Скрытые герои мусорной реформы: Как нейросети меняют обращение с отходами в России

По данным Российского экологического оператора (РЭО), в России ежегодно производится 58 миллионов тонн твердых коммунальных отходов (ТКО). Это около 400 кг мусора на человека – преимущественно, пищевые отходы, бумага, картон, стекло. В среднем по стране, чуть больше половины из них проходит сортировку, а 13,9% — отправляется на переработку. В Татарстане ситуация чуть лучше – перерабатывается порядка 26%.

В то же время, согласно «мусорной» реформе, которая идет в России с 2019 года в рамках нацпроекта «Экология», к 2030 году в стране должна полностью обновиться система обращения с отходами. В рамках реформы планируется наладить сортировку 100% объема ТКО и перерабатывать не менее половины таких отходов. Таким образом, в ближайшие годы нас ждет двукратное увеличение объемов отдельно собираемых отходов. Это говорит о необходимости срочных и эффективных мер для оптимизации их транспортировки и переработки.

На помощь государству в решении задач, поставленных нацпроектом, приходят отечественные разработчики программного обеспечения. В их числе – группа компаний «Эттон» из Казани. Как связано IT с экологией и как нейросети помогают вывозить мусор – обсудили с генеральным директором «Эттон» Ефимом Климовым.

Ефим Сергеевич, у «Эттон» есть целая линейка решений, направленных на обращение с отходами. Что в нее входит?

Верно, отрасль экологии и обращения с отходами – одно из ключевых направлений работы «Эттон». У нас есть экспертиза в разработке и модернизации территориальных схем обращения с отходами (наши решения внедрены почти в 50 регионах России). Компания разрабатывает программные продукты для контроля за состоянием окружающей среды, эффективной работы с недропользователями. Мы разработали Экологическую цифровую платформу Республики Татарстан – внесли свой вклад в улучшение экологии нашего домашнего региона.

Если говорить именно о решениях, связанных с отходами – это наша новейшая разработка, нейросеть «Экологист» для оптимизации логистики отдельно собранных отходов, комплекс «Васта» для определения заполненности контейнеров и также оптимизации логистики, биллинговая платформа ТКО, система «Стройотходы», список можно продолжить.

Все уже привыкли слышать слово «нейросеть» применительно к дизайну, созданию текстов или музыки, а как нейросеть может быть связана с обращением с отходами?

Информационная система «Экологист» использует технологии искусственного интеллекта для решения проблемы моделирования потоков раздельно собираемых твердых коммунальных отходов, оптимизирует затраты на их перевозку. Для этого она использует алгоритмы искусственного интеллекта, которые позволяют обрабатывать лавинообразно увеличивающиеся данные без увеличения вычислительных мощностей.

Какие именно данные нужны системе для работы и откуда она их берет?

Для работы ИИ использует такие данные как вид отходов, их морфологический состав до и после сортировки, объем, массу, тип транспортных средств, мощности объектов обработки отходов, длину транспортных плеч и другие переменные взаимозависимые параметры.

Данные поступают с датчиков, размещенных в мусорных баках, и с датчиков загрузки самосвалов. Нейросеть прогнозирует время их полного заполнения и прокладывает оптимальные маршруты.

Как вообще возникла идея разработки подобной системы? Какие проблемы она стремится решить?

Организация раздельного сбора каждого нового вида ТКО влечет за собой, во-первых, необходимость усложнения логистической инфраструктуры (выделения специализированных транспортных средств для перевозки, организации мощностей для сортировки и перегрузки ТКО и т.д.), а во-вторых, приводит к увеличению тарифа на обращение с ТКО.

Продукт призван помочь регионам улучшить экологическую обстановку и достичь показателей, установленных нацпроектом, а региональным операторам – сэкономить бюджеты на логистику и сделать процесс сортировки и перевозки отходов более прозрачным.

Использование алгоритмов ИИ дает возможность обрабатывать большие объемы данных без необходимости увеличения вычислительных мощностей, что в свою очередь снижает капитальные затраты и операционные расходы, связанные с логистикой отдельно собираемых отходов. Решение помогает снизить расход топлива и выбросы углекислого газа, расходы на техническое обслуживание транспортных средств за счет оптимизации маршрутов, расписаний и грузов, следовательно – и сдержать рост тарифов для населения.

Решение «Экологист» включено в реестр отечественного ПО, что говорит о его актуальности для российского рынка.

Система уже где-то внедрена?

В этом году «Экологист» будет введен в промышленную эксплуатацию в региональном операторе Татарстана – начинаем снова ближе к дому.

«Эттон» работает только с автоматизацией процессов, связанных с ТКО?

Нет. У нас есть линейка решений для отрасли экологии, для нефтегазового сектора. Разрабатываем корпоративные и государственные информационные системы. Погруженность в отраслевую специфику позволяет нам выступать в качестве консультантов для наших клиентов и предлагать решения, наиболее подходящие под их задачи.

Какими Вы видите перспективы отрасли обращения с отходами с точки зрения IT?

Думаю, отрасль находится на пороге значительных изменений. Продолжится внедрение IT-технологий, направленных на оптимизацию маршрутов сбора, сокращение издержек и повышение эффективности операций. Будет и дальше развиваться «интернет вещей» (IoT) ­– станет больше тех самых датчиков для мониторинга наполненности контейнеров и состояния отходов в реальном времени, которые мы используем в наших программно-аппаратных комплексах чтобы организовать более эффективную логистику и снизить затраты на утилизацию. Соответственно, никуда не денется и Big Data. Будут набирать обороты сервисы, направленные на развитие экономики замкнутого цикла – платформы для обмена отходами, мобильные приложения для населения, которые будут помогать в сортировке отходов и давать советы по их уменьшению. Появятся роботизированные системы для сортировки отходов – это значительно увеличит эффективность переработки. Технология блокчейн может быть использована для обеспечения прозрачности процессов утилизации и переработки.