Mỗi năm, Hoa Kỳ vứt bỏ lượng vật liệu tái chế trị giá khoảng 6,5 tỷ USD, bao gồm giấy, nhôm và nhựa. Trong khi đó, lượng rác tái chế sinh hoạt bị trộn lẫn trong các thùng chứa, khiến ngành tái chế phải tốn hàng trăm triệu USD cho công đoạn phân loại, đồng thời công việc này cũng tiềm ẩn nhiều nguy hiểm. Những vật thể như tã bẩn, ván lướt sóng, tivi và nhiều loại rác thải khác thường xuyên xuất hiện trong các cơ sở xử lý. Chính vì vậy, ngày càng nhiều công ty bắt đầu triển khai AI và robot nhằm giúp quá trình tái chế trở nên an toàn và hiệu quả hơn.

Trong bài viết lần này, ban biên tập technologyMAG chia sẻ video của kênh Business Insider, nói về cách mà công nghệ AI và robot được ứng dụng để hỗ trợ quá trình xử lý rác thải tại Hoa Kỳ.

Hệ thống tái chế phân mảnh của Hoa Kỳ
Hoa Kỳ là một trong những quốc gia thải ra nhiều rác nhất thế giới, nhưng chỉ tái chế khoảng một phần ba lượng rác đủ điều kiện tái chế. Tỷ lệ này thấp hơn đáng kể so với các quốc gia như Hàn Quốc và CHLB Đức, nơi hơn một nửa lượng rác thải được tái chế. Tại Hoa Kỳ, việc quản lý rác thải được xử lý ở cấp địa phương, dẫn đến sự tồn tại của hơn 9.000 chương trình tái chế riêng biệt. Hệ thống phân mảnh này khiến việc tiêu chuẩn hóa ở quy mô lớn trở nên cực kỳ khó khăn và làm cho hiệu quả tái chế chênh lệch mạnh giữa các bang.

Hiện nay, California và Oregon là hai bang có tỷ lệ tái chế dân dụng cao nhất Hoa Kỳ với 37%, trong khi hai bang Mississippi và Louisiana chỉ đạt tỷ lệ 8%.

Bước ngoặt của ngành tái chế Hoa Kỳ
Trong nhiều thập kỷ, Hoa Kỳ phụ thuộc rất lớn vào Trung Quốc để tiêu thụ rác tái chế, phần lớn trong số đó chưa qua xử lý hoặc phân loại. Từ năm 1992 đến năm 2017, Hoa Kỳ đã xuất khẩu lượng rác tái chế trị giá 11 tỷ USD sang Trung Quốc. Tuy nhiên, vào năm 2017, Trung Quốc tuyên bố không tiếp tục nhập khẩu các vật liệu này. Quyết định này khiến số lượng nơi tiêu thụ vật liệu tái chế của Hoa Kỳ giảm mạnh và nhiều cơ sở tái chế bắt đầu gặp khó khăn trong việc duy trì lợi nhuận.

Trước áp lực chi phí ngày càng cao và nhu cầu tiêu thụ suy giảm, nhiều đơn vị xử lý rác đã buộc phải chuyển lượng chất thải đó tới bãi chôn lấp hoặc lò đốt.

AMP Robotics và nhà máy AMP One
Những khó khăn đó đã tạo cơ hội cho AMP Robotics, công ty do Horowitz thành lập vào năm 2014. Ông cho biết nhựa và nhôm vốn đã có giá trị, nhưng trước đây ngành tái chế phụ thuộc vào số lượng lớn công nhân phân loại thủ công để tách vật liệu, khiến chi phí lao động tăng cao và biên lợi nhuận của ngành rất thấp. Trong giai đoạn đầu, AMP triển khai các hệ thống robot phân loại của mình vào bên trong những cơ sở tái chế hiện có. Sau đó, vào năm 2022, công ty ra mắt cơ sở chủ lực tại Cleveland mang tên AMP One – một trung tâm tái chế được vận hành hoàn toàn bằng máy móc và phần mềm của AMP.

