Нийгэмлэгийн хогийг удирдах ухаалаг загварчлалын шийдэл

Ухаалаг нийгэмлэгт хогийг ангилах өрөөний үүрэг

Хогийг ангилагч өрөөг хогийг салгах төв цэг болгон тодорхойлох

Эдгээр төвүүд нь хүмүүс хогийг дахин боловсруулж болох зүйлс, эрүүл мэндийн хувьд аюулгүй материал, ердийн хог хаягдал гэх мэт янз бүрийн ангилалуудад ялгаж сортилогдох тусгай төвүүдтэй адил үйлчилдэг. Эдгээр нь бид бүгд таних өнгөтэй савнууд ба хиймэл оюун ухааны технологийг ашигласан ухаалаг сортилогч төхөөрөмжүүдтэй. Өнгөрсөн жил гаргасан судалгаагаар харахад ийм төвийг ашигладаг бүс нутгууд нь хогийг гэртээ сортилохоос 72 хувиар илүү сайн үр дүнд хүрдэг байна. Систем нь таазанд суурилагдсан камерийн авсан зургийг компьютер шинжилж, буруу саванд хийсэн зүйлсийг олж илрүүлдэг. Хэрэв алдаа гарвал жижиг гэрлүүд мэдрэмжтэй болон дуу чимээгээр хэрэглэгчдэд анхааруулга өгдөг. Мөн эдгээр төвүүдийн ихэнх нь хувь хүн хэдэн хэмжээний хог хаягдал үйлдвэрлэж байгааг харуулсан дэлгэцтэй байдаг бөгөөд энэ нь хогийг физик байдлаар сортилох үйл явцыг хугацаатай нь холбож, зан араншиндаа өөрчлөлт оруулахад тусалдаг.

Бодит цагт хяналт тавихын тулд IoT болон сенсорын интеграци

Өнөөгийн ангилалтын төвүүд нь холбогдсон жинлэх эд анги, секундэд хог хаягдлыг 150-с дээш цэгээр шалгаж чадах гипер спектр камертай хангагдсан байдаг. Эдгээр янз бүрийн мэдрэгчид хамтран ажиллах үедээ хог хаягдлын бүрэлдэхүүнд юу байгааг бодит цагт зураглаж, хольц болон сонирхолтой зүйл гарвал цэвэрлэгээний багийг немэхэн мэдээлж чаддаг. Жишээ нь, хогийн сав хэмжээгээр хүрэх үедээ дохио өгөх дууны долгионы мэдрэгчид нь машинуудыг ирэхээс нэг өмнө төлөвлөхөд тусалдаг тул машины ирэх цаг нь хэт хожуутай болох аюулгүй. Энэ системийг туршсан хотуудад хуучин арга замаас хоёр нь талын ихээр багасаж байсан. Түүнээс ч илүү сайн тал нь орон нутгийн боловсруулах нэгжүүд ихэнх тооцоог өөрсдөө хийдэг тул интернетийн холболт унасан ч бүх зүйл гладно ажиллаж үлддэг.

Тохиолдол: Шанхайн амралтын бүсийн автоматжуулсан ангилалтын нэгжүүд

2022 онд Шанхай нийслэл 340 ангилалын өрөөг байршуулсан оюунлаг нийгмийн төслийг эхлүүлсэн. Эдгээр өрөөнд полимерийн шинжилгээгээр янз бүрийн төрлийн хуванцарыг таниж чаддаг робот техник байдаг. Хотын мэдээллийн сангийн мэдээллийг шалгаж, машинууд ойролцоогоор 94% нарийвчлалтайгаар долоон төрлийн хуванцарыг ангилж чадсан. Энэ нь бусад тохиолдолд хаягдах материалуудыг нөхөн авахад тусалж, цэвэрлэх төвүүдэд илүү сайн үнэ олгоход нэмэлт болсон. Хөтөлбөрт оролцож буй хороонууд нь найман сарын турш үлдсэн хогийн хэмжээг бараг хагасаар бууруулсан гэж тайлагнажээ. Энэ системийг сонирхолтой болгож буй зүйл бол суралцах, дасан зохицох чадвар юм. Долоо хоног тутамд хүмүүс улирлын туршид ямар зүйлсийг хаях дуртай, бүтээгдэхүүний сав баглаа боодлын загвар яаж өөрчлөгдөж байгаагаас хамааран зүйлсийг ангилж байгаа арга замаа тохируулдаг.

