并非所有看起來像垃圾的東西都是垃圾——當愛沙尼亞“Let’s do it”基金會決心使用人工智能（AI）技術設計一個基于圖像識別的垃圾檢測系統時，這是他們面臨的最基礎性的問題。該基金會是2018年聯合國教科文組織可持續發展教育獎得主。

他們最近幾個月一直忙于發明一種精準度高、能夠區分地理位置圖像和視頻中垃圾的算法，他們與微軟和數據科學公司SIFR合作開發了這項名叫WADE（廢棄物探測器）的人工智能工具。

“Let’s do it”基金會的工作在于動員數百萬積極思考、以行動為導向的人解決與固體廢物管理不當有關的環境和社會問題。

WADE系統最近剛進行了升級。技術經理凱奇（Kristiina Kerge）說：“事實上，要檢測到垃圾并不容易。試想人們正在餐廳里開心地吃喝，他們面前的餐桌上放著幾罐蘇打水。在這樣的情況下，易拉罐并不是垃圾。被扔在馬路上的易拉罐則很可能被視為垃圾。”

“人們用垃圾這個詞來形容沒有用途的物品，我們通過圖像教會算法識別垃圾，而這些圖像中物品的用途往往不明顯。”

WADE可以比人類更快、更準確地識別和定位垃圾。

凱奇說：“舉個例子來說，如今，通過使用5種不同的移動應用程序，市民每天可以檢測到121個廢棄物所在點。WADE每天可以分析超過800萬個圖像。收集與管理不當廢棄物有關的數據不僅對全球垃圾的可視化檢測十分重要，還可以向學者、決策者、教育人士和企業提供信息，讓他們清楚垃圾存在的熱點位置、存在原因和潛在處理方案，以防止廢棄物破壞自然環境或出現在馬路上。”

在接下來的幾個月中，“Let’s do it”基金會將致力于說服各利益相關者使用WADE，讓世界上至少有10億人意識到垃圾問題。WADE收集到的數據將被整合到“教育助力可持續發展（ESD）”培訓員培訓方案中，并為培訓員提供可視化工具，使其更好地了解與廢棄物相關的問題，并對廢棄物進行定位以找到解決方案。

凱奇說：“過去，收集有關廢棄物（尤其是管理不當的廢棄物）的可靠數據一直是一項挑戰，我希望我們為數據收集和可視化提供的創新解決方案能夠讓更多的數據學家和公民加入我們，讓廢棄物更容易被識別出來。”

來源：人民郵電報