マルチスペクトラム AI 技術が塑料廃棄物の分別回収を革新

プラスチックはシンガポールの4大廃棄物流の1つですが、2023年のリサイクル率はわずか5%です。リサイクルチェーンで最も重要なステップは選別です。リサイクル可能な物質はまずブルーボックスに投入され、MRF（材料回収施設）に運ばれた後、手作業で分類およびパッキングされて輸出されます。手作業による選別は遅く、エラーが生じやすく、労働者の健康に害をもたらします。

チームはマルチスペクトラルAIを手作業の代替として使用しています。システムは異なる波長での反射パターンをキャプチャすることで、コンベアベルト上でプラスチックの種類をリアルタイムで識別します。自己教師あり学習により、必要なラベル付きデータを90%削減でき、分類性能は既存の最良のソリューションを上回ります。AIはさらに清潔なボトルと汚染されたボトルを区別でき、リサイクル可能な材料だけが下流に進むことを保証します。統合的なソリューション全体がロボット・プラットフォームに統合され、実環境で運用可能であり、人力コストを削減し、プラスチック回収のスケーリングを可能にします。チームは現在、業界パートナーおよび政府機関と協力して、導入を拡大しています。

字幕言語： ja · 取得日： 2026-05-02

プラスチック廃棄物はシンガポールで発生する4大廃棄物流の1つです。しかし、2023年にはその回収率が最も低く、わずか5%でした。回収チェーンにおける重要なステップはプラスチックの分類です。既存のシステムでは、リサイクル可能な物質は最初にブルーゴミ箱に投入され、その後、マテリアルリサイクル施設に運送されます。そこで、材料は人工分類され、梱包されて海外に送られます。しかし、人工プラスチック分類は効率が低く、速度が遅く、労働強度が高く、エラーが起きやすく、作業者の健康に対してリスクを生じさせます。私たちは、マルチスペクトラルAI技術を活用してプラスチック分類プロセスを革新する新しい手法を導入しました。異なる波長での反射パターンをキャプチャすることによって、このシステムは材料がコンベアベルト上を移動している場合でも、プラスチックの種類を正確に識別することができます。

私たちの自己監督学習技術は、分類性能において既存の最先端技術を上回っており、同時にアノテーションデータの必要性を90%削減しています。分類品質をさらに向上させるために、AIシステムはクリーンな瓶と汚染された瓶を区別することもでき、リサイクル可能な材料のみが処理フローに進み続けることを保証します。これらの機能は、ロボットプラットフォームに統合され、実際の環境でシームレスに動作するように設計されています。実際には、このシステムはプラスチック廃棄物をリアルタイムで自動的に識別および分類でき、人的介入を最小限に抑えながら高い精度を維持しています。私たちが提案するマルチスペクトラルAI技術は、受動的な重量分類の自動化を実現でき、人工分類への依存を削減します。

この技術は人件費を削減し、大規模なプラスチック回収を実現しています。私たちは引き続きシステムの規模を拡大し、産業パートナーおよび政府機関と協力して、プラスチック回収の変革を推進していきます。