XXVII Международный конкурс научно-исследовательских и творческих работ учащихся

Старт в науке

Робототехника в экологии

• Авторы
• Руководители
• Файлы работы
• Наградные документы

Смоляров П.А. 1

---

1МБОУ СОШ №1

Куркина О.В. 1

---

1МБОУ СОШ №1

Работа в формате PDF

1.5 MB

Автор работы награжден дипломом победителя III степени

Диплом школьникаСвидетельство руководителя

Введение

Архангельская область – это край лесной индустрии, рыбной промышленности, современного судостроения и российской космонавтики. На территории области зарегистрировано более 25 тысяч предприятий и организаций всех форм собственности и хозяйствования [1]. Ввиду того, что воздействие людей и их хозяйственной и промышленной деятельности на компоненты природных систем с каждым годом возрастает, становится актуальным вопрос о поиске инновационных способов решения экологических проблем.

Использование робототехники и искусственного интеллекта в экологии предоставляет уникальные возможности для улучшения состояния окружающей среды. Механизмы, созданные с целью борьбы за будущее нашей планеты, могут выполнять множество задач: от наблюдения и контроля до активной борьбы с загрязнением природы и улучшения условий для жизни и здоровья людей. В данной работе изучен вопрос о том, какой вклад может внести робототехника в экологию Архангельской области.

Цель исследования – оценить возможность повышения уровня защиты окружающей среды в Архангельской области с помощью использования роботов.

Гипотезой исследования является предположение о том, что внедрение робототехники способно оказать положительное влияние на уровень защиты природы Архангельской области от негативного воздействия хозяйственной и промышленной деятельности человека.

Объект исследования – роботы, применяемые для защиты окружающей среды.

Предмет исследования – эффективность применения робототехники в экологии.

Задачи исследовательской работы:

• проанализировать данные об экологических проблемах в Архангельской области;

• провести социологический опрос жителей города Мирного по данной теме;

• изучить способы использования роботов и искусственного интеллекта в сфере охраны окружающей среды;

• разработать приборы из электронного конструктора.

Методы исследования:

– сбор и анализ информации на основе проведённого опроса жителей города Мирного,

– изучение и систематизация данных, собранных из открытых источников по данной проблеме,

– моделирование упрощённых аналогов существующих роботизированных систем.

2. Основная часть

2.1. Экологические проблемы в Архангельской области

Согласно докладу о состоянии и охране окружающей среды Архангельской области за 2023 год, опубликованному в декабре 2024 года [5], актуальными экологическими проблемами являются следующие: загрязнение окружающей среды от неорганизованного хранения и утилизации отходов производства и потребления; загрязнение водных объектов, в том числе сбросами промышленных предприятий, организаций коммунального хозяйства; повышенное содержание загрязняющих веществ в атмосферном воздухе городов; накопление лесных насаждений с нарушенной и утраченной устойчивостью.

Экологическая карта Архангельской области демонстрирует основные источники потенциальной экологической опасности (рисунок 1). У отдельных районов и городов есть свои специфические экологические проблемы. На карте обозначены места расположения крупных промышленных предприятий, заводов, лесозаготовительных компаний, а так же места падения отделяющихся частей ракет.

Рисунок 1 – Экологическая карта Архангельской области

2.2. Социологический опрос

В рамках исследования на онлайн-платформе forms.app был создан социологический опрос. Ссылка на опрос была предложена аудитории некоторых сообществ г. Мирного в социальных сетях [7]. Вопросы подразумевали различные типы ответов, общий вид которых представлен на рисунке 2.

Рисунок 2 – Макет социологического опроса

В опросе, согласно данным платформы, приняли участие 42 человека. Из них 16 человек (38% опрошенных) выразили обеспокоенность текущей экологической обстановкой (вопрос №1), и лишь 5 человек (12% опрошенных) назвали текущую обстановку «хорошей».

По результатам было выявлено, что наибольшая часть жителей Мирного при ответе на вопрос №2 выделяет важнейшей проблемой недостаточную организацию сбора, сортировки и утилизацию отходов (рисунок 3).

Рисунок 3 – Результаты опроса, вопрос №2

Рисунок 4 отражает распределение ответов на вопросы 4 и 5. Влияние экологических проблем на собственное здоровье (зелёный столбец), а так же на здоровье будущих поколений (оранжевый столбец) вызывает тревогу (10 баллов) у большинства опрошенных.

Рисунок 4 – Результаты опроса, вопросы №4, №5

Основная часть респондентов ответила (вопрос №3), что некоторые проблемы в сфере охраны окружающей среды можно решить (либо улучшить) с помощью роботов. Ответы содержали в себе рекомендации по применению робототехники в целях устранения загрязнений в труднодоступных или опасных для человека местах, очистки водоёмов, сбора и переработки мусора, мониторинга экологической обстановки с помощью искусственного интеллекта а так же установки пожароотслеживающих датчиков в лесу. Среди комментариев были мнения о том, что данная сфера не имеет достаточного финансирования и интереса со стороны руководящих органов, так же был отмечен недостаток квалифицированных кадров.

