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Un réseau neuronal formé sur un ensemble d’images peut identifier des paquets de déchets plastiques dans une installation de recyclage de matériaux avec une précision de plus de 95 % à l’aide d’une webcam standard.

Identifier les objets recyclables

Les objets recyclables qui finissent dans les décharges sont un problème majeur pour la planète. D’après une analyse, neuf objets en plastique sur dix ne sont pas recyclés. Ce problème est dû en partie à l’incertitude de l’homme quant aux objets qui peuvent être recyclés.

La possibilité d’identifier rapidement la composition des objets, et donc la possibilité de les recycler, pourrait nous aider à décider plus efficacement dans quelle poubelle mettre un article. Maintenant, un réseau neuronal convolutif – un type de réseau neuronal souvent utilisé pour analyser des informations visuelles – entraîné sur une base de données d’images de déchets pourrait faciliter ce processus.

Mis au point par Ryan Grammenos et Youpeng Yu de l’University College London, ce réseau est capable d’établir des liens entre l’apparence d’un objet et les matériaux dont il est fait. « Nous identifions le matériau », explique Ryan Grammenos.

En déployant des subtilités supplémentaires – notamment en n’entraînant pas certaines couches du réseau neuronal et en consacrant plutôt la puissance de l’ordinateur à des tâches plus délicates, comme l’interprétation d’objets malformés ou difformes – les chercheurs ont pu améliorer encore la capacité du logiciel à classer correctement les matériaux. Ce réseau neuronal a donné la bonne réponse dans 95,4 % des cas.

Des résultats prometteurs

Les chercheurs en vision par ordinateur expliquent souvent les défis de la reconnaissance « dans la nature », et la classification des déchets en est un exemple remarquable », explique Serge Belongie de l’université de Copenhague au Danemark. « Cette étude montre des résultats prometteurs en utilisant certaines méthodes de pointe, et je peux voir ce type de technologie gagner du terrain dans une variété de contextes publics. »

L’un des collègues de Grammenos dans son laboratoire travaille déjà à une utilisation pratique de leur modèle, ayant développé un système similaire qui nécessite moins de puissance de calcul pour classer la recyclabilité d’un objet. L’objectif est d’envoyer un signal pour soulever le couvercle de la bonne poubelle pour tout objet en moins de 50 millisecondes.

Cette recherche a été pré-publiée dans arXiv.

Source : New Scientist
Crédit photo : iStock