ถังขยะอัจฉริยะ แยกขยะด้วยระบบ Machine Learning บนบอร์ด Raspberry Pi
- ชื่อนักเรียนผู้จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์
สุภาวิดา อนุมาลย์, ณิชาภัทร แย้มดวง, พลกฤต อนงค์ชัย
- อาจารย์ที่ปรึกษาโครงงานวิทยาศาสตร์
นรินทร์ อนงค์ชัย, ปิยะพงษ์ พรหมบุตร
- โรงเรียนที่กำกับดูแลโครงงานวิทยาศาสตร์
- ปีที่จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์
บทคัดย่อโครงงานวิทยาศาสตร์
หากเราสามารถแยกขยะเบื้องต้นได้ดังนี้แล้ว เมื่อขยะถูกลำเลียงไปยังสถานที่จัดการขยะที่ได้มาตรฐาน ขยะเหล่านี้ จะเป็นขยะที่ถูกนำไปผ่านกระบวนการที่ กำจัดได้ รีไซเคิล หมักปุ๋ยได้ แยกกำจัดเพื่อไม่ให้มีผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมได้มากที่สุด หรือในกรณีที่กระบวนการจัดการมีประสิทธิภาพ อาจนำไปสร้างเป็นมูลค่าให้กับสังคมและประเทศชาติได้อีกด้วย จากขยะสู่มูลค่า ในปัจจุบันมีหลายประเทศที่นำเอาเทคโนโลยีในการแปรรูปขยะอย่างมีประสิทธิภาพกลับมาสร้างมูลค่า ได้แต่ในความเป็นจริง เราพบว่า พฤติกรรมของผู้คนจำนวนมากยังไม่แยกทิ้งขยะให้ถูกประเภท แม้ว่าสถานที่ต่างๆ จะจัดถังแยกไว้ให้อย่างดี แล้วก็ตาม ยังพบว่ามีการปะปนกันของขยะแต่ละประเภทอยู่ดี (Saimake Puengudom : 2018 )
หากกล่าวถึงเทคโนโลยีแห่งอนาคตที่มาแรงที่สุดในยุคนี้ คงต้องยอมรับว่าปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI เทคโนโลยี คือเทคโนโลยีที่มีบทบาทสำคัญอย่างมากในหลาย ๆ ธุรกิจเเละอุตสาหกรรม สร้างระบบเรียนรู้ข้อมูลและทำนายข้อมูล ด้วยระบบ Machine Learning และ Big Data Platforms คือการเพิ่มศักยภาพในการประมวลผล เรียนรู้ และทำนายผลของข้อมูล
ปัจจุบัน Machine Learning หรือ AI มีแนวโน้มในการนำมาพัฒนาระบบอัตโนมัติด้วยเทคโนโลยีหุ่นยนต์ (Robotic Process Automation) เพื่อให้เป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวัน สามารถนำมาใช้ปัญหาเฉพาะด้านต่าง ๆ เช่น หุ่นยนต์ทำความสะอาด หุ่นยนต์พนักงานต้อนรับ หรือรถที่สามารถขับเคลื่อนได้ด้วยตัวเอง ได้มากขึ้น (YamYam : September 15, 2017 )
ด้วยแนวคิดดังกล่าว กลุ่มเราเห็นว่า หากนำประโยชน์จากเทคโนโลยี Machine Learning ไปสู่ การสร้างโปรแกรมควบคุมทำงานของกลไล Mechanism ผ่านคำสั่งในบอร์ด Raspberry Pi ด้วยภาษา Python ให้ทำการวิเคราะห์ภาพขยะที่ถูกทิ้งลงมาในช่องรับแล้วทำการจำแนก คัดแยกขยะ Recycle ตามประเภทที่ต้องการ ไปเก็บในที่รองรับ โดยการพัฒนาต่อยอดจากระบบเครื่องแยกขยะแบบเดิม ที่ใช้วิธีจดจำภาพแบบ Image Processing ผ่านระบบ Augmented Recognition หรือ การใช้เซ็นเซอร์การตรวจจับทางกายภาพ ที่ต้องใช้อุปกรณ์เซ็นเซอร์จำนวนมากในการตรวจจับ มาเป็นการขับเคลื่อนด้วยระบบโดยการทำงานด้วยระบบ Machine Learning ที่ใช้การวิเคราะห์จากภาพโดยการเรียนรู้แบบ AI ที่พัฒนาขึ้นอย่างมากในปัจจุบัน