Нийтийн оролцоо болон дагаж мөрдөх чадварыг сайжруулахад чиглэсэн хэрэглэгч төвт дизайн

Хуучин насны хүмүүсийн хувьд эсрэг үнэртэй агаарын завсар, мөн тохируулдаг ангилалтын тавцан зэрэг эргономик шинж чанаруудыг нэмэх нь бодит ялгаа гаргаж, өдөр тутмын оролцоог бараг 57%-иар нэмэгдүүлсэн. Харилцан үйлчлэлтэй тоглоомын элементүүд мөн их амжилттай ажилласан. Дэргэдийн байршилт, дижитал шагналын токенууд хүмүүсийг сар бүр дахин ирэхэд хүргэсэн. Туршилтууд нь янз бүрийн цаг агаарт жилийн турш оролцоо 80%-с дээш хадгалагдсаныг харуулсан. Харааны бэрхшээлтэй хүмүүсийн хувьд тактиль шошго, брайлийн бичиг болон том жижиг тодорхой тэмдэгтүүд бүхнийг өөрчилсөн. Эдгээр нэвтрэх боломжийг сайжруулах шинэчлэлтүүд буруу хаягдал хаях оролдлогыг ойролцоогоор 92%-иар бууруулсан нь бусад тохиолдолд хичнээн их алдаа гарах боломжтойг бодож үзвэл маш гайхамшигтай юм.

Оюунлаг хаягдлын сав, Бодит цагт хянах систем

Орчин үеийн нийгэмлэгүүд хогийн идэвхигүй савыг өгөгдөл үүсгэдэг хөрөнгө болгон хувиргах ухаалаг савнуудыг нэмж оруулах замаар хогийн ангилалтын өрөөг сайжруулж байна. Эдгээр системүүд дүүрэн цэвэрлэгээний нөөцийг цифрийн хяналтаар оновчтой ашиглах, дүүрэн гарах зэрэг хотын хоёр чухал асуудлыг шийдвэрлэдэг.

Дүүргэлтийн түвшний сенсорууд хэрхэн дүүрэн гарахаас сэргийлж, үнэр ихтэй байдлыг бууруулах вэ

Хогийн савны бүрхэвч доторх сенсорууд ойролцоогоор 2-15 минут тутамд хичнээн хэмжээгээр дүүрснийг шалгаж, ойролцоогоор гурван хувь дүүрэх үед мэдээлэл илгээдэг. Эдгээр мэдээллүүд нь хоолны үлдэгдэл гниж метан хий ялгаруулахаас өмнө цэвэрлэх багийг савнуудыг цэвэрлэх цагийг өгдөг. Энэ метан хий нь EPА-ийн өнгөрсөн жилийн өгөгдлийн дагуу ердийн нүүрстөрөгчийн диоксидоос 28 дахин муу нөлөөтэй. Сөүл хот энэ технологийг туршсан үедээ хогийн савнууд илүү урт хугацаагаар цэвэр байсан. Мөн энэ хотын хүнсний үнэртэй холбоотой гомдол маш их буурсан бөгөөд нэг бүс нутагт сард дунджаар 17-20 байсан гомдол эдгээр ухаалаг савыг суурилуулсны дараа зөвхөн 3 болтлоо буурсан.

Хог хаягийн үүсэх хандлагыг урьдчилан таамаглахын тулд бодит цагт өгөгдлийг шинжилж, судлах

Оюунлаг цэцэрлэгүүд нь хүмүүс ямар байдлаар зүйлсээ цэвэрлэж байгааг цаг хугацаа, орон зайн хувьд хянах бөгөөд амралтын өдрүүдэд дүүргэн дүүрэн байдаг баглаа боодол, эсвэл албаныхан хооллохын дараа ажлын байранд оргилд орох задрахад бэлтгэгдсэн хог хаягийн цэвэрлэгээний цэцэрлэгт илүү их хэмжээтэй байдаг зэрэг хэвийн өсөлтийг тодорхойлдог. Эдгээр өгөгдлүүдийг машин сургалтын системд оруулахад хоёр хоногийн өмнөх цэцэрлэг дүүрэх магадлалыг ойролцоогоор 89 хувийн нарийвчлалтайгаар урьдчилан таамаглах боломжтой болгодог. Энэ нь хог хаягийн менежментийн багийн цэцэрлэг дүүрэхээс өмнө машиныг илгээх цагийг илүү сайн төлөвлөхөд тусалдаг. Нийслэлүүд энэ төрлийн урьдчилан таамаглах хандлагаас жинхэнэ давуу талуудыг хүртэж эхэлсэн.

