AI đang giúp giải cứu hoạt động tái chế rác thải

Các công ty tái chế thường vật lộn với tình trạng thiếu nhân công và chi phí tăng cao. Nhưng các robot và máy phân loại quang học được tích hợp công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp cải thiện rõ rệt tính hiệu quả kinh tế của hoạt động tái chế vì chúng phát hiện các vật liệu cần thu hồi nhanh hơn con người và làm việc không cần nghỉ ngơi.

Các công ty tái chế trên khắp nước Mỹ đang gặp khó khăn do thiếu nhân công và chi phí gia tăng, khiến lĩnh vực này trở nên kém khả thi về kinh tế. Theo số liệu mới nhất của Cơ quan Bảo vệ môi trường Mỹ (EPA), hoạt động tái chế chất thải rắn đô thị ở Mỹ giảm từ gần 35% vào năm 2015 xuống còn khoảng 32% vào năm 2018.

Nhưng trong những năm gần đây, AI đang đóng góp vai trò hỗ trợ quan trọng cho ngành này bằng cách thực hiện công việc phân loại tại các cơ sở tái chế mà ngày càng ít người muốn làm. Quan trọng hơn, chúng thực hiện công việc đó tốt hơn con người rất nhiều.

Robot được điều khiển bằng AI có thể nhặt vật liệu có thể tái chế với tốc độ khoảng 80 món/ 1 phút. Để so sánh, công nhân chỉ có thể nhặt khoảng 50-80 món/ 1 phút. Máy phân loại quang học, một công nghệ lâu đời hơn và đang phát triển hiệu quả hơn nhờ AI, thậm chí còn làm tốt hơn, phân loại tới 1.000 món mỗi phút.

Cả hai sự lựa chọn trên đang được các công ty tái chế lớn nhất Mỹ và cơ sở tái chế nhỏ hơn triển khai nhằm tăng lượng vật liệu mà họ có thể thu hồi được từ các băng chuyền rác thải.

Giải quyết khoảng trống nhân lực

Cody Marshall, Giám đốc tối ưu hóa hệ thống của Recycling Partnership, cho biết, các cơ sở phân loại rác thường chỉ có 80% nhân viên và đôi khi chỉ có 20%. Thiếu nhân lực đồng nghĩa với việc họ không thể hoạt động hết công suất.

“AI có thể lấp đầy những khoảng trống này”, ông nói.

AI đang giúp thực hiện điều đó tại Trung tâm tái chế hạt Boulder, một trong những cơ sở tái chế lớn nhất của bang Colorado. Cơ sở này đã đưa robot có tranh bị AI vào nhà máy phân loại rác cách đây ba năm. Hai robot có cánh tay và giác hút chân không ở nhà máy giúp phân loại chai nhựa, hộp sữa và các loại rác có thể tái chế khác trên băng chuyền. Suzanne Jones, giám đốc của Eco-Cycle, nhà điều hành phi lợi nhuận của Trung tâm tái chế hạt Boulder, ghi nhận robot đang làm những công việc nặng nhọc mà ít người muốn.

“Hơn nữa, chúng không cần nghỉ giải lao. Chúng cũng không cần nghỉ phép để đi du lịch. Chúng có thể làm việc hai ca liên tục”, Jones nói.

L.D. Lindeberg, Chủ tịch Công ty tư vấn Resource Recycling Systems, nhận đình về lâu dài, robot phân loại rác sẽ có chi phí rẻ hơn so với sức lao động của con người. Ông nói, các công ty tái chế thường thu hồi vốn đầu tư vào hệ thống robot chỉ trong vòng hai năm. Chi phí bảo trì và nâng cấp robot vẫn tiếp tục tăng nhưng robot vẫn phân loại được nhiều rác hơn với chi phí thấp hơn so với con người.

Một số công ty tái chế đang tránh các chi phí trả trước. Matanya Horowitz, CEO của AMP Robotics, nhà sản xuất robot phân loại rác lớn nhất ở Mỹ, cho biết, nhiều robot của công ty được khách hàng thuê với mức phí thấp hơn 20-50% so với mức lương mỗi giờ họ trả cho công nhân.

Máy phân loại được hỗ trợ bởi AI thường có hai dạng cơ bản: cánh tay robot, sản phẩm đã ngày càng phổ biến trong những năm gần đây và máy phân loại quang học. Theo Resource Recycling Systems, khoảng 32% trung tâm phân loại rác ở Mỹ hiện sử dụng robot, tăng từ mức dưới 5% vào năm 2019. Hệ thống thị giác AI của robot có thể xem xét kỹ lưỡng hình dạng, kích thước và thậm chí cả thương hiệu thông qua thuật toán học sâu (deep learning), một hình thức nhận dạng mẫu để phát hiện những gì có thể tái chế, chẳng hạn như nhựa, giấy, thủy tinh và kim loại.

Trong khi đó, máy phân loại quang học có mặt ở hầu hết các cơ sở tái chế lớn và đang hỗ trợ xử lý hơn một nửa số rác tái chế ở Mỹ. Chúng sử dụng các cảm biến và ánh sáng để nhanh chóng tìm thấy những gì có thể tái chế trên băng chuyền chứa nhiều vật liệu lẫn lộn. Khi xác định được vật liệu có thể tái chế, máy sẽ bắn một luồng khí nén vào chúng để phân loại chúng vào thùng.

