PolyMore este o echipă din Timișoara care a dezvoltat un sistem pe bază de machine learning și inteligență artificială pentru a identifica în timp real deșeurile care nu sunt sortate corespunzător. Sistemul creat de cei de la PolyMore folosește camere de luat vederi instalate pe mașinile de colectare. Mecanismul duce la o sortare mai precisă a gunoiului și deșeurilor care pot fi reciclate și ulterior reutilizate. Folosirea pe scară largă a acestui sistem ar putea ajuta România să ajungă mai rapid la nivelul de reciclare impus de Uniunea Europeană, ne informează Mindcraft Stories.
De fapt, România este o piață potrivită pentru dezvoltarea aplicațiilor care rezolvă o problemă de mediu. Ratele actuale de reciclare sunt mici, deci există un spațiu larg pentru dezvoltarea acestor soluții tehnice. „Pentru comparație, într-o țară unde ar exista o altă legislație, cu coeficienți înalți de reciclare, soluția noastră ar putea fi mai puțin cerută. Sau o mare doză de deșeuri ar fi automat exclusă din pubele”, spune Victor Baerle, specialistul în chimie al PolyMore.
O soluție pentru sortarea mai ușoară a deșeurilor
Soluția propusă de platforma PolyMore a pornit de la o idee prezentată la hackathonul Innovation Labs din Timișoara, în luna martie 2020. „Inițial, proiectul s-a bazat pe upcycling și metode de a folosi, în alte domenii, diferitele tipuri de deșeu plastic”, explică Victor Baerle. „Cristi Pogan, co-fondator al proiectului, are experiență de inginer și a adus pe piață produse cu ambalaj de plastic. Și, înțelegând implicațiile și risipa ulterioară, a concluzionat că trebuie să luptăm pentru a aduce tehnologii noi în domeniul reciclării”.
La ediția din 2020 a Innovation Labs, echipa PolyMore a câștigat Best Pitch Award, ceea ce a ajutat-o să își găsească atât ideea inovatoare, cât și modelul de business. Inițial, ideea propusă pentru Innovation Labs se referea la o soluție inedită de reciclare chimică, „însă am abandonat-o curând, în mare parte datorită discuțiilor avute cu mentorii, contactele și înțelegerea costului ridicat de implementare”, spune Victor. „Cercetarea pieței ne-a ajutat să identificăm un subiect mai concret, și anume un sistem de detectare a deșeurilor, bazat pe algoritmi de învățare și inteligență artificială.”
Odată identificată tema pe care să se concentreze, proiectul a crescut rapid. „Inovația propusă de PolyMore este un sistem de vizualizare și identificare vizuală a tipurilor de deșeuri, astfel încât erorile de sortare să poată fi depistate rapid, fără a contamina cantități mari de deșeu”, explică Victor. „În plus, camera are un grad de obiectivitate mult mai ridicat decât un control uman. Prin urmare, inovația introdusă asigură corectitudinea între colector și client.”
Formarea echipei actuale a fost un proces de durată, încheiat de curând, odată cu integrarea în echipă a lui Vlad Ilie, specialist în deep learning. „Înainte de asta, am făcut cunoștință cu Vlad Mocan, specialist în hardware. Iohanna Măceșeanu se ocupă de partea financiară și de găsire a clienților, iar Cristi coordonează activitățile proiectului nostru. Eu am făcut cunoștință cu Cristi în primăvara lui 2020 și de atunci sunt specialistul echipei în chimie”, descrie Victor Baerle componența echipei.
De la o idee, în doar un an, totul s-a transformat în realitate. Cei de la PolyMore abordează problema sortării chiar la momentul zero, cel al ridicării deșeurilor, și fac procesul mai eficient și mai puțin costisitor în centrele de gestionare a deșeurilor. Pentru a demonstra acest lucru, echipa PolyMore a creat un prototip care filmează în interiorul mașinii de salubrizare în timpul procesului de colectare. Ulterior, mecanismul folosește o rețea neuronală pentru a determina dacă deșeurile sunt contaminate.
De la idee la afacere
„Probabil cea mai mare provocare a fost să găsim motivația de a lucra la început, până a deveni finaliști ai Innovation Labs și Future Makers. După, a urmat un șir de alte provocări, dar încercăm să le rezolvăm pe parcurs”, adaugă Victor.
Algoritmii de inteligenţă artificială pe care se bazează pentru a optimiza gestionarea deşeurilor plastice au în spate o explicație simplă. „Cantitatea naște Calitate. Analiza unui număr mare de poze de către angajații și voluntarii noștri permite algoritmului de AI să identifice cu o mare credibilitate dacă deșeul din cupa mașinii de gunoi este sau nu contaminat și cu ce anume este contaminat”, spune Victor. „Vorbim despre machine learning, ca prim pas, iar ulterior de inteligență artificială, în identificarea situațiilor noi, cu alte tipuri de deșeu.”
Începând din luna mai 2021, există o mașină de salubritate pe care este montată o astfel de cameră video. „Camera a fost creată de colegul nostru Vlad și a fost montată într-o carcasă printată 3D, al cărei designer a fost Cristi. Piesele au fost procurate online, fiind încercate mai multe variante”, povestește Victor despre mecanism. „Am început să obținem primele poze, pe care le vom adnota și trimite algoritmului spre învățare. Pozele sunt foarte clare și permit inclusiv identificarea granulelor mici, cum ar fi cele de spumă de polistiren, un contaminat important al pubelei galbene.”
Practic, ceea ce oferă PolyMore reprezintă camera, adică partea hardware, și software-ul care o folosește. „Monetizarea se face prin vinderea hardului și oferirea unei licențe plătite pentru softul utilizat, iar clienții sunt companiile de colectare a deșeurilor sau colectorii independenți”, explică Victor.
PolyMore au deja primul client, grupul RER – prin reprezentanța din Timișoara, RETIM –, unde au găsit deschidere din partea conducerii. „Din discuția despre ce este cel mai bine pentru tot lanțul industriei de reciclare, am găsit împreună soluția care poate să aducă cel mai mare impact”, adaugă Victor Baerle.