهره‌وری بازیابی منابع را تا ۱۸ درصد نسبت به روش‌های سنتی افزایش دهد. الگوریتم‌های طبقه‌بندی مبتنی بر هوش مصنوعی نیز دقت شناسایی نوع پسماند را تا ۲۰ درصد بهبود بخشیده‌اند، همچنین بهینه‌سازی زنجیره تأمین با استفاده از یادگیری تقویتی موجب کاهش ۳۰ درصدی انتشار آلاینده‌های ناشی از حمل‌ونقل شده است. این سامانه‌ها نه‌تنها از نظر فنی نوآورانه هستند، بلکه با اهداف توسعه پایدار سازمان ملل نیز هم‌راستا هستند و به تحقق اقتصاد چرخشی، بهره‌وری انرژی و رشد شهری پایدار کمک می‌کنند.
با فراهم‌سازی بینش‌های عملی برای سیاست‌گذاران، صنایع و شهروندان، معماری‌های هوش مصنوعی سبز رویکردی جامع و علمی برای مدیریت پسماند شهری ارائه می‌دهند. این چهارچوب‌ها قابلیت تطبیق با شرایط محلی، مقیاس‌پذیری در شهرهای بزرگ و امکان تصمیم‌گیری لحظه‌ای را فراهم کرده‌اند و به‌عنوان ستون فقرات سامانه‌های هوشمند شهری در حال گسترش هستند.
سنگاپور؛ پیشگام در پیاده‌سازی هوش مصنوعی سبز
یکی از نمونه‌های عملی مفهوم «هوش مصنوعی سبز» در مدیریت پسماند شهری، شهر سنگاپور است که با بهره‌گیری از فناوری‌های نوین، سامانه‌ای هوشمند و مقیاس‌پذیر برای جمع‌آوری، تفکیک و بازیافت زباله طراحی کرده است. این معماری چندلایه با دستگاه‌های اینترنت اشیا، زیرساخت‌های ابری و شبیه‌سازی‌های دوقلوی دیجیتال به‌صورت یکپارچه تعامل دارد و امکان تصمیم‌گیری لحظه‌ای و بهینه‌سازی منابع را فراهم می‌کند.
یکی از پروژه‌های کلیدی در سنگاپور، سامانه «بازیافت سنگاپور» است که با هدف ایجاد آینده‌ای بدون زباله و کربن‌خنثی طراحی شده است. این سامانه از مجموعه‌ای از دستگاه‌های رباتیک جمع‌آوری زباله، وسایل نقلیه الکتریکی بدون آلایندگی و الگوریتم‌های مدیریت مسیر مبتنی بر هوش مصنوعی تشکیل شده است. داده‌های جمع‌آوری‌شده از حسگرهای نصب‌شده در سطل‌های زباله و ایستگاه‌های بازیافت به‌صورت لحظه‌ای به سرورهای ابری منتقل می‌شوند و مسیرهای بهینه برای ناوگان جمع‌آوری با استفاده از یادگیری ماشین طراحی می‌شود.
شرکت زیست‌محیطی وی۸ (V8) یکی از پیشگامان مدیریت جامع پسماند شهری و صنعتی در سنگاپور است که در زمینه جمع‌آوری و دفع انواع زباله‌های عمومی، صنعتی و خطرناک، بازیافت مواد قابل استفاده مجدد، ارائه خدمات لجستیکی و حمل‌ونقل پسماند، مشاوره تخصصی در زمینه مدیریت پایدار پسماند و راه‌اندازی مراکز پردازش و تفکیک زباله با فناوری‌های نوین فعالیت می‌کند. وی۸ یکی از معدود شرکت‌ها در سنگاپور است که خدمات چندمنظوره مدیریت پسماند را به‌صورت یکپارچه ارائه می‌دهد و با بیش از دو دهه تجربه، نقش مهمی در بهبود زیرساخت‌های زیست‌محیطی این کشور ایفا کرده است.
شرکت وی۸ با راه‌اندازی مرکز بازیافت مجهز به ربات‌های تفکیک‌گر، توانسته است سرعت تفکیک پسماند را تا ۱۲ برابر نسبت به نیروی انسانی افزایش دهد. این ربات‌ها با استفاده از بینایی ماشین و الگوریتم‌های یادگیری عمیق، انواع مواد قابل بازیافت را از جریان زباله جدا و به‌طور خودکار دسته‌بندی می‌کنند. این فناوری نه‌تنها بهره‌وری را افزایش داده، بلکه هزینه‌های عملیاتی و خطاهای انسانی را نیز کاهش داده است.