Зүйлсийн интернетээр ажилладаг мэдээлэл болон түүний нийслэлийн хариу үйлдлийн үр ашгийн дээрх нөлөө

Хангамжийн түвшний сенсорууд шаардлагатай багтаамжийг илрүүлэх үед IoT сүлжээнүүд автоматаар ойролцоох цуглуулалтын тээврийн хэрэгслүүдийг дахин чиглүүлж, нийтийн гарын дохиог шинэчилж, орлуулах хаягдал цэгүүдийг санал болгодог. Барселона хот эдгээр мэдээллийг замын хөдөлгөөний удирдлагын системтэй интеграцлах замаар хаягдлын машинуудын хоосон ажиллаж буй цагийг 27%, яаралтай тохиолдолд хэтэрч байгаа хаягдлыг цэвэрлэх ажлыг 18 сарын дотор 63%-иар бууруулсан.

Хаягдал цуглуулах логистикт хиймэл оюун ухааныг ашигласан шийдвэр гаргалт

Хаягдал тавилганы дүүргэлтийн түвшинг урьдчилан таамаглах машин сургалтын загвар

2024 оны ScienceDirect-ийн мэдээллээр, өнөөгийн хог хаягдал менежментийн системүүд нь зохиомол сүлжээ (ANN) болон шийдвэр гаргалтын мод зэрэг машин сургалтын арга техник благодар маш ухаалаг болож байна. Эдгээр ухаалаг системүүд нь хотын дүүрэгт хогийн савнууд хэзээ дүүрэхийг 85-92 хувийн нарийвчлалтайгаар урьдчилан таамаглаж чаддаг. Эртний хог хаягдал цуглуулах хандлага, улирлын нөлөө, мөн орон нутгийн арга хэмжээнүүдийн үеийн нөлөөнд үндэслэн эдгээр загварууд ирэх гурван өдрийн таамаглалыг гаргадаг. Энэ нь хотын албан хаагчдаар хуучин цагийн хуваарьт өвөлжилтийн аргаас илүү ихээр дүүрэн хэтэрсэн савнуудыг сэргийлэхэд тусалж, дүүрэн хэтрэлтийг бараг хагасаар бууруулдаг. Тухайн ёслолын үеийн үед шугаман регрессийн загвартай харьцуулахад сүлжээний гүйцэтгэл нь 30 хувийн орчимоор илүү сайн байдаг бөгөөд ялангуяа хүн амын нягтаршил өндөртэй сууцны бүсэд илүү их ач холбогдолтой байдаг. Энэ зөрүү нь том хэмжээний хог хаягдалтай ажиллах шаардлагатай хотуудад ихэвчлэн чухал ач холбогдолтой.

Хэрэгцээний урьдчилсан таамаглалд суурилсан цуглуулалтын мөчлөгийн динамик төлөвлөлт

Хогийн ангилалын өрөө болон оюунлаг хогийн савнуудаас цаг үеийн мэдээлэл авч, түүнийг үйлдвэрлэлийн зам зурах системд оруулдаг бөгөөд машинуудын явуулах замыг 90 минут тутамд дахин тооцоолдог. Шанхай 2023 онд энэ аргачлалыг нэвтрүүлснээр дизелийн хэрэглээг 18%-иар, шөнийн цагт хог цуглуулах үйл явцыг 33%-иар бууруулсан. Одоо систем дараах шинж чанартай бүсүүдийг автоматаар эрхэмлэж байна:

• эрдэс бус хогийн хэсэгт 80% ба түүнээс дээш хэмжээгээр дүүрсэн
• Ихэвчлэн холимог материал илрүүлэгчдээс ирж буй зөрчлийн мэдэгдэл
• Хог хаягдал цуглуулах загварыг нөлөөлөх бороо цас, уур амьсгалын өөрчлөлт

