Shrani za kasnejše branje.
Umetna inteligenca lahko omogoči dostop do boljših podatkov, učinkovitejše ravnanje z odpadki in porabo pitne vode. Možnosti, ki jih prinaša tehnologija, so neomejene.
Barbara Perko
Umetna inteligenca (UI) odpira številne priložnosti na področju učinkovitosti in zmanjševanja stroškov, poleg tega lahko pomembno pripomore k trajnostnemu razvoju panoge. »Če se ustavimo takoj kar pri odpadkih, ponekod testirajo zabojnike in komunalna vozila z vgrajenimi senzorji, ki omogočajo analizo ter pregled odpadkov z neposredno povezavo do uporabnikov, optimizacijo poti, zmanjševanje stroškov goriva in ogljičnega odtisa. Tovrstna avtomatizacija procesov razvrščanja odpadkov povečuje učinkovitost ločenega zbiranja odpadkov in zmanjšuje količino odloženih mešanih odpadkov. Na področju oskrbe s pitno vodo je možno s pomočjo umetne inteligence spremljati porabo, vodne izgube in načrtovati optimalno upravljanje in delovanje vodnih virov. UI lahko ne nazadnje napove tudi vremenske in okoljske vzorce (suša, poplave), kar lahko pomaga pri načrtovanju in izvajanju ukrepov za zmanjšanje tveganj, povezanih s podnebnimi spremembami, analizira ogromne količine podatkov, kar vse vodi v trajnostno in učinkovito gospodarjenje komunalnih podjetij,« pravijo na GZS – Zbornici komunalnega gospodarstva Slovenije.
Z UI do optimiranega pobiranja odpadkov
»Obdelava podatkov, ki iz leta v leto predstavljajo večjo vrednost (premoženje imetnika), je eno ključnih področij uporabe umetne inteligence. Vsi izvajalci ravnanja z odpadki razpolagamo z množico podatkov: inštalirani volumni zabojnikov, frekvenca praznitev, časi praznitev, izpraznjeni volumni na vozilo, zbrana količina posamezne vrste odpadkov na posameznih rajonih, občinah, poraba goriva pri posameznem pobiranju. Naštel sem le nekaj vrst podatkov. Vsekakor jih je še veliko več. Za analizo teh podatkov je UI s svojo funkcijo učenja zelo primerna. Seveda pa je od nas uporabnikov odvisno, v kolikšni meri se je poslužujemo. Končni rezultat je lahko optimiranje pobiranja, racionalizacija stroškov itd,« pove Drago Dervarič, direktor podjetja Saubermacher – Komunala Murska Sobota.
Avtomatizacija procesov razvrščanja odpadkov povečuje učinkovitost ločenega zbiranja odpadkov.
UI je uporabna tudi na področju avtomatske prepoznave odpadkov, na primer na smetarskem vozilu ali v procesu sortiranja na sortirnem traku. Roboti na sortirnih linijah s pomočjo UI uspešno ločujejo posamezne vrste odpadkov, s čimer prihranijo človeške vire in racionalizirajo delovne procese. Dervarič dodaja, da je UI z več vidikov idealen sodelavec: v kratkem času lahko obdela veliko količino podatkov, pripravi želena poročila, predloge za spremembe delovnih procesov. V kombinaciji z roboti udejanja delovno silo, ki je ne moti smrad pri sortiranju odpadkov, ne pozna utrujenosti, ne rabi periodičnih odmorov, letnega dopusta niti bolniške odsotnosti.
Roboti na sortirnih linijah pomagajo pri racionalizaciji delovnih procesov, pravi Drago Dervarič.
Foto: Saubermacher – Komunala Murska Sobota
Skeniranje povečalo učinkovitost ločevanja odpadkov
V podjetju Saubermacher – Komunala Murska Sobota uporabljajo več rešitev z UI, med drugim tudi rešitev skeniranja odpadkov. »Celoten proces poteka tako, da je smetarsko vozilo opremljeno s skenerji, ki vsakokratno količino iz posameznega zabojnika poskenirajo in s pomočjo umetne inteligence, ki se skozi delo samodejno uči, tudi analizira. Sistem izdela poročilo o vrsti odpadkov, ki so bili v izpraznjenem zabojniku. Ker so zabojniki opremljeni s čipi, jih lahko povežemo direktno s posameznim odjemnim mestom oziroma gospodinjstvom. Vsak občan, ki ima naloženo aplikacijo Saubermacher, dobi v nekaj sekundah po izpraznitvi njegovega zabojnika na svoj pametni telefon poročilo o tem, kako dosleden je bil pri svojem ločevanju. Seveda pa se podatki iz vseh zabojnikov združijo in tako dobimo sliko o doslednosti ločevanja na posameznem območju (rajon, občina, regija). Spremljamo lahko trende, primerjamo posamezna območja in različne vrste odpadkov itd. Vse to s pomočjo umetne inteligence. Izkušnje nam kažejo, da se je s pričetkom uporabe te rešitve učinkovitost ločevanja povečala. Posledično je bilo zajetih ločeno več sekundarnih surovin in so bili ohranjeni primarni viri surovin. Hkrati pa se je povečal angažma prebivalstva pri ločevanju, kakor tudi njihovo zadovoljstvo,« predstavi rezultate Dervarič.