سامانه‌های هوشمند سنگاپور با زیرساخت‌های شهری و اپلیکیشن‌های شهروندی یکپارچه شده‌اند. شهروندان می‌توانند از طریق اپلیکیشن‌های موبایلی، وضعیت سطل‌های بازیافت را مشاهده و امتیازهای تشویقی دریافت کنند و در برنامه‌های آموزشی مشارکت داشته باشند. این تعامل دوسویه میان فناوری و جامعه، موجب افزایش آگاهی عمومی و مشارکت فعال در مدیریت پسماند شده است.
تفکیک هوشمند پسماند با یادگیری عمیق
یکی از چالش‌های اساسی در مدیریت پسماند، تفکیک دقیق زباله در مبدأ است که نقش حیاتی در افزایش نرخ بازیافت و کاهش دفن زباله دارد. سیستم‌های سنتی تفکیک دستی یا مبتنی بر حسگر، با محدودیت‌هایی در دقت، سرعت و انعطاف‌پذیری روبه‌رو هستند. در پاسخ به این چالش، سامانه «ConvoWaste» معرفی شده است که از شبکه‌های عصبی پیچشی عمیق و پردازش تصویر پیشرفته برای تفکیک خودکار زباله استفاده می‌کند و یکی از نمونه‌های پیشرفته در حوزه مدیریت پسماند شهری مبتنی بر هوش مصنوعی است که با هدف افزایش دقت، سرعت و بهره‌وری در فرایند تفکیک زباله طراحی شده است.
سامانه تفکیک هوشمند پسماند می‌تواند زباله‌ها را در ۶ دسته پلاستیک، فلز، شیشه، آلی، پسماند پزشکی و الکترونیکی طبقه‌بندی کند. این دسته‌بندی دقیق، نقش مهمی در بهبود فرایند بازیافت و کاهش حجم زباله‌های دفنی ایفا می‌کند. سامانه در بخش پردازش داده، از مدل پیش‌آموزش‌دیده Inception-ResNet V۲ بهره می‌برد که یک شبکه عصبی پیچشی عمیق (Deep Neural Networks) با استفاده از داده‌های تخصصی تصویری، برای شناسایی دقیق‌تر انواع زباله‌ها آموزش داده شده است. این مدل توانایی بالایی در استخراج ویژگی‌های پیچیده از تصاویر دارد و به‌طور خاص برای محیط‌های شهری با تنوع بالای پسماند بهینه‌سازی شده است.
از نظر سخت‌افزاری، سامانه به مجموعه‌ای از تجهیزات پیشرفته مجهز است:
موتورهای چرخشی (Servomotor) برای انجام تفکیک فیزیکی و هدایت پسماند به دسته‌های مربوطه
حسگرهای اولتراسونیک برای پایش سطح پرشدگی سطل‌ها و جلوگیری از سرریز
ماژول‌های GSM دوکاناله برای ارسال اعلان‌های لحظه‌ای به نهادهای مسئول در صورت بروز اختلال یا نیاز به تخلیه
اپلیکیشن اندرویدی برای کنترل و مدیریت از راه دور که امکان نظارت، تنظیمات عملکرد و مداخله سریع را برای اپراتورها فراهم می‌کند.
نتایج آزمایش‌های تجربی نشان داده‌اند که ConvoWaste به دقت طبقه‌بندی تا ۹۸ درصد دست پیدا کرده است که به‌طور قابل‌توجهی بالاتر از سامانه‌های سنتی یا مدل‌های تک‌دسته‌ای است. این دقت بالا، همراه با خودکارسازی کامل فرایند تفکیک و قابلیت ارتباط لحظه‌ای با مراکز کنترل، موجب افزایش چشمگیر بهره‌وری در چرخه بازیافت می‌شود و به تحقق اهداف اقتصاد چرخشی کمک می‌کند.
فناوری‌های تفکیک مبتنی بر هوش مصنوعی در حال حاضر در پروژه‌های آزمایشی یا مطالعات امکان‌سنجی مورد استفاده قرار گرفته‌اند. این سامانه‌ها به‌عنوان بخشی از راهبردهای مدیریت هوشمند پسماند شهری شناخته می‌شوند و نقش مهمی در گذار از مدل‌های سنتی به زیرساخت‌های پایدار و داده‌محور ایفا می‌کنند.