2.3. Применение робототехники в экологии

С каждым днем становится всё более очевидным, что для сохранения экологии необходимы решительные и инновационные подходы. Роботы и искусственный интеллект в управлении отходами представляет собой одно из таких решений, способное радикально преобразить окружающую нас природу. Согласно социологическому опросу было принято решение в данной работе уделить внимание возможности решения именно этого вопроса.

Не считая производства, жизнь отходов делится на следующие этапы: сбор, сортировка, переработка и утилизация. Далее рассмотрим, какие этапы можно роботизировать.

В некоторых городах России уже начали вводить в систему сбора мусора инновационные решения, дающие хорошие результаты. Так, например, компания «Росэлектроника» в рамках проекта «Экология» создала умное устройство для оптимизации процесса вывоза мусора [3]. Оно будет отслеживать состояние мусорных баков и оповещать об этом коммунальные службы. Современные контейнеры для мусора оснащаются датчиками, которые отслеживают уровень их наполненности, микроконтроллерами, ультразвуковыми датчиками измерения температуры, а также модулями связи, осуществляющими передачу данных в центральную систему, где искусственный интеллект анализирует их в реальном времени. Кроме того, устройство может фиксировать такие случаи, как переворот контейнера или возгорание его содержимого (рисунок 5).

Рисунок 5 – мусорный бак с установленным в него датчиком наполняемости

В ходе исследовательской работы созданы некоторые простые приборы из электронного конструктора. На рисунке 6 представлена модель мусорного бака, состоящая из контейнера, датчика наполняемости, основного программируемого блока, который сигнализирует о том, что уровень наполненности бака достиг установленной датчиком отметки.

Рисунок 6 – Модель мусорного бака с датчиком наполняемости

На основе анализа данных, собранных установленными в баках датчиками, можно составлять оптимальные маршруты для мусоровозов. Это не только сокращает пробеги и связанные с ними выбросы углекислого газа, но и значительно уменьшает операционные расходы. Сборщики мусора экономят время и деньги, не собирая полупустые баки, не катаясь лишний раз по маршруту и не застаиваясь в пробках. Кроме того, некоторые системы могут планировать маршрут на следующий день, анализируя данные за несколько суток. Практика использования подобных систем показывает, что подобные технологии могут радикально изменить и улучшить систему сбора и управления отходами, улучшая экологическую ситуацию в городах.

Следующий этап обработки мусора – его сортировка. В основном для сортировки мусора используется оптический сепаратор, который анализирует отходы с помощью специальной камеры. Она просматривает отходы в инфракрасном диапазоне и по их спектральному отклику различает материалы. Такая камера является очень дорогостоящей, и иногда анализ материалов приводит к ошибкам. Например, нередко спектрометр ошибочно определяет подгузники как ПЭТ-бутылки из-за того, что в их состав входят ПЭТ-волокна [6].

Робот, оснащённый искусственным интеллектом, работает по другому принципу: над лентой конвейера, по которому движется мусор, устанавливается камера и набор дополнительных датчиков (рисунок 7).

Рисунок 7 – Фрагмент записи камеры, установленной над лентой конвейера

Информация с них попадает на компьютер с модулем технического зрения – именно он и использует нейронную сеть. Чтобы обучить нейронную сеть различать мусор, необходимо набрать большую базу фотографий и параметров различных типов отходов. В процессе работы все мусоросортировочные установки отправляют новые фотографии отходов на центральный сервер. Люди вручную проверяют качество распознавания, а также размечают новые примеры, на основе которых нейронная сеть дообучается: «просматривая» фотографии, она находит правила и закономерности внешнего вида мусора. Примером такой разработки является робот «Гурман», созданный компанией NevLabs (рисунок 8).

Рисунок 8– Робот «Гурман» компании NevLabs

В рамках данной работы из электронного конструктора была собрана демонстрационная модель конвейера с модулем распознавания и сортировки мусора (рисунок 9). Основные используемые детали: моторы, приводящие в движение конвейерную ленту, которая установлена на платформу с зубчатыми колёсами, мотор сортировочного блока, датчик цвета, основной программируемый блок, шлейфы, соединяющие мотор с основным блоком и датчиками. Так как возможности конструктора ограничены, устройство демонстрирует упрощённый принцип работы: предметы, движущиеся по конвейеру, поступают в сортировочный модуль, где попадают в зону видимости датчика, основной блок проводит анализ по цветовому признаку (так как в наличии только датчик цвета) и в соответствии с написанной на языке Scratch программой отправляет предмет в нужный отсек.

