Loading...
В растущих городах все актуальнее становится проблема недостатка места для удаления отходов. Ученые из Университета Йоханнесбурга показали, что искусственный интеллект поможет делать более точными прогнозы количества отходов и требований к площадкам по их утилизации, захоронению или переработке в ближайшие 30 лет. Исследователи использовали машинное обучение для прогнозирования количества твердых бытовых отходов в Йоханнесбурге.
Как правило, для подобного прогнозирования используются электронные таблицы, однако формулы и макросы сложны для понимания и обработки данных. Кроме того, учет прироста населения, типов отходов, погоды и прочих параметров оказывается невозможным. Методы машинного обучения лучше подходят для многомерных данных, и позволяют работать с разными форматами.
Йоханнесбург — крупнейший город ЮАР, в период с 1996 по 2011 год его население выросло с 2,59 млн до 4,43 млн человек. В том же году 90% из 59 млн тонн общих отходов, произведенных в Южной Африке, оказались на свалках, и только 10% были переработаны. Исследователи использовали данные переписи 2011 года с указанием численности населения, официально занятых и безработных. Они объединили эти данные с информацией об общем годовом объеме твердых бытовых отходов на четырех городских полигонах с 1996 по 2008 год.
Ученые использовали нейронные сети и метод опорных векторов. Моделирование показало, что население Йоханнесбурга, вероятно, увеличится до 6,4 миллиона к 2031 году и до 8,4 миллиона в 2050 году. Напротив, модель не предсказала такого же резкого увеличения количества твердых бытовых отходов. Общий объем отходов увеличится с 1,61 миллиона тонн в 2021 году до 1,72 миллиона тонн в 2031 году и до 1,95 миллиона тонн в 2050 году. Так как образование отходов зависит не только от роста населения, но и от многих других факторов, таких как покупательная способность или источники доходов.
Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.