Một trong những mục tiêu quan trọng nhất của công ty là tự động hóa quy trình tái chế để công nhân không còn phải trực tiếp chạm vào rác. Đồng thời, công ty cũng muốn hệ thống của mình có thể xử lý những dòng rác bẩn và ô nhiễm hơn, qua đó giảm yêu cầu phân loại đối với người tiêu dùng và xây dựng giải pháp tái chế có khả năng mở rộng trên quy mô lớn. AMP One tiếp nhận rác từ các nhà sản xuất nhựa và các Material Recovery Facility (MRF) (1), các cơ sở vốn định chôn lấp các kiện rác nêu trên. Với nhiều loại rác tái chế tại Hoa Kỳ, đây là cơ hội cuối cùng để không phải bị chôn lấp tại các bãi rác.
(1) Material Recovery Facility là cơ sở phân loại và thu hồi vật liệu tái chế trong hệ thống xử lý rác thải. Đây là nơi tiếp nhận rác đã thu gom, sau đó phân loại để tách ra các vật liệu có thể tái chế. Các vật liệu này sau đó sẽ được ép kiện, xử lý sơ bộ rồi chuyển tới nhà máy tái chế.

Những nguy hiểm trong quá trình phân loại rác
Các MRF truyền thống sử dụng hàng chục công nhân cùng nhiều loại máy móc và hệ thống sàng lọc để phân loại rác. Những cơ sở này có thể xử lý khoảng 87% lượng vật liệu tiếp nhận, nhưng công nhân thường xuyên phải tiếp xúc với các vật thể nguy hiểm như kim tiêm đã qua sử dụng, pin hoặc bình xịt khí dung có nguy cơ phát nổ. Ngược lại, nhà máy AMP tại Cleveland chỉ có 15 nhân viên và họ hiếm khi phải chạm trực tiếp vào rác. Thay vào đó, các cụm camera và hệ thống vòi khí đảm nhận phần lớn công việc phân loại.

Một nhân viên cho biết công ty xem toàn bộ tòa nhà như một robot khổng lồ. Gần như không có hoạt động phân loại thủ công nào diễn ra trong cơ sở này. Phần lớn nhân viên tập trung vào việc bảo trì dây chuyền, giữ cho hệ thống vận hành ổn định và tạo ra các kiện vật liệu tái chế có chất lượng cao.

Quy trình xử lý 200 tấn rác mỗi ngày
Mỗi ngày, có tới 10 xe tải vận chuyển khoảng 200 tấn rác tái chế hỗn hợp tới nhà máy. Tất cả vật liệu được nén thành các kiện nặng khoảng 1.500 pound (khoảng 680 kg). Nhân viên điều khiển xe nâng sẽ đưa các kiện này vào một máy nghiền tách sử dụng những răng kim loại để xé chúng ra. Theo công ty, nhà máy tiếp nhận vật liệu từ khắp nửa phía đông Hoa Kỳ, bao gồm cả các bang như Iowa, Alabama và Florida.

Sau khi được phá tách, vật liệu sẽ đi vào dây chuyền phân loại. Giai đoạn đầu tiên là quá trình tách kim loại sắt từ bằng nam châm quay, giúp kéo các kim loại chứa sắt ra khỏi băng chuyền. Những vật liệu đó bao gồm dây buộc kiện, linh kiện ô tô và lon thực phẩm. Tiếp theo, các vòi khí sẽ thổi bay giấy vụn và vật liệu đóng gói mềm, bao gồm lớp nhựa mỏng trong suốt dùng để bọc thực phẩm và đồ chơi. Hệ thống vòi khí của AMP có thể phân loại hàng nghìn vật liệu tái chế mỗi phút – cao hơn hơn 10 lần so với khả năng xử lý của các cánh tay robot.

AI nhận diện rác bằng mạng nơ-ron (neural network)
Những vật liệu còn lại tiếp tục di chuyển trên băng chuyền và đi qua bên dưới hệ thống camera, nơi chúng được nhận diện và theo dõi bằng mạng nơ-ron sâu (neural deep learning) do AMP tự phát triển. Hệ thống này sử dụng nhiều nút xử lý (node) hoạt động tương tự nơ-ron trong não người. Các nút sẽ phân tích những mẫu hình như hình dạng và kết cấu bề mặt để xác định từng loại vật liệu cụ thể.

