Matanya Horowitz geri dönüşüm problemini 2014’te fark etti. Horowitz, çöpleri kazanca çevirme amacıyla, AI uygulamalarını NVIDIA GPU‘larda kullanmak için o yıl AMP Robotik’i kurdu.

Horowitz, “Konveyör bantlarında elle sıralama yapmak kirli ve tehlikelidir. Aynı zamanda her yer çürük yiyecek gibi kokar. Geri dönüşüm sektöründeki insanlar, bana robotlara kesinlikle ihtiyaç olduğunu söyledi” dedi.

Neuron’un Yığın Veri Kümesi

AMP Neuron AI platform ile geri dönüştürülebilir maddeler için dünyanın en büyük veri setlerinden birini topladı. Bu veri seti NVIDIA Tensor Core GPU’larda çalışan görüntü tanıma modellerinin eğitiminde kullanıldı. Dünyanın her yerinden ambalaj türlerinden, farklı aydınlatma koşullarından ve birçok benzersiz geri dönüşüm işletmesinden bu kadar büyük bir veri seti eğittim. Bu eğitim AMP’ye çıkarımda yüzde 99’a kadar doğruluk sağladı.

2015 yılında bir Ulusal Bilim Vakfı hibesi, Horowitz’in küçük bir ekip oluşturmasına yardımcı oldu. Merkezi Boulder-Colo’nun dışında bulunan AMP, 40’tan fazla geri dönüşümcüyle işi büyüttü. Bu süreçte, şirket geri dönüşüm için AI’ın yükselen yıldızı haline geldiğinden 75 milyon dolarlık fon çekti. Kısa süre önce, en iyi AI şirketlerinin bir listesi olan Forbes AI 50’ye girdi. AMP, yapay zeka ve veri bilimindeki girişimlerin pazara daha hızlı ulaşmasına yardımcı olan sanal bir hızlandırıcı program olan NVIDIA Inception’ın da bir üyesi. Horowitz, NVIDIA ile doğrudan bağlantılar ve Inception programından sağlanan eğitim kredilerinin AMP için deney ve inovasyonu hızlandırmaya yardımcı olduğunu söyledi.

Geri Dönüşüm Kısıtlamaları

Çin’e gönderilen geri dönüştürülmüş malzemelerdeki kontaminasyona karşı daha sıkı kısıtlamalar, taramayı daha fazla iş haline getirerek daha fazla çöp sahası yarattı. Geri dönüşümcüler için daha da kötüsü, bu yeni eklenen ayırma maliyetleri, sıkı bir işgücü piyasasının ortasında oluşuyor.

Dünya çapındaki geri dönüşüm işlemcileri, daha temiz geri dönüştürülebilir ürünler üretmek ve işlerini sürdürmek için çöpleri daha iyi sıralamak için mücadele ediyor. Horowitz, şu anda ABD’li geri dönüşümcüler için sorunun yurt içinde ayıklama maliyetlerinin emtia piyasalarındaki malzemelerin değerine yakın olması olduğunu söyledi.

GPU Güdümlü Geri Dönüştürücüler

AMP, geri dönüşümcüler için ekonomiyi değiştirdi. Görüntü sınıflandırma modelleri, vantuzlu robot kollarının konveyör bantları etrafında dolaşmasını ve yardımcı olmak için çöpleri toplamasını sağlamak amacıyla NVIDIA GPU’larında çalıştırılmıştır. Robot kollarına yönelik bilgisayarlı görüş sistemi, sürekli artan sayıda öğeyi tanıyabilir. Starbucks bardaklarından, PET plastik şişelerden ve kapaklı kaplara, ofis kağıdına, alüminyum kutulara, tehlikelere ve daha pek çok öğeye kadar her şeyi hızla sıralayabilir. Sistem aynı anda onlarca kategori tanımlar.

Şirketin milyonlarca etiketli görüntüsü, milisaniyeler içinde binlerce geri dönüştürülebilir nesneyi tanımlayabilen, son derece hassas görüntü sınıflandırma modellerini çalıştırıyor, böylece robotik kolları harekete geçebiliyor. AMP Robotik, bu anlık çıkarımı gerçekleştirmek için geri dönüşüm merkezine bağlı olarak NVIDIA GeForce RTX veya V100 GPU’ları kullanıyor. AMP, Neuron AI platformunu eğitmek için uçtan uca NVIDIA iş akışını kullanır. Sistem, bir milyardan fazla çöp ve geri dönüştürülebilir tür üzerine eğitilebilir ve ağ üzerinde gerçek zamanlı olarak çalışabilir. NVIDIA TensorRT, çıkarımda iki kat hızlanma ve gecikmede yüzde 50 azalma sağlar. AMP, gecikme ve çıkarım için sabit miktarda bilgi işlem kaynağı tuttuğundan, şirketin mevcut ağları hızlandırmak için yapabileceği her şey, şirketin bunu daha fazla performans sağlayan daha büyük ağlara yeniden yatırım yapmasına olanak tanır. Girişimin şu anda dünya çapında çalışan 120’den fazla geri dönüşüm robotu var.

Hızlandırılmış İş Beklentileri

AMP Robotik’in sağladığı diğer bir yetenek de veri toplama ve analitiktir. Bu şekilde geri dönüşümcüler, ne kadar gelir getiren malzemenin toplandığını ve ne kadarının çöp sahasına gönderildiğini gerçek zamanlı olarak takip edebilirler. Horowitz, daha önce bunun izlenmesinin neredeyse imkansız olduğunu söylüyor. AMP Robotics NVIDIA GPU güdümlü sistemler, müşterilerin daha yüksek getiri elde etmek için plastikleri farklı kategorilere ayırmanın yanı sıra maliyetleri düşürmelerini sağlar. Örneğin daha değerli olan HDPE renkli plastikleri diğer plastiklerden ayırabilir.

Ayrıca, sinir ağı zaman içinde yeni materyaller öğrenerek daha geniş bir ayrıştırma yeteneği ve gelir için yeni fırsatlar sunabilir. Horowitz, “Renk, marka veya form faktörüne göre ayırabilirsiniz ve bunu yapmaya başladığınızda malzemeyi çok daha değerli hale getirebilirsiniz” diyor.

Yazının kaynağına buradan ulaşabilirsiniz.