Đặt cược lớn

Waste Management (WM), công ty xử lý rác thải lớn nhất Mỹ, đang đặt cược vào AI như một phần trong mục tiêu tăng cường thu hồi 60% vật liệu có thể tái chế vào năm 2030. Năm ngoái, công ty bắt đầu giải ngân khoản đầu tư, mà cuối cùng sẽ lên tới hơn 1 tỉ đô la Mỹ, vào cơ sở hạ tầng tái chế, bao gồm 40 trung tâm phân loại rác cho đến năm 2026. Phần lớn số tiền đầu tư đó dành cho tự động hóa và AI.

Theo Tara Hemmer, Giám đốc phát triển bền vững của WN, một nhà máy tự động của WM hiện thường sử dụng từ 4-6 công nhân phân loại cùng với máy móc, so với tối đa 50 công nhân tại một nhà máy không tự động hóa.

WM cho biết, ở các trung tâm tái chế được có trang bị máy phân loại quang học, tỷ lệ thu hồi nhựa polypropylene (PP), thường thấy trong cốc sữa chua và hộp đựng bơ, tăng gần 40%.

Nỗ lực tự động hóa của WM tập trung vào máy phân loại quang học, nhưng cánh tay robot cũng đang tạo ra sự khác biệt trong việc phân loại polypropylen. Theo Recycling Partnership, lượng vật liệu thu hồi tăng 259% sau khi các cánh tay robot được lắp đặt tại các cơ sở phân loại polypropylene.

Republic Services, công ty tái chế và xử lý rác thải lớn thứ hai của Mỹ, đang đầu tư vào robot như một phần trong mục tiêu tái chế thêm 40% vật liệu quan trọng vào năm 2030, bao gồm bìa cứng, kim loại, giấy và nhựa.

Pete Keller, Phó Chủ tịch phụ trách tái chế và bền vững của Republic Services, tiết lộ, công ty có kế hoạch trang bị robot tại khoảng 20% trong số 74 trung tâm phân loại vào cuối năm tới, tăng từ mức khoảng 10% hiện nay. Ông nói, việc cắt giảm chi phí lao động có thể là lý do chính để mua robot, tùy từng trung tâm, nhưng các yếu tố khác như số lượng vật liệu thu hồi và chất lượng của chúng có thể đóng vai trò lớn hơn.

Những thách thức mới

Tuy nhiên, AI cũng đặt ra những thách thức riêng. “Đầu tư cho robot đòi hỏi chi phí trả trước lớn, hơn nữa, chúng cần được bảo trì và nâng cấp thường xuyên”, Jones của Eco-Cycle nói.

Theo Lindeberg của Resource Recycling Systems, chi phí cho một robot thường dao động từ khoảng 150.000 – 300.000 đô la Mỹ. Việc xây dựng hoặc nâng cấp một trung tâm tái chế để có thể sử dụng máy phân loại quang học thậm chí còn tốn kém hơn chi phí đầu tư robot. Lindeberg cho biết, hệ thống phân loại quang học có giá từ 1-2 triệu đô la mỗi hệ thống.

Tổ chức phi nhuận Eureka Recycling, có trụ sở tại Minneapolis, đã chọn thuê hai robot vào năm 2021 để phân loại chai và lon thay vì máy phân loại quang học, vì không đủ khả năng chi trả cho thời gian ngừng hoạt động của trung tâm tái chế để lắp đặt máy phân loại quang học.

Kate Davenport, đồng chủ tịch của Eureka, cho biết. các robot này đang bù đắp chi phí bằng giá trị của vật liệu mà chúng thu hồi và được cải thiện theo thời gian. Dù vậy, bà nói rằng con người vẫn có giá trị trong các cơ sở tái chế vì vẫn còn những thứ họ có thể làm tốt hơn robot. Chẳng hạn, công nhân thể nhanh chóng kéo một loạt chai nhựa xuống băng chuyền, nhưng robot phải sử dụng giác hút để nhặt từng chai riêng lẻ.

Ngoài ra, các cơ sở phân loại sẽ đối mặt với chi phí liên tục cho việc bảo trì và sửa chữa robot. Nhưng dù thực tế là robot của Eureka Recycling có thể hỏng tổng cộng tới hai tuần trong một năm hoạt động, Davenport cho biết, chúng vẫn đang giúp nâng cao hiệu quả hoạt động phân loại.

Horowitz, CEO của AMP Robotics, cho rằng, việc nâng cấp và bảo trì sẽ ít xảy ra hơn trong những năm tới vì các robot được tinh chỉnh để hoạt động tốt hơn. Trong khi đó, Lindeberg nhận thấy những lợi ích tiềm năng thậm chí còn lớn hơn từ máy phân loại quang học do AI điều khiển, một phần từ khả năng ghi lại dữ liệu về các vật liệu chảy qua các trung tâm tái chế.

Ví dụ, dữ liệu có thể giúp một số chính quyền tiểu bang tìm hiểu về các thương hiệu trong dòng rác thải địa phương. Họ có thể sử dụng dữ liệu như vậy để thiết lập hoặc mở rộng chương trình trách nhiệm mở rộng của nhà sản xuất, trong đó, áp một khoản phí nhỏ đối với sản phẩm của các công ty để tài trợ cho hoạt động tái chế.

Và AI có thể cải thiện khả năng phân loại của máy móc theo thời gian thông qua học máy. “Tác động của công nghệ AI đối với nền kinh tế tái chế chỉ mới bắt đầu”, Horowitz nói.