AMP quét hơn 50 tỷ vật thể mỗi năm và hệ thống càng xử lý nhiều dữ liệu thì độ chính xác càng tăng. Horowitz cho biết công ty không đơn thuần lập trình máy móc mà đang “dạy” chúng học. AI có thể học cách nhận diện nhựa số 1 ngay cả khi chúng bị nghiền nát, gấp méo, bám bẩn hoặc có hình dạng không đồng nhất. Ông mô tả hệ thống này giống như một “cảm biến rác” – thứ mà ngành tái chế đã thiếu trong suốt thời gian dài.

Khả năng phân loại theo nhu cầu và vật liệu
AI của AMP cũng có thể nhắm mục tiêu tới những vật liệu và màu sắc rất cụ thể. Một khách hàng từng yêu cầu chỉ lấy nhựa polypropylene trong suốt và màu tự nhiên, và công ty đã đáp ứng được yêu cầu đó chỉ bằng cách điều chỉnh mạng nơ-ron. Do mọi vật thể đều được theo dõi xuyên suốt quy trình, nhà máy còn có thể phát hiện các vấn đề vận hành theo thời gian thực như tắc nghẽn đang hình thành hoặc vật liệu xuất hiện sai vị trí.

Cuối cùng, vật liệu sẽ đi tới dây chuyền tuần hoàn – nơi những vật thể bị bỏ sót sẽ được đưa trở lại hệ thống để phân loại thêm một lần nữa. Công ty cho biết hiện tại họ có thể thu hồi từ 85% đến 90% tổng lượng vật liệu đi qua dây chuyền. Sau khi được phân loại, vật liệu sẽ rơi vào các hầm chứa riêng biệt. Vật liệu sau đó được lấy ra và chuyển sang hệ thống ép kiện, nơi từng loại vật liệu được nén thành các kiện riêng trước khi trở thành hàng hóa hoàn thiện để bán ra thị trường.

Giá trị của vật liệu tái chế
Giá trị của nhựa tái chế tăng lên đáng kể khi vật liệu được phân loại chính xác hơn. Theo công ty, độ tinh khiết càng cao thì giá bán càng lớn. AMP cho biết họ liên tục tạo ra các kiện vật liệu có độ tinh khiết trên 90%. Những kiện này được bán cho các nhà máy tái chế để sản xuất chai nhựa, lon nhôm và linh kiện ô tô.

Ngoài việc vận hành cơ sở tái chế của riêng mình, AMP còn bán công nghệ cho các đơn vị tái chế khác. Hiện nay, hệ thống của công ty đang hỗ trợ gần 100 cơ sở trên toàn thế giới. Tuy nhiên, máy móc của công ty vẫn chưa thể nhận diện hoàn hảo mọi loại rác. Trong những trường hợp đó, AI vẫn cần sự hỗ trợ từ con người.

Con người vẫn đóng vai trò quan trọng
Hình ảnh của các vật liệu bị phân loại sai sẽ được gửi tới đội ngũ gán nhãn dữ liệu tại Ấn Độ, nơi các nhân viên sẽ xác định và gắn nhãn vật liệu để tiếp tục huấn luyện mạng nơ-ron. Công ty cho biết hệ thống AI ngày càng trở nên chi tiết hơn theo thời gian. Ban đầu, chỉ cần xác định một vật thể là nhựa số 1 đã được xem là đủ. Nhưng hiện nay, hệ thống còn nhận diện cả màu sắc, kiểu dáng và thậm chí cả thương hiệu của vật thể đó.

AMP cho biết các hệ thống AI cùng lực lượng lao động tinh gọn giúp AMP One vận hành với chi phí thấp hơn tới 50% so với các MRF truyền thống.

Trung tâm R&D và bài toán thị trường
Công ty cũng vận hành một phòng nghiên cứu và phát triển tại Denver, nơi các kỹ sư phân tích dữ liệu thu thập từ hàng trăm thiết bị phân loại trên toàn cầu. Toàn bộ hệ thống liên tục tải dữ liệu lên hạ tầng đám mây của công ty. Sau đó, các nhóm kỹ thuật sẽ rà soát bộ dữ liệu và phân loại các vật liệu như nhựa số 1 hoặc lon nhôm.

