FIND研究员∶吴湘芸 
人类每天使用大量的包装以及一次性容器，生产这些物品所产生的大量碳排放，以及後续废物污染，成为人们必须正视的重大问题之一。
虽然过往会透过废料回收来降低对环境的污染，但传统废料回收是透过人力方式分类，这样的方式极度缺乏效率且耗用大量的成本，因此我们势必得找到一个更有效的方式来改善这个问题。
【产业现况】
传统的废物收集及处理方式，是以人力进行分类，因此需要大量的时间和人力资源，且需要培训和管理人员，使得成本高且效率低。
根据美国能源部关於塑料的报告中显示 ，在 2019 年美国总计约 4,400 万吨塑料废物中，约 86% 被掩埋、9% 被燃烧，仅5%塑胶废料是被回收的。这显示目前存有大量的可回收资源未被妥善循环利用，而是被掩埋或焚烧，可想而知，这样的行为会对环境造成巨大的污染，以及大量资源浪费。
【技术突破】
美国回收机器人公司「AMP Robotics」近期研发出一款材料回收设施（Metal Recovery Facility, MRF）的AI机器人，透过电脑视觉和深度学习来识别和回收各种材料，如塑料、纸板、纸张、罐头等，目前AMP（Advanced Material Platform）的AI平台 AMP Neuron™ 已能够识别超过500亿个物体，成为机器学习中已知最大的可回收材料数据集。
图1∶AMP 电脑视觉影像分析标记
图片来源∶https://www.amprobotics.com/artificial-intelligence
AMP透过高效及高准确度地侦测及进行後续的分拣、拾取和放置材料工作，且无论是单一材质，还是混合纸张、金属及塑料组合等都能有效地达成任务。目前已能做到99%的准确度，及每分钟80到120次拾取，和人工处理相较，提供了更高的准确度，且提高了2~3倍的效率。
【未来展望】
材料回收设施 (MRF) 技术在未来具有重要的潜力，将进一步促进循环利用和回收价值创造，以及实现ESG中环境友善的目标。
透过AI机器人的高劳动效率和回收率，使更多可回收废弃物得以回收再利用，并且能够处理更多复杂的可回收废材，确保所有内容得到有效处理，避免资源的浪费，让大量的废物转化为可再利用的资源。并可减少对原始材料的需求，降低能源消耗及温室气体的排放，从而降低碳足迹和对环境的伤害。
封面照片来源∶
https://www.amprobotics.com/robotic-system
参考资料∶
1.AMP官网
https://www.amprobotics.com/artificial-intelligence
2.Robotics Develops Industry's First AI-Powered System for Recovery of Film and Flexible Packaging
https://www.amprobotics.com/news-articles/amp-robotics-develops-industry-first-ai-powered-system-for-recovery-of-film-and-flexible-packaging
3.Robotics Raises $91 Million in Series C Financing
https://www.businesswire.com/news/home/20221102005209/en/AMP-Robotics-Raises-91-Million-in-Series-C-Financing