Kakovostni podatki so osnova
Za uporabo in uvedbo najnovejših tehnologij v poslovanju so osnova kakovostni podatki, poudarja Aleksander Bastl, direktor podjetja BASS.
UI pride do izraza na področju optimizacije pobiranja odpadkov, kjer lahko z njeno pomočjo dinamično odpravljajo nepotrebne kilometre in optimizirajo odvozne poti. »Predvsem nam to pride prav pri odvozih na klic, kjer imamo določen vrstni red odvoza za prihodnji dan, potem pa se nam vmes vrine nujno praznjenje kontejnerja, ki pa spremeni celotno prej predvideno traso odvoza,« pojasni na primeru. Računalniški vid pomaga pri ločevanju odpadkov na linijah v sortirnicah tako, da tehnologija presortira glavnino odpadkov. Še vedno pa je potreben človeški nadzor, da je kvaliteta ločenih frakcij na potrebnem nivoju.
Po besedah Aleksandra Bastla pride umetna inteligenca do izraza na področju optimizacije pobiranja odpadkov.
Foto: BASS
UI pomaga tudi pri iskanju potencialnih vodnih izgub v omrežju. UI najde vzorce, ki predstavljajo potencialno mesto vodne izgube, pokaže pa tudi, kje bi lahko v prihodnje še nastale težave. »S to tehnologijo komunalnemu podjetju močno zožimo območje, kje je dejansko potrebno preverjati stanje na terenu,« pove Bastl.
»Pri kreiranju in izdelavi dokumentacije si lahko pomagamo z obstoječimi dokumenti in ustvarjamo nove iz baze znanja, ki se zgradi v komunalnem podjetju. Tako podpremo ponovljive stvari, da se zaposleni dejansko ukvarjajo z zadevami, ki predstavljajo delo z višjo dodano vrednostjo,« dodaja Bastl.
Število področij uporabe umetne inteligence se bo v prihodnje še povečevalo. »Konec koncev so tukaj še sistemi za poslovno odločanje, ki s pomočjo umetne inteligence nakazujejo, kam se bodo stvari gibale, če ničesar ne spremenimo. Tako dobimo opozorila za robne primere že dovolj zgodaj, da lahko nanje reagiramo in spremenimo potem poslovanja,« pove Bastl.
Če inženirski pristopi niso ustrezni, ne moremo uporabiti umetne inteligence kot njihovo kvalitetno nadgradnjo.
Z UI do cenejše in bolj varne pitne vode
Doc. dr. Primož Banovec, UL Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo, spomni, da se pri obratovanju in analizi vodovodnih sistemov proizvajajo in uporabljajo velike količine podatkov. Gre namreč za kompleksne sisteme, ki jih opredeljujejo različni parametri (pretoki, temperatura, tlaki, hitrosti, kakovost vode). »Ti parametri so razporejeni v prostoru (po celotnem vodovodnem sistemu) in času. Modeli in ciljne funkcije so izrazito nelinearni, z veliko lokalnimi optimumi in kompleksnimi robnimi pogoji. Torej idealno za uporabo orodij UI,« pojasnjuje dr. Banovec. Umetna inteligenca se na področju upravljanja z vodami v Sloveniji in v svetu uporablja že dobrih trideset let.
