與 Everest Labs 執行長兼創辦人 JD Ambati 對話，探索由機器人和人工智慧驅動的回收世界。該公司的 RecycleOS 軟體旨在將 PET 塑膠識別為三個專門的流，並自動將材料分類到三個不同的料倉中。
據稱，Everest Labs 的工藝是“獨一無二的”，因為大多數設施都回收 PET、收集並將這三種物質流打包成一體。該公司表示：將這些塑料過濾成 PET 瓶、熱成型件和著色 PET 的能力標誌著我們在社區創新和環境管理承諾方面邁出了重要一步。
Everest Labs 最近與 Caglia Environmental 合作，獲得了回收合作夥伴基金的資助，用於在美國加州雪松大道回收和轉運站材料回收設施中部署人工智慧和機器人技術。
Everest Labs 如何解決回收業的勞動力挑戰？
安巴蒂：對於工廠經營者來說，保持回收工廠人員配備齊全並保持高效生產是一項真正的鬥爭。人員流動率高、勞動成本飆升（尤其是合約工）、缺勤和安全問題。結果，品質控制受到影響，而且很多時候，可以回收的東西都被填埋了。EverestLabs 提供簡單、經濟高效的解決方案來幫助工廠營運商解決這些勞動力挑戰。
回收設施可以將 RecycleOS（我們的人工智慧和機器人解決方案）放置在他們無法配備人員的生產線上，甚至放置在人類無法分類的地方。RecycleOS 還可以與人工分類員一起工作，幫助提高回收率和效率。位於舊金山灣區的 ACI 客戶在使用 EverestLabs 的人工智慧和機器人技術後，勞動成本降低了 59%。
雖然我們的機器人需要前期費用，但大多數多班次回收工廠在不到六個月的時間內即可收回投資。這種回報僅針對硬勞動力成本，不包括透過增加材料回收、降低垃圾掩埋費、週轉率、降低培訓成本和減少傷害而節省的設施。
對於想要提升工人技能的大型企業來說，機器人技術是他們完成枯燥骯髒工作的簡單方法。
Everest Labs 提供“機器人即服務”，旨在易於使用，並消除 MRF 操作員的負擔。MRF 員工唯一需要做的就是對機器臂端工具進行簡單的定期維護。我們易於維護的設計只需每週更換一次吸盤並偶爾清潔臂端 - 兩者都可以在幾分鐘內完成。我們為客戶提供簡短的培訓和如何執行此操作的資料包。Everest Labs 也免費提供消耗品、維修和更換。
作為我們服務的一部分，我們透過機器人營運中心 (ROC) 提供對 RecycleOS 的 24/7 監控。這種監控可確保我們系統的效能和健康狀況，並在需要解決任何問題時立即聯繫我們的團隊和 MRF，從而減輕 MRF 操作員的負擔。
RecycleOS 驅動的機器人分類技術如何解決傳統 PET 回收的限制？
安巴蒂：根據美國PET容器資源協會（NAPCOR）的2020年PET回收報告，PET塑膠瓶的回收率僅27%（美國）。其他類型的 PET 使用率更低，僅為 9%。由於分類困難，最終進入回收箱的 PET 有時會在 MRF 中遺失。
事實上，在回收設施層面，發送到這些設施的所有回收材料中約有 30% 最終進入垃圾掩埋場。這就是 Everest Labs 的用武之地。我們可以透過提高設施的營運效率和材料回收率來幫助提高 MRF 等級的 PET 回收率。
RecycleOS由人工智慧、數據和機器人技術組成。RecycleOS AI 為我們的機器人和數據提供動力。我們的機器人系統佔用與人類分類機相同的空間，但其回收率提高了 2-3 倍，正常運作時間超過 99%。我們也為客戶提供有關材料成分、捆包成分和垃圾掩埋場價值損失的人工智慧數據。這些數據可以幫助我們的客戶調整他們的上游設備，例如色選機。我們的機器人技術和數據的結合可確保整個設施的效率和恢復最大化。
Everest Labs 採取了哪些品質控制機制來確保回收設施的準確性？
Ambati：我們先進的神經網路在 4B+ 可回收物體的專有資料集上進行訓練，並針對新材料類別和不同的輸送帶條件不斷更新。我們的人工智慧可以將物體分類為 50 多種可回收物體，準確率超過 95%。這使我們能夠準確地區分不同類型的 PET 塑膠以進行回收。
為了確保RecycleOS 在各種回收設施中的準確性和一致性，我們使用基於感測器的審計來追蹤人工智慧和機器人性能，並對所有機器人進行閉環監控，並由我們在全球範圍內負責監督機器人車隊的ROC 進行監視器。ROC 為每個 RecycleOS 系統提供對機器人、人工智慧和工廠效能和健康狀況的 24/7 監控。
您能否詳細介紹一下RecycleOS技術的可擴展性以及對其他材料的適用性？
Ambati： Everest Labs 可以改變包裝供應鏈的每一步。在 MRF 中，RecycleOS 可以對殘留物、QC 和打包機清理線進行自動分類。Everest Labs 能夠識別和回收超過 50 種可回收材料和污染物。我們的解決方案也部署在卡利亞環境公司的最後機會生產線上，並專注於鋁罐回收。
RecycleOS 也用於回收機，也稱為二次處理設施。回收商面臨採購和驗證高品質回收材料包的挑戰。RecycleOS 透過確保他們從供應商獲得高品質原料並減少廢物流中的污染來幫助他們確保輸出材料的高產量並減少停機時間。
包裝製造商可以使用 RecycleOS 來識別和回收特定品牌的包裝，並使用 RecycleOS 資料來評估不同包裝類型的回收率和回收率。這些數據可用於優化包裝設計並評估回收計劃的有效性。我們也可以為公司提供有關永續發展指標的可審計報告，為 EPR 和 ESG 計劃提供資訊。
您預計即將出台的歐盟人工智慧法案會對包裝產業產生任何影響嗎？
Ambati： RecycleOS AI 使用先進的電腦視覺和深度學習來識別包裝屬性和回收流中的其他物件。歐盟人工智慧法案不認為該用例具有高風險。這些模型沒有接受過受版權保護或個人身分資料的訓練，這些資料可能會使個人或公司面臨風險。人工智慧模型的輸出僅用於量化回收/分類過程的性能並優化/自動化這些步驟。因此，即將出台的立法不應對人工智慧為循環經濟帶來的好處產生負面影響。