Нарийвчлал ба Эрсдэлийг Тэнцвэржүүлэх: Хэт ИНТЕЛЛЕКТҮЙ Прогнозд Тулах

Понемоны 2023 оны тайлангийн мэдээллээр хий мэтийг зохион байгуулахад хиймэл оюун ухааныг ашигладаг хотууд жилд дунджаар 740,000 ам.доллар хэмнэж байгаа боловч эдгээр загваруудад итгэх нь тодорхой аюултай байдаг. Өнгөрсөн зун Барселоныг жишээ болгоё. Тэдний ухаалаг чиглүүлэлтийн систем халуун долгио хоол боловсролыг хурдан задлахад хэрхэн нөлөөлөхийг бүрэн алгасаж үзэв. Энэ нь хотын дотор 12 гарц хийгдэхгүй болсон шалтгаан болсон. Одоо ихэнх цаг үеийн урагш тэмүүлэлттэй хотууд холимог системийг ажиллуулдаг. ХИО-ийн санал нь ердийн үед болдоггүй юм шиг харагдвал хэн нэг нь түүнийг эхлээд шалгадаг. Мөн тэд хүйтэн цаг агаарт гараар хогийн машинуудыг чиглүүлж, ямар ч нөхцөлд өрх, сургуульд хог цуглуулах үйлчилгээг цагтаа хийдэг. Энэ нь автоматжуулалт ба хүний удирдлага хослуулсан байдал нь машинуудын гаргасан шийдвэрийн 10-ийн 9-ийг хадгалж байгаа ч хэрэгтэй үед хүмүүс оролцох боломжийг олгодог. SWANA-ийн Ухаалаг Хог Хаягдал Зохион Байгуулах Зөвлөмжид гараар засварлах үйл явцыг 9%-иас доош байлгахыг зөвлөдөг бөгөөд эдгээр хотууд үүнийг бараг нарийн баримталдаг.

Түлшний хэрэглээ болон нөхцөл үүсгэхийг бууруулах замын оптимжилтын технологи

Өнөөгийн хог хаягдал менежментийн системүүд нь замын хөдөлгөөн, машинуудын багтаамж, усан савны жинхэнэ дүүргэлтийн түвшинг судлахад машин сургалтын арга техникийг ашигладаг бөгөөд энэ нь төлөвлөгчид цуглуулалтын үр дүнтэй мөрөн боловсруулах, цаг хэмнэх, их хэмжээний түлш хэмнэхэд тусалдаг. 2024 онд McKinsey & Company-ийн хийсэн судалгаагаар эдгээр оюунлаг чиглүүлэлтийн шийдлүүд нь ихэвчлэн флотны явсан замыг 20-30 хувь хүртэл багасгадаг бөгөөд илүү бага дизель шатаах, хортой ялгаралыг багасгахыг хангаж өгдөг. Жишээлбэл, чиглүүлэлтийн програм хангамж хотын замд зүүн эргэлтийг баруун эргэлтэд давуу талаар авч үздэг болохоор энэ энгийн хэрэгсэл нь хөдөлгүүрийн идлингийн цагийг амьдралд нь ихэд багасгадаг. Энэ арга хандлага нь түлшийн хэрэгцээг тусдаа нь ойролцоогоор 12% хүртэл багасгаж чадна гэж зарим анхны туршилтуудад харуулсан. Эдгээр бүх сайжруулалтууд нь ихэнх нийгэмлэгүүд 'ухаалаг хот' болохыг эрмэлзэх үедээ хичээнгүй оролцдог бөгөөд ялангуяа хогийг ангилдаг төвүүд өөрсдөө ингэснээр технологийн шинэчлэлтийн тусламжтайгаар илүү ногоен үйл ажиллагааг явуулах боломжтой болдог.

Шууд сенсорын өгөгдлөөр динамик дахин төлөвлөлт хийх

Интернэтэд холбогдсон ухаалаг хогийн савнууд нь 15 минут тутамд дүүрэн байдалд шинэчлэлт хийж, ложистикийн програм хангамжид ажилчид хог цуглуулж байх үед машины замын чиглэлийг өөрчлөх боломжийг олгодог. Өнгөрсөн жилийн Барселоны туршилтын ажиллагаа нь бодит үр дүнг харуулсан. Сенсорууд жигдөө өдөрт дунджаар 47 удаа замын чиглэлийг өөрчилсөн бөгөөд сарын эцэст хогийн савнууд дүүрэн гээш болохоос 89 тохиолдлыг урьдчилан сэргийлсэн. Хэрэггүй зогсолтуудаас ангид гарсанаар хотын хог хаягдал удирдах системийн жилийн түлшний зардлыг 18% бууруулсан. Эдгээр системүүд чөлөөтэй машин баригдаж буй бүсэд очихгүй байх цагийг мөн тодорхойлж, цаашид илүү их дизелийг алдахгүйгээр дахин боловсруулах төвүүдэд цагтаа хог хүргэх боломжийг хангасан.