»Nekatera napredna programska orodja, ki jih uporabljamo za modeliranje vodovodnih sistemov, imajo že vgrajene nekatere funkcije UI, na primer uporabo genetskih algoritmov (GA) za umerjanje hidravličnih modelov. Glede na to, da se na področju vodovodnih sistemov že lep čas oblikujejo tudi digitalni dvojčki, se UI uporablja tudi pri identifikaciji odstopanj med merjenim in modeliranim sistemom. Hitra identifikacija kakovosti vode z meritvami v realnem času (online) je povezana z UI, še posebej je to izrazito na področju mikrobiološkega onesnaženja. Optimizacija porabe energije za potrebe delovanja vodovodnega sistema je prav tako povezana z uporabo UI, kakor tudi obvladovanje tveganj za oskrbo z zdravo pitno vodo,« našteje. »A žal govorim predvsem o uporabi teh orodij za podporo upravljanju z vodovodnimi sistemi v tujini. Kakšna je dejanska razširjenost uporabe teh orodij pri nas, pa je zelo težko ali skoraj nemogoče reči. V primerljivih državah spremlja to regulatorni organ za storitev oskrbe s pitno vodo, ki ga v Sloveniji žal nimamo.«
»Uporaba UI je možna le kot nadgradnja kvalitetnih inženirskih pristopov. Če inženirski pristopi niso ustrezni, se žal ne moremo pogovarjati o njihovi nadgradnji. V Sloveniji imamo 212 občin in čez 100 izvajalcev javne službe oskrbe s pitno vodo. Toliko imamo tudi tehničnih pravilnikov. Kolikor mi je znano, noben tehnični pravilnik ne opredeljuje potrebe po uporabi AI pri načrtovanju in upravljanju sistemov oskrbe s pitno vodo. Torej se načeloma zadovoljimo s tem, da so naši vodovodni sistemi izvedeni in upravljani neoptimalno,« pojasnjuje in dodaja: »Neizkoriščene priložnosti bi nam omogočile predvsem cenejšo in bolj varno pitno vodo. Žal z uporabo zastarelih pristopov resno zaostajamo, tudi za državami, ki jih načeloma obravnavamo kot manj razvite.«
Dr. Banovec opozori še na eno stvar: »Trenutno je v obravnavi predlog zakona o gospodarskih javnih službah s področja oskrbe s pitno vodo in odvajanja in čiščenja komunalne in padavinske vode. V njem boste zaman iskali procese, preko katerih bi lahko postopoma v področje izvajanja vodnih storitev vključevali sodobne metode optimizacije načrtovanja in izvajanja vodnih storitev.«
Maribor del pilotnega sistema
»Tehnološki razvoj in digitalizacija bosta kmalu ključna za učinkovito in uspešno delovanje komunal, še posebej na področju ravnanja z odpadki. Umetna inteligenca lahko ob primerni uporabi olajša delo z avtomatsko obdelavo podatkov, z odzivnostjo na izredne dogodke, reklamacije … Prav tako lahko definira stopnjo ločevanja odpadkov na izvoru,« opišejo uporabnost umetne inteligence v Javnem podjetju Snaga iz skupine Javni holding Maribor.
Inovacijski projekt CLIMABOROUGH, v katerega je vključen Maribor, postavlja v središče spremljanje zbiranja odpadkov in optimizacijo njihovega odvoza.
Umetna inteligenca je ključna tudi za projekt CLIMABOROUGH, projekt »100 podnebno nevtralnih in pametnih mest«. Cilj je izboljšati tradicionalne urbane, prostorske in načrtovalne pristope z odločanjem, ki temelji na podatkih in znanju, vključno s podnebnimi storitvami in pilotnim sodelovanjem med mesti. Gre za inovacijski projekt, zasnovan za testiranje konceptov v 12 evropskih mestih. »Maribor bo kot eno od vodilnih mest določilo strateško usmeritev pilota skupaj s štirimi mesti v tujini na temo »Waste and circularity« (odpadki in krožno gospodarstvo) z namenom zmanjšanja emisij TGP, spremljanja zbiranja odpadkov (predvsem mešanih komunalnih odpadkov) in tudi optimizacije odvoza odpadkov,« napovedujejo.
S projektom CLIMABOROUGH želijo v Snagi nadgraditi svetovalne nadzore, ki jih izvajajo pri svojih uporabnikih z rešitvijo, ki vključuje uporabo kombinacije programske in strojne opreme. »Natančneje, naprava za zaznavanje uporablja algoritme računalniškega vida in strojnega učenja, ki je sposobna identificirati različne frakcije/vrste odpadkov v fazi zbiranja odpadkov,« opisujejo. Na ta način bodo zbirali podatke v postopku odvoza odpadkov in jih lahko uporabili za vključevanje uporabnikov pri ločevanju odpadkov na izvoru. Posledično verjamejo, da se bo s tem dvignil odnos uporabnikov do odpadkov na višjo raven.