Достижения превращают искусственный интеллект из жаргона в практику управления упаковкой
На саммите по переработке упаковки Glacier продемонстрировала, как она разработала новые модели искусственного интеллекта в партнерстве с Colgate и Amazon, чтобы увеличить количество вторсырья на складах MRFs.
Ребекка Ху (Rebecca Hu), генеральный директор стартапа по переработке Glacier, рассказала во время образовательных сессий на саммите по переработке упаковки 17 сентября 2024 года о том, как искусственный интеллект ее компании помогает в цепочке создания стоимости при переработке, в том числе при производстве трубок Colgate, пригодных для вторичной переработки, и упаковки для электронной коммерции Amazon. Кэти Пыжик (Katie Pyzyk)/Packaging Dive
За последние несколько лет искусственный интеллект приобрел все большую популярность, но в этой области есть огромная проблема: Что с этим должны делать упаковочные компании? По мере того как все больше компаний демонстрируют примеры использования этой технологии в области упаковки и за ее пределами, искусственный интеллект превращается из модного жаргона в более широко используемый инструмент, отчасти для отслеживания того, что происходит с упаковкой в дальнейшем.
Ребекка Ху, генеральный директор компании recycling AI и роботизированного стартапа Glacier, рассказала во время образовательных сессий на саммите по переработке упаковки на прошлой неделе, как технология искусственного интеллекта, основанная на видении ее компании, помогает сортировать перерабатываемую упаковку на уровне MRF. Она также отметила, что знания, полученные с помощью технологий искусственного интеллекта, помогают брендам разрабатывать и совершенствовать свою упаковку таким образом, чтобы повысить вероятность ее вторичной переработки в конце срока годности.
Например, Glacier в партнерстве с Colgate-Palmolive и MRF из Нью-Джерси создала первую в своем роде модель искусственного интеллекта для использования с оптическими сканерами MRF, которая позволяет обнаруживать и характеризовать тюбики зубной пасты на основе их материалов и пригодности для вторичной переработки. В 2022 году компания Colgate представила трубы из полиэтилена высокой плотности, которые, по ее словам, пригодны для вторичной переработки, и другие компании последовали ее примеру, но многие трубы, попадающие в MRF, по-прежнему не считаются пригодными для вторичной переработки при существующей инфраструктуре.
Glacier считает, что ее технология улучшит показатели улавливания. Компания “в восторге от таких результатов в области искусственного интеллекта, которые мы увидели благодаря нашему партнерству с Colgate, и мы уже расширяем этот тип работы и эту технологию на дополнительные MRF в новых регионах по всей стране”, — сказал Ху.
В примере с тюбиками Colgate могла видеть данные на панели мониторинга, показывающие долю тюбиков, предназначенных для утилизации зубной пасты, в однопоточной переработке, и то, как меняется порядок утилизации тюбиков в разных городах. Ху сказал, что это демонстрирует актуальность технологии для улучшения бизнес-операций. “Этот тип ИИ будет широко применим ко всем нам”, — сказала она.
Простого сбора данных недостаточно. По словам выступавших, ключевое значение имеет использование ИИ для разработки идей и стимулирования действий.
“Мы постоянно собираем огромное количество данных о том, что поступает через этот MRF и другие MRF по всей стране. Однако важно не просто получить данные об изображениях», — сказал Ху. “Реальная сила, стоящая за этим типом данных искусственного интеллекта, заключается в способности предоставлять действительно легко усваиваемые данные и полезную информацию в режиме обратной связи в режиме реального времени”.
Мэтью Райт, генеральный директор Specright, выступил на образовательной сессии на саммите по переработке упаковки 17 сентября 2024 года с докладом о том, как технологические достижения трансформируют использование данных производителями и устраняют проблемы, связанные с разрозненностью данных в компании. Кэти Пыжик (Katie Pyzyk)/Packaging Dive
Во время отдельной образовательной сессии Мэтью Райт (Matthew Wright), генеральный директор компании по управлению спецификациями Specright, рассказал о том, как технологические достижения помогают изменить методы использования данных производителями и устранить проблемы, связанные с разрозненностью данных в компании.
“Если данные находятся в разных местах и не связаны между собой, это не дает возможности действовать, о них нельзя сообщать и им нельзя доверять”, — сказал он.
Устойчивое развитие — это одна из областей, которая, по его мнению, может выиграть от цифровых информационных систем. По его словам, сбор, обработка и представление данных об устойчивом развитии могут осуществляться более эффективно с помощью систем оцифрованных технических данных, которые включают искусственный интеллект. Использование гибкой технологии помогает предприятиям идти в ногу с быстро меняющимся ландшафтом устойчивого развития.
