Всеки ден средностатистическият човек генерира приблизително 0,88 килограма отпадъци. В Съединените щати и Канада това количество е над два пъти повече, като дневните ставки надхвърлят 2,2 кг. Само около 9% от световните пластмасови отпадъци се рециклират, а само 8% от текстилните влакна през 2023 г. са били произведени от рециклирани източници. Останалото се депонира, изгаря или губи в околната среда, пише weforum.
От другата страна на тази загуба стои икономическа възможност. Accenture е изчислил, че преходът от линейна система „вземане-направяне-отпадък“ към кръгова система може да генерира 4,5 трилиона долара допълнителна икономическа продукция до 2030 г., нараствайки до 25 трилиона долара до 2050 г.
Разликата между това, което е загубено в момента, и това, което може да бъде възстановено, е разгледана в доклада на Световния икономически форум „50 инвестиционни възможности за нова природна икономика“. В него се твърди, че загубата на природа е екологична цена, както и потенциална икономическа стойност, която бизнесът и инвеститорите могат да уловят, като същевременно подкрепят устойчивостта.
Докладът очертава 50 вече инвестиционни природосъобразни бизнес дейности в 13 сектора, категоризирани по техническа готовност и финансова зрялост.
Една от дейностите, подробно описани в доклада е „Усъвършенствано и подпомогнато от изкуствен интелект сортиране на отпадъци“. Тя демонстрира как бизнес операциите във веригата за създаване на стойност, които допринасят за природосъобразните цели, могат също да генерират възвръщаемост и да бъдат инвестиционоспособни.
Сортиране на пластмасови отпадъци с помощта на AI
Усъвършенстваното и подобрено от изкуствен интелект сортиране на пластмаси в сектора на химикалите, пластмасите и кръговите материали е определено като готова за мащаб възможност. Основната технология е зряла, инструментите за финансиране вече съществуват и търсенето за нея се ръководи от регулаторни изисквания и геополитическа динамика.
Съоръженията за рециклиране исторически са разчитали на работници, които сортират рециклируеми материали от движеща се конвейерна лента на ръка, с приблизително 30 до 40 вземания в минута, с непостоянна точност, в работа, известна с високо текучество и рискове за здравето. Системите за компютърно зрение трансформират тази среда, като премахват хората от условия на висок риск и подобряват тези работни места, за да бъдат по-ефективни, вместо да изместват изцяло труда. Компании, включително Greyparrot, AMP Robotics и TOMRA, използват камери и машинно обучение, за да характеризират отпадъците с точност до 98%, като управляват роботизирани ръце и оптични сортировачи, които избират 80 или повече артикула в минута.
„Сортирането, задвижвано от изкуствен интелект, може да автоматизира идентифицирането на материалите, да подобри точността на сортиране, да намали разходите за труд и да увеличи максимално възстановяването на ресурсите с нарастването на обема и разнообразието на отпадъците. Ефективността му обаче зависи от зрялостта на системата за управление на отпадъците в страната. Тези технологии са най-ефективни там, където основната инфраструктура, включително събиране, агрегиране и основно сортиране, вече е налице. Там, където тези основи все още се развиват, укрепването на системата трябва да бъде на първо място“, казва Жан-Лу Масон от Алианса за прекратяване на пластмасовите отпадъци.
Къде AI се вписва във веригата за отпадъци?
Отпадъците преминават през пет отделни етапа: от контейнера до камиона за събиране, съоръжението за оползотворяване на материали, преработвателя и след това обратно към потребителска марка или доставчици на опаковки като използваема суровина. Инструментите с AI сега се намират на няколко места по тази верига за създаване на стойност, като всеки от тях решава различна част от проблема, като същевременно свързва резултатите нагоре и надолу по веригата, за да се вземат по-интелигентни решения.
На етапа на събиране, еднопоточните системи смесват рециклируеми материали с хранителни и органични отпадъци, влошавайки качеството на материала още преди да започне сортирането. Интелигентните технологии за отпадъци, като например системите с изкуствен интелект на ниво контейнер от компании като Intuitive AI, улавят замърсяването директно в точката на обезвреждане.
По-надолу по веригата, конвенционалните инсталации за сортиране все още се затрудняват, като често възстановяват само една четвърт от входящия материал, тъй като стандартните оптични сензори не успяват да открият трудни за сортиране формати като многослойни фолиа, черни пластмаси и гъвкави опаковки, принуждавайки съоръженията по подразбиране да депонират или изгарят.
Усъвършенстваните системи за компютърно зрение преодоляват тези празнини, като заместват ръчното набиране и идентифицират сложни материали, които по-старите сензори пропускат. Нововъзникващите технологии отиват по-далеч – проектът Materra на Google X, например, използва идентификация на молекулярно ниво, за да определи точния химичен състав, отваряйки преди това нерециклируеми полимери като висококачествена суровина за усъвършенствано химическо рециклиране.
