印尼垃圾分類：人工智能派上用場 探索利用機器學習相關研究

自7月份上海開始推行“史上最嚴垃圾分類措施”以來，垃圾分類成了很多人日常生活的“必修課”。一個月過去，利用新技術、新模式推進垃圾分類的探索不斷涌現。

垃圾污染問題并非中國所獨有，很多發展中國家都備受困擾。日前，谷歌在一篇博客中透露，為減少印度尼西亞的塑料垃圾，印度尼西亞一家創業公司用上了谷歌的人工智能技術。

據介紹，塑料垃圾是印度尼西亞面臨的大難題。這個國家擁有5萬公里長的海岸線，而這里又普遍缺乏垃圾處理的公共意識，將很多垃圾倒入大海。

印度尼西亞創業公司Gringgo就希望借助技術力量應對這個問題。

Gringgo首席技術官兼聯合創始人費布里亞迪·普拉塔瑪介紹，受印度尼西亞地形地貌影響，為可回收物定價十分困難。印度尼西亞包含17000個島嶼，其中有5個主要島嶼，而絕大多數回收利用設施都位于爪哇島。這使其他島嶼可回收物的運輸成本增加，因此回收價值較低的材料就不再分類，最終以污染環境為代價。

不僅如此，在印度尼西亞，環衛工人的路線和工作安排通常不太規律，而且他們也缺乏相關知識和專業技能來精確辨別哪些物品有回收價值。這些因素對印度尼西亞的垃圾回收率和環衛工人的生計具有很大負面影響。

2017年，Gringgo發布了幾款與垃圾處理相關的軟件。其中一款軟件允許環衛工人追蹤回收物的類型和數量，還能向他們推薦更加有規劃的路線來節省時間，實現了人工量化回收物品，帶來了潛在收入。普拉塔瑪介紹，發布這些軟件一年內，Gringgo在印尼首個試點村莊將垃圾回收率提升了35%。

今年早些時候，Gringgo被評為“谷歌AI影響力挑戰賽”的20個受資助者之一。“我們想到可以創建一個圖像識別工具，對不同垃圾進行分類，并判斷其價值，進而幫助提升塑料垃圾回收率。”普拉塔瑪說。

在谷歌的幫助下，Gringgo正和另一家創業公司合作，使用谷歌的機器學習平臺TensorFlow研發圖像識別工具。目標是讓環衛工人更好地對垃圾進行分析和分類，并量化它們的價值。

有了人工智能的加持，環衛工人將可以為垃圾拍照，通過圖像識別判斷相關物品及其價值。“這將教育環衛工人了解不同回收物的市場價值，幫助他們優化選擇，并將收入最大化。最終將激勵環衛工人以更高的效率回收和處理垃圾，并提升回收利用率。”普拉塔瑪說。

普拉塔瑪介紹，Gringgo的目標是不斷優化人工智能模型，使它在經濟角度更加可持續，并實現廣泛推廣應用。

“我們相信，人工智能可以幫助解決我們這個時代最困難的社會和環境問題——比如醫療、災害預測、環境保護、農業或文化保護。”谷歌AI負責人、資深研究員杰夫·迪恩介紹，谷歌已經啟動“用AI造福社會”項目，探索利用機器學習相關研究，對社會、人道主義事業和環境問題產生積極影響。