Joe Castaneda, người phụ trách phát triển phần mềm tại AMP, cho biết video từ dây chuyền tái chế được đưa vào mạng nơ-ron của công ty, nơi AI phân tích hình ảnh và xác định từng vật thể. Trong giao diện hệ thống, các đường viền màu xanh lá biểu thị vật liệu đã được nhận diện như polyethylene mật độ cao tự nhiên. Đồng thời, hệ thống cũng có thể phát hiện các lon nhôm nằm ẩn bên dưới những vật thể khác.

Dù vậy, việc xây dựng các hệ thống hoạt động ổn định trong môi trường tái chế thực tế vẫn là thách thức lớn. Máy tính phải vận hành liên tục trong môi trường nóng, nhiều bụi và đầy rác, nơi nhiệt độ có thể dao động từ 40 đến 80 độ. Công ty cũng thừa nhận rằng mặc dù họ có đầu ra tiêu thụ cho toàn bộ vật liệu tại cơ sở Cleveland, một số loại vật liệu tại các cơ sở khác vẫn rất khó bán.

Khi tái chế không có người mua
Một trong những vấn đề lớn nhất là thiếu “end market” – tức thị trường đầu ra cho một số loại vật liệu tái chế. AMP cho biết có những loại nhựa số 1 (number-one plastics) (2) có màu mà gần như không ai muốn mua. Điều đó đồng nghĩa với việc dù công ty có thể phân loại chúng cả ngày, những vật liệu này cuối cùng vẫn phải bị đưa tới bãi chôn lấp.
(2) Nhựa số 1 là cách gọi các loại nhựa mang mã tái chế số 1, tức nhựa Polyethylene terephthalate (PET hoặc PETE).

Một phần nguyên nhân nằm ở yếu tố kinh tế. Việc sản xuất nhựa mới thường rẻ hơn tái chế nhựa cũ, đặc biệt trong giai đoạn giá dầu thấp. Để giải quyết vấn đề này, một số bang tại Hoa Kỳ đã ban hành các luật Trách nhiệm mở rộng của nhà sản xuất (Extended Producer Responsibility – EPR), buộc nhà sản xuất phải chịu trách nhiệm đối với lượng rác thải bao bì mà họ tạo ra. Hiện đã có năm bang tại Hoa Kỳ thông qua các đạo luật EPR nhắm tới rác thải bao bì trên diện rộng.

Tham vọng mở rộng toàn cầu của AMP
Horowitz cho rằng các quy định này rất quan trọng và mang lại tác động tích cực, nhưng ông cũng lo ngại rằng những cải tiến nhỏ có thể khiến mọi người nghĩ rằng như vậy là đủ. Ông cho rằng các hệ thống tái chế cần đặt mục tiêu tăng gấp đôi tỷ lệ thu hồi rác trong vài năm tới và tin rằng những công nghệ như của AMP có thể giúp điều đó trở thành hiện thực.

Hiện tại, công ty vẫn tập trung vào việc mở rộng các cơ sở tái chế và triển khai công nghệ của mình tới nhiều trung tâm tái chế hơn trên toàn thế giới. Horowitz tin rằng nếu tái chế và quản lý rác trở thành ngành kinh doanh có lợi nhuận cao hơn, cơ sở hạ tầng xử lý rác sẽ lan rộng nhanh hơn trên quy mô toàn cầu. Theo ông, điều này có thể giúp giảm các vấn đề như ô nhiễm nhựa ngoài đại dương.

Khi nhìn vào những thách thức môi trường toàn cầu khổng lồ đó, ông cho rằng tái chế trở thành một giải pháp đầy hứng khởi và mang lại động lực rất lớn. Tuy nhiên, theo Horowitz, phần khó khăn nhất của công việc lại không nằm ở robot.

Để xem các tin bài khác về “Tái chế rác thải”, hãy nhấn vào đây.

 

Nguồn: Business Insider