Подобряването на събирането и ефективността на всяка стъпка може да осигури отлични икономически, екологични и социални резултати и да ускори прехода към кръгова икономика на пластмасите.
Доброто сортиране обаче се отплаща само ако на материала, излизащ от другия край, може да се има доверие. Съоръжение, което продава бали дори с малка разлика в качеството, може да губи стотици хиляди долари годишно, а пазарите за рециклирани материали понякога могат да изчезнат за една нощ, както се случи, когато Китай спря да внася смесени рециклируеми материали през 2018 г. Марките, изправени пред цели за рециклирано съдържание, също нямат начин да докажат каква част от техните опаковки всъщност се рециклират без проверим запис на това какво има във всяка бала. Точно тази празнина се запълва от данните за сортиране с изкуствен интелект.
Освен контрола на качеството, данните на ниво артикул, събрани на линията, предоставят на производителите на опаковки практическа информация за проектиране на по-безопасни и по-рециклируеми продукти, като същевременно дават на правителствата и организациите за отговорност на производителите точните показатели, необходими за оптимизиране на политиките, финансирането и инвестициите в инфраструктура.
Какво движи търсенето?
Задължителните изисквания за рециклирано съдържание вече са в сила или предстоят на повечето основни пазари. Регламентът на Европейския съюз за опаковките и отпадъците от опаковки започва да изисква минимално съдържание на рециклирани материали в пластмасовите опаковки от 2030 г., индийските насоки изискват 40% рециклирано съдържание в твърдите пластмасови опаковки от април 2026 г., а няколко щата в САЩ въведоха такси за отговорност на производителя за подобен период от време. Никое от тези изисквания не може да се постигне чрез ръчно сортиране с необходимата чистота или обем.
В същото време, първичните материали станаха по-скъпи и по-малко надеждни. След избухването на конфликт в Близкия изток в началото на 2026 г., веригите за доставки на първични материали са концентрирани, нестабилни и все по-скъпи. Рециклираните материали не носят тази експозиция.
„Откакто смущенията в Близкия изток засегнаха веригите за доставки на първични материали, ние наблюдаваме по-голям входящ интерес към капацитета на нашето портфолио за рециклирани материали, което показва, че апетитът на инвеститорите се измества към кръговата икономика като предпазна мярка, а не само като усилия за устойчивост“, посочва Амандин Джоли от Circulate Capital.
Икономика на разширеното отпадъчно производство
Финансирането тук работи на пластове. Софтуерните компании, които изграждат самия изкуствен интелект, все още се финансират предимно чрез рисков капитал в ранен етап, като например Greyparrot, която наскоро осигури серия B на стойност 27 милиона долара. Производителите на хардуер, които трябва да увеличат производството, вместо това набират собствен капитал за растеж, както се вижда при компании като AMP Robotics. Операторите на съоръжения, които модернизират своите линии за сортиране с тази технология, могат да се обърнат към проектно финансиране или заеми, свързани с устойчивостта, тъй като това е доказано подобрение на съществуващ бизнес, генериращ парични средства.
Събирането е различно. То не генерира печалба самостоятелно, така че зависи от публично и смесено финансиране, обикновено канализирано чрез банки за развитие и общини. Облигациите на Световната банка, свързани с намаляването на пластмасовите отпадъци на стойност 100 милиона долара, финансиращи проекти за събиране и рециклиране в Гана и Индонезия, са един пример.
Това, което свързва тези начини на финансиране, е купувач, готов да плати за проверен материал. При липсата на споразумения за изкупуване и задължителни изисквания за влагане на рециклирани материали, които да стимулират търсенето, екипите по снабдяване продължават да използват цената на първичната пластмаса като референтна стойност. Преодоляването на тази пречка изисква преминаване от покупки на спот пазара към дългосрочни ангажименти за бъдещо изкупуване и структурирани договори за изкупуване. Чрез гарантиране на минимална цена за сертифицирани рециклирани полимери, корпоративните купувачи осигуряват предвидимост на приходите – фактор, необходим на кредитодателите, за да намалят риска и да финансират мащабна инфраструктура за рециклиране.
По-строгите регулации превръщат използването на рециклирани материали от предпочитание в законово изискване, докато първичните суровини са изправени пред нарастващи разходи и нестабилност във веригите за доставки. В съвкупност тези пазарни фактори привличат институционален капитал, а не просто спекулативен интерес, като сключените в сектора сделки служат като ясно доказателство за инвестиционни стратегии, носещи ползи за природата. Въпреки това, макар сортирането, управлявано от изкуствен интелект, да осигурява съществена ефективност в последващите етапи, постигането на напълно кръгова икономика при пластмасите все още изисква решения, обхващащи цялата верига на стойността, както и широка системна подкрепа, за да се осъществи цялостна трансформация на инфраструктурата.