Рисунок 9 – Модель конвейера с сортировочным блоком

Для демонстрационного примера были использованы красные и жёлтые контейнеры. В зависимости от возможностей датчиков в дальнейшем можно осуществлять сортировку по различным признакам и отправлять предметы в нужные отсеки, для этого потребуется большее число отделов, тогда конструкция сортировочного модуля и программа основного блока будет сложнее, однако при правильной сборке система сможет разделить мусор на металл, пластик и другие виды.

В 2023 году в Карелии протестировали первый российский роботизированный мусоровоз Wastemaster RG-19, разработанный компанией РГ-Техно, оснащённый системами искусственного интеллекта (рисунок 10).

Рисунок 10 – Умный мусоровоз компании Wastemaster

Его особенность – уникальная система управления, которая имеет возможность подключения опций, позволяющих контролировать широкий спектр рабочих параметров, в том числе удаленно [2]. Мусоровозы можно наделить разными полезными способностями. Например, можно научить машину запоминать новые маршруты, которые прокладывает водитель, и в следующий раз автомобиль сможет проехать до контейнеров самостоятельно по GPS, с минимальными затратами топлива. С помощью искусственного интеллекта можно научить мусоровозы запоминать расположение баков и других препятствий, научить двигаться задним ходом и объезжать припаркованные автомобили. Можно установить в них датчики, распознающие движущихся людей или животных и принудительно останавливать машину. Можно автоматизировать механизм, который загружает отходы в кузов.

В процессе изучения полезных способностей, которыми можно наделить современную технику, из электронного конструктора был собран мусоровоз, обеспечивающий безопасность передвижения (рисунок 11).

Рисунок 11 – Модель мусоровоза с системой безопасности передвижения

Мусоровоз разгружается с помощью датчика наклона, так же имеет световой индикатор возможности передвижения, выдающий запретный красный сигнал, если механизм разгрузки не приведён в исходное положение, зелёный – если разгрузка завершена корректно и движение безопасно. Световой индикатор оповещает водителя сигналом синего цвета, если программа безопасной разгрузки не запущена.

Итак, можно сказать, что перспектива внедрить роботизацию в сбор, сортировку и переработку мусора реальна. Идей по роботизации техники может быть множество, однако для их реализации необходимо обладать многими средствами и навыками.

3. Заключение

Исследование показало, что экология – одна из областей, куда активно внедряются робототехнические решения. В некоторых городах России для комплексного решения проблем охраны окружающей среды уже начали использовать роботов, эффективность которых на порядок выше человеческой. Главное преимущество роботов в борьбе с загрязнением заключается в том, что они способны трудиться без отдыха в самых сложных условиях. Многие разработки уже применяются в рамках международных проектов, ориентированных на улучшение экологической ситуации в мире. Эксперты отмечают [4], что такие меры помогут сформировать устойчивые экосистемы, повысят производительность сельскохозяйственных предприятий и улучшат условия для сохранения здоровья людей.

Я считаю, что решать экологические проблемы нужно комплексно, используя современные технологии. В ходе исследования мне удалось положительно оценить возможность повышения уровня защиты окружающей среды с помощью использования роботов, что делает достигнутой цель, поставленную в начале работы. Также проведённый анализ данных подтверждает гипотезу о том, что внедрение робототехники способно оказать благоприятное влияние на уровень защиты природы Архангельской области. Экологические проблемы, описанные в первой части работы, можно рассматривать в качестве направлений для дальнейших исследований. Вопрос роботизации каждой из них – достаточно обширная тема, требующая детального изучения.

Возможно, когда-нибудь роботы станут неотъемлемой частью борьбы за сохранность бесценных природных ресурсов Архангельской области и всей страны.

4. Библиографический список

1. Компании Архангельской области // СПАРК-Интерфакс URL: https://spark-interfax.ru/statistics/region/11000000000

2. Первый российский мусоровоз европейского уровня прошёл тестовые испытания // Карельский экологический оператор URL: https://rotko10.ru/novosti/pervyi-rossiiskii-musorovoz-evropeiskogo-urovnia-proshel-testovye-ispytaniia-v-respublike-kareliia

3. «Росэлектроника» разработала «умное» устройство для мусорных баков // RECYCLE URL: https://recyclemag.ru/news/roselektronika-razrabotala-umnoe-ustroistvo-musornih-bakov

4. Смогут ли роботы спасти экосистему Земли и что они уже умеют делать // Национальная экологическая аудиторская палата URL: https://ecopalata.ru/?p=8415

5. Состояние и охрана окружающей среды Архангельской области за 2023 год // Центр природопользования и охраны окружающей среды URL: https://eco29.ru/informatsionnye-resursy-/ekologiya-oblasti/Doklad_2023.pdf

6. Четыре технологии, которые помогут в решении глобальной мусорной проблемы // TechInsider URL: https://www.techinsider.ru/science/748643-4-tehnologii-kotorye-pomogut-v-reshenii-globalnoy-musornoy-problemy/

7. Экологические проблемы Архангельской области // Forms.app URL: https://wgyh3kjh.forms.app/ekologicheskie-problemy-arhangelskoj-oblasti