根据外国媒体的报道，一项新的研究表明，尖端的人工智能可能有助于彻底改变英国垃圾回收的方式。利物浦希望大学的学者们正在开发一种新的低成本分类系统，他们说这种系统可以减少进入垃圾填埋场的固体废物的数量。

人工智能技术可能给垃圾收集带来革命性的变化

据了解，这种新方法使用了一个基于 "计算机视觉" 摄像头的系统，该系统经过培训后，可以识别传送带上的每个家庭物品，然后指示机器人对前面的物品进行分类，而不是让回收中心依靠人工检查物品。

霍普大学数学、计算机科学和工程学院的 EmanueleLindoSecco 博士说，他们已经能够证明这种方法是有效和准确的。

值得注意的是，他和他的合著者、工程和机器人导师 KarlMyers 也成功地开发了低于 GB 100 的分类系统，使其能够在世界范围内推广。

塞科和迈尔斯在一份新的报告中写道："由于快速的城市化、人口增长和工业化，世界各地的固体废物污染正在上升。" 我们有能力处理这么多垃圾吗？这个问题的答案是否定的。目前，我们没有能力处理越来越多的垃圾，也没有能力处理我们正在回收的垃圾。因此，我们必须致力简化废物分类程序，加强废物的智能回收，以进一步减轻物料回收设施的压力。

据报道，赛科使用了一台廉价的覆盆子派电脑，并将其与高分辨率相机结合使用。通过智能机器学习，树莓派电脑程序可以识别出五种不同类型的废纸、玻璃、塑料、金属和纸板。

它之所以能做到这一点，是因为它拥有一个由谷歌图片提供的 3500 张不同垃圾图像的数据库，以及一个名为 TrashNet 的资源。

通过 "传递学习" 培训 --"真正的人工智能（AGI)" 的关键驱动因素之一 -- 当对垃圾进行标记时，系统会变得越来越容易识别。

当研究小组谈到整体准确性时，他们说它可以通过测试以获得 92% 的成功率，这给了它商业应用的前景。

塞科博士也承认，该系统在真正投入使用之前，还需要进一步运行 -- 这在很大程度上要归功于树莓派的处理能力，但新方法的基础已经确定。

人工智能技术可能给垃圾收集带来革命性的变化

塞科补充道："我们所生活的世界正日益被人类制造的废物所污染。" 最近在回收这些废物方面取得了很大进展，但这将增加对本已效率低下的材料回收设施的压力。因此，有必要加紧努力，提高效率，降低物料回收设施的成本。更具体地说，计算机视觉（CV) 的研究表明，嵌入式 CV 可能是解决这一问题和其他许多相关问题的方法。特别是现在，由于技术和软件的进步，它更容易访问，更易于使用，更强大。"。