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3. ストーニーブルック大学の研究者たちが、AIにリサイクル品の分別方法を教えている

#AI（人工知能）#リサイクル

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• ストーニーブルック大学はAIを活用して、リサイクル効率の向上と埋立廃棄物の削減に取り組んでいる。
• AIモデルはリサイクル不可能な廃棄物を識別し、リサイクルプロセスへの汚染を防ぐ。
• 研究者たちは、AIリサイクルシステムが実際の工場で拡張可能かどうかを検証している。

ピザの箱はリサイクルの判断を迷わせる存在だ。段ボール製ではあるが、底面には油が染み込み、チーズの残りカスもついている。この箱は青いリサイクルごみ箱に入れるべきか、それとも一般ごみとして捨てるべきか。

何気なく捨てたつもりでも、深刻な結果をもたらす可能性がある。そしてその問題を、技術者たちは人工知能（AI）で解決できると期待している。

素材回収施設（MRF）では、プラスチック、ガラス、紙などのリサイクル可能な素材を処理後にメーカーに販売し、その素材が新製品に再利用される。

しかし、油が染み込んだピザの箱のようなリサイクル不可能な品が他の有価素材に混入すると、バッチ全体が不合格となり、埋立地へ送られる可能性がある。大規模な埋立地は環境と人体の健康を脅かしており、アメリカは一人当たりの廃棄物排出量が世界最多級の国の一つである。

ストーニーブルック大学（Stony Brook University）では、研究者たちがAIを解決策の一つとして探求しており、従来の手法よりもはるかに高速かつ大規模に、一般廃棄物を分析・分類するAI支援システムの開発を進めている。

ストーニーブルックのプロジェクトは、全国的な潮流を反映している。アメリカの科学者やエンジニアたちが、リサイクルプログラムの効率化や、より効果的な廃棄物管理・分別システムの構築に向けた取り組みの中心に、AIを据えるようになっているためだ。

AIに効率的なごみ分別を学ばせる

ストーニーブルックのプロジェクトは2025年1月に正式に始動した。準備段階の取り組みとして、プロジェクトの主任研究者である准教授のルウェン・チン（Ruwen Qin）氏は、ロングアイランドの素材回収施設を訪問し、スタッフから直面している課題や求めている解決策について話を聞いた。「地元施設との連携なしに、このような研究を行うことは不可能だ。AIアルゴリズムの開発にはそのデータが不可欠だからだ」と彼女は語った。