Компания NevLabs одержала победу в хакатоне Green Tech Startup Booster, организованном Российским экологическим оператором и Фондом «Сколково». Разработчики представили робота-сортировщика, работающего на основе нейронной сети. Всего пять команд-разработчиков инновационных решений продемонстрировали работу своих устройств и ПО с искусственным интеллектом для распознавания и сепарации в условиях, приближенных к реальным.

«Внедрение автоматизированных систем, основанных на искусственном интеллекте, — это один из способов снижения объема полигонного захоронения. Такие системы позволяют эффективно и в больших объемах сортировать отходы. Плюс, немаловажный аспект — импортозамещение. Оптические сепараторы — та сфера, где как раз нужны отечественные разработки. Поэтому мы решили провести в Сколково хакатон, формат выбрали необычный — битва роботов-сортировщиков. Участники представили замечательные идеи машин для обработки отходов. А победителем стал проект Nevlabs с роботом, использующим для распознования отходов нейронную сеть. Очень надеюсь, что победитель сможет стать поставщиком оборудования на все предприятия, которые строятся при нашей финансовой поддержке. Сейчас это порядка 60 субъектов — всем инновационным решениям точно найдется место. При этом у нас уже есть опыт прошлого хакатона, когда мы нашли лучшее решение для построения 3D-моделей полигонов с помощью дронов. Вместе с победителем проблого хакатона мы облетели уже 500 полигонов для того, чтобы точно оценить их остаточную емкость», — сообщил гендиректор РЭО Денис Буцаев.

Резидент «Сколково» NevLabs представил дельта-робот, применяющегося для сортировки бытовых отходов. Для распознавания используется нейронная сеть, что, во-первых, позволяет кардинально снизить стоимость решения по сравнению с традиционными оптическими сортировщиками, работающими в инфракрасном диапазоне, а во-вторых, позволяет распознавать фракции, неподвластные спектральному анализу.

«В процессе организации хакатона Green Tech Startup Booster совместно с Фондом «Сколково» мы утвердились в необходимости ежегодного проведения этого мероприятия. Нам удалось проделать комплексную работу: определить проблематику, найти участников со всей России, посмотреть вживую на самые яркие решения от инженеров и разработчиков. Регулярность таких важных отраслевых событий позволит ускорить совершенствование технологий для сортировки отходов», — отметил Заместитель генерального директора по цифровизации РЭО Алексей Буров.

На территории технопарка «Сколково» были представлены разработки в области автоматизированного мониторинга и анализа вторсырья, высокоскоростные дельта-роботы для сортировки отходов с функцией распознавания объектов при помощи ИИ, оптический сепаратор, а также модуль по роботизированной сортировке бытовых отходов. Перед участниками стояла задача предложить комплексное решение, позволяющее повысить качество и эффективность процесса сортировки отходов.

«Мы всегда стараемся решить задачу обеспечения отрасли переработки отходов инновационными и передовыми технологиями. При этом важно повышать экономическую эффективность. В первую очередь, мы рассчитываем на то, что представленные решения будут конкурировать на рынке и показывать наилучшие результаты. Думаю, что гибридные, комплексные системы, в конечном итоге и будут решать те задачи, которые предъявляет рынок», — отметил директор по акселерации по городским технологиям кластера энергоэффективных технологий Фонда «Сколково» Юрий Хаханов.

Компания Leonovich Labs представила решение для автоматизированного мониторинга и анализа вторсырья на конвейерной ленте. ПО с использованием технического зрения в синергии с ИИ анализирует состав отходов и генерирует отчеты по морфологическому составу потока для мусоросортировочных комплексов. Нейросеть для анализа размещается на российских серверах, а данные с датчиков передаются по защищенному каналу, обеспечивая безопасность информации.

«Аксалит Софт» продемонстрировал работу оптического сепаратора с NIR-технологией для автоматической сортировки ТКО. В основе лежат специально обученные нейронные сети, а определение видов отходов происходит с помощью фотометрического анализа.

Компания «Интеллектуальные системы» показала высокоскоростные дельта-роботы для сортировки отходов с функцией распознавания объектов при помощи ИИ для применения в промышленности, а также сортировки ТБО. Модульная конструкция разработки позволяет комбинировать различные варианты оснастки модуля и подстраивать аппаратную часть под конкретную линию заказчика.

Еще один резидент «Сколково» — компания «ECOBOT» представила модуль по роботизированной сортировке бытовых отходов с помощью системы искусственного интеллекта.

В 2021 году в России впервые провели экохакатон в сфере обращения с отходами. Впоследствии РЭО запустил проект по 3D-моделированию полигонов и оцифровал уже около 500 объектов размещения. Такая работа помогает решить одну из проблем отрасли обращения с отходами — отсутствие информации по заполненности полигонов. Результат экохакатона в итоге распространился на всю страну: было найделно решение по облету полигонов дронами, которые сканируют лазерами полигоны, чтобы в дальнейшем разработчики могли построить 3D-модель.

Имя | Name

ok

Поиск на Upakovano.ru

Поиск на сайте upakovano.ru является универсальным и осуществляется по всем разделам сайта, качество выдачи результатов поиска прямо зависит от введенных ключевых слов.

Использование только одного слова или общих слов может привести к излишнему количеству документов, в таких случаях нужно использовать уточняющие ключевые слова.

Для повышения релевантности результатов поиска можно также использовать исключающие слова.

При формировании поискового запроса возможно использование языка запросов.

Обычно запрос представляет из себя просто одно или несколько слов, например: “свежая рыба треска” — по такому запросу находится информация, в которой встречаются все слова запроса.

Логические операторы позволяют строить более сложные запросы, например: “свежая рыба или пылесос” — по такому запросу находится информация, в которой встречаются либо слова “свежая” и “рыба”, либо слово “пылесос”.

“Свежая рыба не скумбрия” — по такому запросу находится информация, в которой встречаются слова “свежая” и “рыба” и не встречается слово “скумбрия”.

Вы можете использовать скобки для построения более сложных запросов.

Логические операторы.

Оператор “и”

Синонимы оператора “и”:

And
&
+

Подразумевается, что оператор “и” можно опускать: например, запрос “свежая рыба” полностью эквивалентен запросу “свежая” и “рыба”.

Оператор “или”

Синонимы оператора “или”:

Or
|

Оператор логическое «или» позволяет искать элементы, содержащие хотя бы один из операндов.

Оператор “Не”

Синонимы оператора “Не”:

Not
~

Оператор логическое «не» ограничивает поиск товарами, не содержащими слово, указанное после оператора.

Оператор ( )

Круглые скобки задают порядок действия логических операторов. При формировании строки запроса убедитесь, что для каждой открывающейся скобки есть парная скобка закрывающаяся.

Оператор " "

Поиск точной фразы. Обычно используется для поиска цитат.