教科文组织教育奖得主使用人工智能工具在全世界检测和收集垃圾

并非所有看起来像垃圾的东西都是垃圾——当爱沙尼亚“Let’s do it”基金会决心使用人工智能（AI）技术设计一个基于图像识别的垃圾检测系统时，这是他们面临的最基础性的问题。该基金会是2018年联合国教科文组织可持续发展教育奖得主。

他们最近几个月一直忙于发明一种精准度高、能够区分地理位置图像和视频中垃圾的算法，他们与微软和数据科学公司SIFR合作开发了这项名叫WADE（废弃物探测器）的人工智能工具。

“Let’s do it”基金会的工作在于动员数百万积极思考、以行动为导向的人解决与固体废物管理不当有关的环境和社会问题。该基金会曾获得“世界清洁日和”Keep It Clean”这两项基层倡议奖，这些奖项的宗旨都是解决废弃物管理不当问题、促进可持续的社会和环境变化。

“世界清洁日”致力于在世界各地的社区鼓励志愿服务，发展当地组织者，使各国（尤其是发展中国家）将来有能力灵活地应对垃圾处理问题。由全国和地区层级的组织者（即“清洁倡导者”）建立地方网络在全国范围内开展清洁工作，任何人都能够参与其中，他们借助移动应用程序来识别世界任何地方的垃圾。十年前在爱沙尼亚发起的世界清洁日如今已经发展成一项世界性运动，拥有来自169个国家的3600万名志愿者。下一个世界清洁日（2019年9月21日）的准备工作正在进行中。

垃圾检测并非易事

WADE系统最近刚进行了升级。技术经理凯奇（Kristiina Kerge）说：“事实上，要检测到垃圾并不容易。试想人们正在餐厅里开心地吃喝，他们面前的餐桌上放着几罐苏打水。在这样的情况下，易拉罐并不是垃圾。被扔在马路上的易拉罐则很可能被视为垃圾。”

“人们用垃圾这个词来形容没有用途的物品，我们通过图像教会算法识别垃圾，而这些图像中物品的用途往往不明显。”

WADE可以比人类更快、更准确地识别和定位垃圾。

“我们由图像样本出发、进行了模型培训和成果分析。根据研究结果，我们判定出下一轮训练中需要添加的图像”，凯奇说。

“举个例子来说，如今，通过使用5种不同的移动应用程序，市民们每天可以检测到121个废弃物所在点。WADE每天可以分析超过800万个图像。收集与管理不当的废弃物有关的数据不仅对全球垃圾的可视化来说十分重要，还可以向学者、决策者、教育人士和企业提供信息，让他们清楚垃圾存在的热点位置、存在原因和潜在处理方案，以防止废弃物破坏自然环境或出现在马路上。”

在接下来的几个月中，“Let’s do it”基金会将致力于说服各利益相关者使用WADE，让世界上至少有10亿人意识到垃圾问题。WADE收集到的数据将被整合到“教育助力可持续发展（ESD）”培训员培训方案中，并为培训员提供可视化工具，使其更好地了解与废弃物相关的问题，并对废弃物进行定位以找到解决方案。

加入垃圾检测运动

凯奇说：“过去，收集有关废弃物（尤其是管理不当的废弃物）的可靠数据一直是一项挑战，我希望我们为数据收集和可视化提供的创新解决方案能够让更多的数据学家和公民加入我们，让废弃物更容易被识别出来。”

此处查看有关垃圾检测算法背后工作的详细开源概述代码可在Github上获取。

与WADE合作，请联系 kristina@letsdoitworld.org。