回收这些机器人会有所帮助

这里的事实是，我可以攻击你，因为我住在洛杉矶附近的一个沿海城市，我不给租户提供废物回收的选择。对于那些坚持把我们的塑料和纸分开的人来说，唯一的选择就是去当地的回收中心。

但我并不孤单。事实证明，成千上万的美国人不容易获得废物回收项目。根据最近的一则新闻报道，中国回收狮子已经有几十年了，不会再接受美国的垃圾，数百万人可能会失去他们的服务。

更糟糕的是，回收从未如此高效。最近一家快递公司的AdelePeters写道，20多年来，当美国向中国运送大量纸张和塑料垃圾时，这些包裹通常被分类得非常糟糕，以至于它们含有废物。"系统从未从这些材料中提取完整的值."

事实证明，机器人可能是解决方案的重要组成部分，最终结束了回收的破坏经济，这就是为什么我们首先将这项工作外包给中国。例如，麻省理工学院的研究人员开发了一个机器人平台，可以通过触摸对各种物品进行分类。它使用手中的传感器来确定纸张、塑料和金属等废料的大小和质地，并对它们进行相应的分类。

另一家名为ZenRobotics的公司结合了废物流中多个传感器的数据，创建了精确的实时分析。机器人使用传感器数据来自主决定如何抓取和分类物体。

AmpRobotics是另一个公司的例子，它结合了机器人、机器视觉和人工智能，使循环更快、更便宜，从而增加了我们在陆地上处理废物的可能性。

该系统与物流仓库中常规的自动取放系统非常相似。废物流在摄像头的注视下沿着传送带流动。系统根据类型识别物品，带有真空末端执行器的机器人拾取器抓取物品，并将其折叠到适当的垃圾箱中。

但是简单的解释是一个巨大的挑战。换句话说，垃圾严重。东西被压碎了，比如瓶子，比如瓶子，它们的大小和形状差别很大。食物残渣和液体污渍或模糊标签和变色包装。盒子被撕开，食品容器被切开。

该公司解决了一个名为AMPNeuron的专有人工智能平台的问题，该平台使用先进的计算机视觉和机器学习来训练自己在处理数百万幅材料图像后识别项目。这台机器教自己寻找视觉属性，如纹理和大小。随着时间的推移和百万次的试错，鉴定材料变得非常准确，提交鉴定错误的案例不到2%。这比人类同行更准确，他们对垃圾进行了疯狂的改变。

机器视觉方法还使AMP能够捕获关于整个垃圾供应的数据，并可以反馈循环管理的信息，以确定他们的程序在收集正确类型的材料和对正确类型的项目进行分类方面的有效性。

因为该系统是为学习其环境而构建的，所以它可以应用于几种回收。例如，AMP正在帮助加州的电子回收公司ERI。在这种情况下，机器人每分钟通过废弃的电子设备执行70次分类。

随着效率和吞吐量的提高，回收的经济性变得有意义。作为全国各地的城市，技术为其回收计划的未来带来了一线希望。

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