Туршилтын судалгаа: Барселоны нэгтгэсэн ухаалаг хотын хог хаягдал удирдах систем

2022 онд Барселона ойролцоогоор 1,200 ухаалаг хогийн савыг хиймэл оюунд суурилсан удирдлагын төвтэй холбон хог хаягдалтай тэмцэх томоохон хувьсгалд шилжсэн бөгөөд Европын анхны бүрэн хариу арга хэмжээтэй хог цуглуулалтын системийг нэвтрүүлсэн болно. Энэ системийн ухаалаг тал нь ямар газарт хэзээ хог цуглахыг тодорхойлохдоо бодит цагийн хогийн савны дүүргэлтийн түвшин, орон нутгийн цаг агаарын урьдчилан мэдээ, нийтийн арга хэмжээний хуваарьтай хослуулдагт оршдог. Үр дүнд нь одоогоор хогийн машинууд зорилтоо ойролцоогоор 94% нарийвчлалтайгаар хүрч чадаж байна. Энэ нь практик хувьд юу гэсэн үг вэ гэвэл өдөрт зарцуулах машины замын хэмжээ 22% буурсанаар жилдээ ердийн жижиг автомашин 87-ыг замаас буулгасантай ижил хэмжээний нүүрстөрөгчийн ялгарлыг бууруулж чадсан. Энэ сайжруулсан үр ашгийг хотын хогийг ангилж боловсруулах төвүүд маш ихээр ашигладаг. Цуглуулалтын цагийг илүү нарийвчлан тохируулахад зөв ангилсан хог хаягдал хугацаа алдалгүй зориулалтынхдаа хүрч, хольцгоогүй байна.

Түгээмэл асуулт

Хогийг ангилагч өрөөний зориулалт юу вэ?

Хогийг ангилагчийн өрөө нь оршин суугчид хогийг дахин боловсруулж болох, органик материал, ерөнхий хог хэлбэрээр ангилж, төвлөрүүлэн байрлуулах төв цэг болдог. Энэ нь дахин боловсруулах ажиллагааны үр ашгийг сайжруулж, буруу хог хаягдалыг бууруулдаг.

Оюунлаг сав, IoT-ийн мэдрэгчид хог хаягдлыг менежментийг хэрхэн сайжруулах вэ?

Оюунлаг савнууд нь хогийн түвшин болон орчны үзүүлэлтүүдийг хянах зориулалттай IoT мэдрэгч ашигладаг бөгөөд бодит цагт өгөгдлийг хог хаягдлын менежментийн систем рүү илгээдэг. Энэ нь савнууд дүүрэхээс урьдчилан сэргийлж, цуглуулах хуваарийг үр дүнтэй болгох боломжийг олгодог бөгөөд үр дүнд нь орчин үеийн нөлөөллийг бууруулдаг.

Хог цуглуулах логистикт хиймэл оюун ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ?

Хиймэл оюуныг хог гаралтын загварыг шинжилж, ирээдүйн хог хаягдал цуглуулах шаардлагыг урьдчилан таамаглахад ашигладаг. Машин сургалтын загварууд нь хогны савнууд хэзээ дүүрэхийг таамаглахад тусалдаг бөгөөд энэ нь хог цуглуулах тээврийн хэрэгслүүдийн нөөцийг илүү сайн тараах, замын сүлжээг үр дүнтэй болгоход нэмэлтээр тусладаг.

Автомжуулсан системүүд хог хаягдлын менежментийн үйл явцад бүрэн хүний оролцоог орлох боломжтой юу?

Автомжуулсан системүүд нь хог хаягдал менежментийг ихэд хялбарчилдаг ч хэвийн бус нөхцөл байдал, жишээ нь хүйтэн цаг агаар эсвэл иргэний амралтын өдрүүдэд нарийвчлалыг хадгалах болон зохицуулга хийхийн тулд хүний оролцоо хэрэгтэй байдаг.