IA para lidar com classificação errada de lixeiras com detetives de lixo alimentados por IA
Num esforço para impedir práticas inadequadas de triagem de resíduos, foram integradas câmaras em veículos de recolha de lixo e recorreu-se à inteligência artificial para análise de imagens.
A prevalência de vários recipientes coloridos para materiais descartados tornou-se cada vez mais evidente nas paisagens urbanas, como testemunhado anualmente com o surgimento de novos recipientes de lixo concebidos para facilitar a classificação de resíduos. No entanto, apesar destes esforços, ocorrem frequentemente erros durante o processo de categorização, resultando em mais de dez quilogramas de lixo mal classificado gerados per capita anualmente. Tais descuidos têm implicações significativas, uma vez que os municípios têm frequentemente de gastar recursos adicionais para gerir o lixo classificado de forma inadequada, sendo por vezes necessário o envio de contentores inteiros contendo itens potencialmente recicláveis devido à contaminação visual resultante de práticas de eliminação inconsistentes. À luz desta situação, que curso de ação deveria ser seguido?
O município australiano de Auckland deverá iniciar um teste utilizando inteligência artificial em seus veículos de coleta de lixo a partir de abril, com o objetivo de detectar lixo extraviado e identificar indivíduos que utilizam consistentemente recipientes errados. Os trabalhadores do saneamento local relataram um aumento no lixo segregado de forma inadequada, aumentando de 20% para 25%, desde a implementação de regulamentos mais rigorosos, há cerca de dois meses.
O sistema de gerenciamento de resíduos baseado em IA emprega uma configuração de câmera dupla que alimenta dados para um aplicativo de processamento de imagens com recursos de reconhecimento de objetos. Este software avançado pode identificar três resíduos comumente perdidos, incluindo sacos plásticos, sacos de lixo e têxteis. Ao detectar casos em que indivíduos incluem erroneamente materiais não recicláveis nos recipientes de reciclagem designados, como sacos de lixo, o sistema permite que as autoridades responsabilizem esses infratores pelas suas ações, de acordo com as declarações do município.
Os dados avançados de IA permitem a identificação altamente precisa do local específico onde ocorreu um erro de classificação, dentro de uma margem de erro de aproximadamente dez residências. Após esta descoberta, pessoal de inspeção de resíduos será enviado para resolver o problema. Infelizmente, tais erros resultam numa perda financeira anual de quase três milhões de euros para os residentes de Auckland.
A partir de 1 de janeiro de 2024, em França, quem não fizer a triagem adequada dos seus resíduos poderá estar sujeito a multas que podem ir até 35 euros. Esta penalidade se aplica mesmo que um indivíduo coloque por engano uma casca de maçã em uma lixeira de vidro ou uma crosta de queijo em uma lixeira de plástico. A aplicação destes regulamentos é da competência dos agentes da polícia municipal e judiciária. Embora o não cumprimento das directrizes de reciclagem seja considerado crime de acordo com o artigo R 632-1 do Código Penal, é importante notar que, actualmente, a inteligência artificial não está a ser utilizada para monitorizar e penalizar aqueles que não separam adequadamente os seus resíduos.. A questão permanece sobre por quanto tempo esse estado de
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