Çözüm: AAEON BOXER-6647-MTH
Çöpten Değere: Yapay Zekânın Geri Dönüşüm Ekosistemindeki
Potansiyeli
Genel Bakış
Geri dönüşümü teşvik eden kamu politikaları ve düzenleyici
kampanyalar, halkın çöp sahalarına yönelik algısında bir değişim yaratmıştır.
Bu değişim, medya, akademik araştırmalar ve özel girişimlerle desteklenerek
toplumun geri dönüşüme verdiği önemi artırmıştır.
Ancak geri dönüştürülen materyal miktarındaki artış, materyal
geri kazanım tesislerinin artan talebi en etkili, verimli ve güvenli şekilde
nasıl yöneteceği sorusunu gündeme getirmiştir. Bu talepleri karşılamak için
bir şirket, AI destekli bir atık ayırma ünitesi geliştirmeyi tercih
etmiş ve AAEON’dan bu hedefi gerçekleştirmede destek almıştır.
Atık Yönetimindeki Zorluklar
Materyal geri kazanım tesisleri, geri dönüşüm ekosisteminde
birçok rol üstlenir; ancak kritik bir görev, geri dönüştürülebilir atıkları
kontaminasyon açısından denetlemektir.
- Tehlikeli
veya geri dönüştürülemez maddeler, geri dönüştürülebilir akışın
kalitesini düşürür ve tesis operatörleri ile ekipman için risk oluşturur.
- Özellikle
elektronik atıkların yanlış bertaraf edilmesi, hem işçilik maliyetlerini
artırır hem de yangın riski yaratır.
- Operatörler,
bu tür maddelerle doğrudan temas ederek kimyasal tehlikelere maruz
kalabilir.
Proje Hedefleri ve Gereksinimler
Şirket, geri dönüşüm hatlarında tehlikeli materyalleri
otomatik olarak tespit eden ve malzemeleri uygun kategorilere ayıran bir
sistem entegre etmeyi hedefledi.
Gereksinimler:
- Gerçek
Zamanlı Veri İşleme: Büyük veri hacmi için anlık işlem ve
sınıflandırma
- Güvenilir
Çevresel Destek: Kamera bağlantısı ve görüntü analiz verilerinin
operatör panellerine iletilmesi
- Çalışma
Kararlılığı: Toz, titreşim ve dalgalanan güç koşullarına karşı
dayanıklı donanım
Çözüm: AAEON BOXER-6647-MTH
CPU, NPU ve GPU Entegrasyonu
- Intel®
Core™ Ultra 7 Processor 155H: Görüntü verilerini ön işleme, hesaplama
görevleri ve paralel AI iş yükleri
- Entegre
NPU: Düşük güçlü AI görevleri ve sınırlı çıkarım işlemleri
- Intel®
Arc™ GPU: Yüksek verimli paralel işlem, nesne sınıflandırma ve görüntü
segmentasyonu
Bu dinamik kaynak dağılımı, hem gecikmeyi azaltmış hem de
enerji tüketimini düşürmüş, böylece çevresel sürdürülebilirlik hedefleri
desteklenmiştir.
Basit ve Dayanıklı Arayüzler
- 4x
USB 3.2 Type-A ve 3x RJ-45 port (2x 2.5GbE, 1x 1GbE)
- Intel®
RealSense™ Depth Camera D456 ile yüksek çözünürlüklü RGB ve derinlik
verisi toplama
- 2x
HDMI: Operatör panellerine veri aktarımı
- 2x
DB-9: RS-232/422/485 ile sensör ve motor kontrolü
Çevresel Dayanıklılık
- Boyut:
220mm x 154mm x 62,1mm, kompakt ve esnek kurulum
- Güç
girişi: 9V–36V, güç dalgalanmalarına karşı koruma
- Çalışma
sıcaklığı: -20°C ila 60°C
- Anti-titreşim
ve anti-şok: Endüstriyel ortamlarda güvenilir performans
Etkiler ve Gelecek Perspektifi
BOXER-6647-MTH’nin entegrasyonu ile müşterinin AI
destekli atık ayırma ünitesi, hız, doğruluk ve tutarlılık açısından ciddi
iyileşmeler gösterdi.
- Tehlikeli
ve uygunsuz atıklar otomatik olarak ayrıldı
- Operatörler
için güvenlik ve süreç verimliliği artırıldı
- Geri dönüşüm endüstrisindeki büyük sorunlardan biri ortadan kaldırıldı
İlk proje başarılı bir şekilde tamamlanmış olsa da, AI destekli atık ayırma ünitesinin yaygınlaştırılması için yeni bir başlangıç olarak görülüyor. Bu çözüm, AI ve edge computing’in sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmada kurumlara nasıl yardımcı olabileceğini gösteriyor.