“Мы должны быть очень гибкими в нашей структуре данных и в том, как мы строим нашу структуру данных, потому что через пять лет концепции устойчивого развития будут кардинально отличаться. То, что мы считаем замечательным сегодня, или что может быть хорошим или вдохновляющим сегодня, может стать злом через пять лет”, — сказал Райт.
Искусственный интеллект можно использовать в сочетании с различными технологиями, но в настоящее время он перспективен в условиях MRF. В качестве отдельного примера использования ИИ в MRF компания Rumpke Waste & Recycling заявила на другой сессии конференции, что ИИ является движущей силой ее решения начать прием термоформовок для переработки отходов на обочинах дорог с 1 ноября. Джефф Снайдер, старший вице-президент по переработке отходов, назвал ИИ “решающим фактором” в работе нового MRF Rumpke в Нью-Йорке. Колумбус, штат Огайо, и сказал, что соединение его с оптическим сканером ближнего инфракрасного диапазона позволяет отделять и улавливать больше материалов.
В рамках другого партнерства Glacier совместно с Amazon обучила искусственный интеллект распознавать товары, которые еще не получили широкого распространения в потоке материалов, — пластмассы на биологической основе — и использовать эти знания для улучшения дизайна упаковки для улучшения прослеживаемости и возможности восстановления после масштабного использования этих товаров.
По словам Николаса Эллиса, руководителя Amazon Climate Pledge Fund, до заключения партнерства Amazon имела ограниченную возможность отслеживания своей упаковки по всей цепочке поставок и не могла проверить, поступает ли она на переработку.
Ребекка Ху, генеральный директор Glacier, и Николас Эллис, директор Amazon Climate Pledge Fund, рассказали на саммите по переработке упаковки 17 сентября 2024 года о том, как их партнерство привело к созданию новой модели искусственного интеллекта для идентификации биопластика в MRFs. Кэти Пыжик (Katie Pyzyk)/Packaging Dive
“Раньше мы знали, что можем использовать биоматериалы, использовать их для определенных упаковочных целей, отправлять клиентам, а затем собирать, сортировать и перерабатывать — и тогда мы в значительной степени теряем участок. Мы могли бы и не узнать, что случилось с этой коробкой, если бы она действительно была переработана так, как мы хотели”, — сказал Эллис.
Таким образом, Amazon сотрудничал с Glacier, чтобы “повысить ответственность за эту упаковку по мере ее перемещения”, — сказал он. По словам Ху, это произошло благодаря тому, что Glacier разработала “первую в своем роде модель искусственного интеллекта” для идентификации на MRF определенных типов биопластиковой пластиковой упаковки — различных наименований, включая пакеты для закусок, пакеты для продуктов, пакеты для покупок и компостируемую упаковку.
По ее словам, обучить искусственный интеллект подбирать биопластик на выставке MRF особенно сложно, поскольку невооруженным глазом эти материалы, как правило, выглядят как обычные пластмассы.
“После нескольких месяцев сотрудничества с Amazon это сработало. Мы смогли разработать модель искусственного интеллекта, которая на самом деле обеспечивает эффективность более чем на 90% при определении этих форматов упаковки”, — говорит Ху. Помимо простого определения определенного материала, “нам на самом деле интересно знать, какие размеры облегчают или затрудняют обнаружение чего-либо, потому что это поможет нам понять, что мы думаем об улучшении и внедрении инноваций в дизайн нашей упаковки в будущем”.
Партнеры обнаружили, что размер упаковочного изделия влияет на способность искусственного интеллекта распознавать его, так же как и размер отпечатка или отличительные признаки на изделии. Например, если шрифт слишком мелкий, технология не сможет прочитать маркировку с надписями “пригоден для компостирования” или “пригоден для вторичной переработки”, что побудило Amazon увеличить размер шрифта. Также важна согласованность дизайна и дифференциация сообщений на упаковке.
Несмотря на то, что саммит по переработке упаковки стал первым крупным форумом, на котором Glacier и Amazon публично обсудили свои выводы, партнеры ищут наилучшие пути для более широкого распространения полученных уроков, чтобы другие могли извлечь из них уроки.
“Искусственный интеллект действительно является невероятным и совершенно новым инструментом, который есть у каждого в этом зале под рукой или в его новом арсенале”, — сказал Ху. “Мы активно ищем способы создания функций, которые позволят ИИ получать информацию такого типа, которую мы все сможем реально использовать и на основе которой сможем действовать”.
