Matanya Horowitz olió un problema en 2014.
Recién salido de CalTech con un doctorado, vio que los centros de
reciclaje carecían de robótica y visión por computadora para recoger montones
de materiales reciclables contaminados con basura.
Horowitz fundó AMP Robotics ese año para aprovechar la inteligencia
artificial en las GPU NVIDIA para convertir la clasificación de la basura en
efectivo.
Es una gran oportunidad. Las personas en todo el mundo producen 2 mil
millones de toneladas de desechos al año, y el 37 por ciento va a los
vertederos, según el Banco Mundial.
“Clasificar a mano en cintas transportadoras es sucio y peligroso, y
todo el lugar huele a comida podrida. La gente de la industria del reciclaje me
dijo que los robots eran absolutamente necesarios ”, dijo Horowitz, director
ejecutivo de la empresa.
Su puesta en marcha, que tiene 130 empleados, puede duplicar la
producción de clasificación y aumentar la pureza de los fardos de materiales.
También puede clasificar residuos municipales, residuos electrónicos y
materiales de construcción y demolición.
Conjunto de datos de amontonamiento de neuronas
AMP ha recopilado uno de los conjuntos de datos etiquetados de imágenes
más grandes del mundo para materiales reciclables con su plataforma Neuron AI.
“Ahora son millones”, dijo Horowitz.
Eso se usa para entrenar sus modelos de reconocimiento de imágenes, que
se ejecutan en las GPU NVIDIA V100 Tensor Core . La capacitación con un
conjunto de datos tan masivo de tipos de empaque de todo el mundo, diferentes
condiciones de iluminación y muchas empresas de reciclaje únicas le ha
proporcionado a AMP una precisión de hasta el 99 por ciento en la inferencia.
Una subvención de la National Science Foundation en 2015 ayudó a
Horowitz a crear un pequeño equipo para abordar el problema temprano.
AMP, con sede en las afueras de Boulder, Colorado, ha ganado negocios
con más de 40 recicladores. En el camino, la compañía ha atraído $ 75 millones
en fondos, ya que se ha convertido en la estrella en ascenso de la IA para el
reciclaje. Recientemente aterrizó en Forbes AI 50 , una lista de las
principales compañías de inteligencia artificial para observar.
La compañía es miembro de NVIDIA Inception , un programa de aceleración
virtual que ayuda a las nuevas empresas en inteligencia artificial y ciencia de
datos a llegar al mercado más rápido. Las conexiones directas a NVIDIA y los
créditos de capacitación proporcionados por el programa Inception ayudaron a
acelerar la experimentación y la innovación para AMP, dijo Horowitz.
Prohibición de reciclables sucios
Los recicladores no pueden seguir el ritmo de la clasificación. Las
restricciones más estrictas contra la contaminación en los materiales
reciclados enviados a China han hecho que peinarlo sea más trabajo, creando más
vertederos. Peor aún para los recicladores, estos nuevos costos adicionales de
clasificación se producen en medio de un mercado laboral ajustado.
Las exportaciones estadounidenses de desechos plásticos a China han
caído casi un 90 por ciento, según el Instituto de Industrias de Reciclaje de
Chatarra. Los procesadores de reciclaje de todo el mundo están luchando por
clasificar mejor la basura para producir materiales reciclables más limpios y
mantenerse en el negocio.
El problema ahora para los recicladores de EE. UU. Es que los costos de
clasificación a nivel nacional, si es que hay mano de obra disponible, están
cerca del valor de los materiales en los mercados de productos básicos, dijo
Horowitz.
Recicladores impulsados por GPU
AMP ha cambiado la economía de los recicladores. Sus modelos de
clasificación de imágenes se implementan en las GPU de NVIDIA para permitir que
los brazos del robot con ventosas se cierren sobre las cintas transportadoras,
recogiendo la basura para ayudar.
El sistema de visión por computadora para los brazos del robot puede
reconocer un número cada vez mayor de elementos. Puede clasificar rápidamente
todo, desde vasos de Starbucks, botellas de plástico PET y contenedores de
concha, hasta papel de oficina, latas de aluminio, peligros y muchos más
artículos. El sistema identifica decenas de categorías simultáneamente.
Los millones de imágenes etiquetadas de la compañía impulsan sus
modelos de clasificación de imágenes de alta precisión, capaces de identificar
miles de materiales reciclables en milisegundos, por lo que sus brazos
robóticos pueden entrar en acción. AMP Robotics se basa en las GPU NVIDIA
GeForce RTX o V100, según el centro de reciclaje, para ejecutar esta inferencia
de una fracción de segundo.
AMP utiliza el flujo de trabajo de NVIDIA de extremo a extremo para
entrenar su plataforma Neuron AI. El sistema puede entrenar en más de mil
millones de tipos de basura y materiales reciclables y funcionar en la red en
tiempo real. NVIDIA TensorRT permite duplicar la aceleración de la inferencia y
una reducción del 50 por ciento en la latencia.
Debido a que AMP mantiene una cantidad fija de recursos informáticos
para latencia e inferencia, cualquier cosa que la empresa pueda hacer para
acelerar las redes existentes le permite reinvertir eso en redes más grandes que
desbloquean un mayor rendimiento.
La startup ahora tiene más de 120 robots de reciclaje implementados en
todo el mundo. Sus clientes abarcan los EE. UU., España, Japón, Canadá y otros
países que pronto se lanzarán.
Perspectivas comerciales aceleradas
Otra capacidad que ofrece AMP Robotics es la recopilación y análisis de
datos. De esta manera, los recicladores pueden realizar un seguimiento en
tiempo real de la cantidad de materiales generadores de ingresos que se
recolectan y la cantidad que se envía al vertedero. Anteriormente, esto era casi
imposible de rastrear, dijo Horowitz.
Los sistemas impulsados por GPU de AMP Robotics NVIDIA permiten a los
clientes reducir los costos y clasificar los plásticos en diferentes categorías
para lograr mejores rendimientos. Por ejemplo, puede distinguir los plásticos
de color HDPE, que son más valiosos, de otros plásticos.
Además, la red neuronal puede aprender nuevos materiales con el tiempo,
ofreciendo una gama más amplia de capacidades de clasificación y nuevas
oportunidades de ingresos.
"Puede separar por color, marca o factor de forma, y cuando
comienza a hacer esto, puede hacer que el material valga mucho más", dijo.
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