Ứng dụng AI vào công nghệ thu gom rác thông minh

Nhen nhóm từ năm 2018 rồi đứt quãng khi đại dịch COVID-19 bùng phát, Grac vẫn kiên trì cho mục tiêu đô thị không rác tại TP.HCM. Xa hơn là Việt Nam không rác, tái chế rác, thúc đẩy nền kinh tế tuần hoàn trong tương lai. 6 năm là hành trình không đơn giản mà anh Nguyễn Trọng Minh - người sáng lập Grac - vẫn giữ cho mình nhiệt huyết của những ngày đầu mà mỗi bước tiến, ý tưởng, dự án mới vẫn không ngừng được Grac thử nghiệm. "Điểm xanh tái chế" Grac Green Point Dự án mới nhất được Grac triển khai là Grac Green Point. Đây là mô hình thu gom rác tái chế cho chung cư, cửa hàng, trường học, tòa nhà, mở rộng ra các khu dân cư trong TP. Khi khách hàng mua sắm, họ có thể kiếm được điểm thưởng Grac từ việc đổi rác thải tái chế tích điểm hoặc tiền trên ứng dụng. Điểm thưởng có thể dùng mua hàng ngay tại cửa hàng hoặc bất kỳ đối tác nào của Grac. "Lãnh đạo UBND quận 8 rất quan tâm chương trình này. Một cuộc họp do phó chủ tịch UBND quận 8 chủ trì với đại diện 16 phường cùng Grac để nhanh chóng thúc đẩy thực hiện thí điểm Green Point tại quận" - anh Minh hồ hởi khoe. Mô hình này khá phổ biến tại Nhật Bản cũng như nhiều quốc gia châu Âu. Trong đó, Nhật Bản nổi tiếng với hệ thống phân loại và tái chế rác thải nghiêm ngặt. Còn Thụy Điển có hệ thống tái chế tiên tiến với các điểm thu gom tại nhiều khu dân cư, trường học và các trạm tái chế di động. Nhiều người phàn nàn dù họ có phân loại nhưng rác cũng được gom chung thì phân loại làm gì! "Nếu các điểm thu gom, phân loại rác được thành lập sẽ có nơi để mang rác đã phân loại đến, chắc chắn nhiều người sẽ tích cực phân loại rác hơn. Sau khi phân loại, rác được chuyển đến các đơn vị tái chế chuyên nghiệp" - anh Minh chia sẻ. Grac đã học hỏi cách làm của một số nước, kêu gọi các chuỗi cửa hàng, trường học, tòa nhà... cùng đăng ký trở thành Grac Green Point. Hiện với hai điểm Grac Green Point đầu tiên đã có, Grac đặt mục tiêu tăng lên 323 điểm vào năm 2025, sẽ thu gom gần 59.000 tấn rác thải nhựa mỗi năm. Đến 2030, số điểm Grac Green Point dự kiến nhân gấp 10, tức 3.230 điểm và thu khoảng 590.000 tấn rác thải nhựa mỗi năm. Một Grac Green Point thử nghiệm được đặt tại văn phòng Grac trong khu chung cư Sky Center (số 10 Phổ Quang, quận Tân Bình, TP.HCM) - Ảnh: VŨ THỦY Ứng dụng AI phân loại rác Grac đã kết nối cùng các quận, huyện tại TP.HCM nhiều năm qua để cung cấp các giải pháp phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS) hỗ trợ việc quản lý chủ nguồn thải (các hộ gia đình), khối lượng thải và thời gian thu gom. Họ cũng phát triển ứng dụng di động Grac để khuyến khích người dân tham gia phân loại rác thải trên Google Play và App Store. Người dùng có thể đặt lịch thu gom các loại rác cồng kềnh hay gửi khiếu nại về tiền rác, thời gian thu gom, thậm chí báo cáo việc đổ trộm rác và tích lũy điểm thưởng khi tham gia. Điểm thưởng có thể được đổi thành sản phẩm, dịch vụ hoặc tiền mặt từ các đối tác của Grac. Tính đến nay, đã có khoảng 200 UBND các phường, xã tại TP Thủ Đức cùng các quận 3, Gò Vấp, Bình Thạnh, Phú Nhuận áp dụng công nghệ này với hơn 1 triệu chủ nguồn thải và hộ gia đình. Việc mở rộng kết nối vẫn đang được tiếp tục với kỳ vọng trong tương lai gần sẽ hoàn thiện số hóa dữ liệu giúp hình thành mạng lưới kết nối giữa hộ dân, đơn vị thu gom và chính quyền. Theo người sáng lập Grac, mọi người có thể dùng thử chat AI (Grac Saola) đang phát triển tại http://chat.grac.vn/. Người dùng chụp ảnh rác rồi hỏi đây có phải là rác tái chế không, hệ thống sẽ gửi câu trả lời chi tiết. Tiềm năng của công nghệ AI trong việc cải thiện hiệu quả quản lý rác thải nhựa còn rất lớn và hiện Grac đang tìm các nhà đầu tư hỗ trợ phát triển dự án cho tầm nhìn TP không rác này. Theo tính toán, công nghệ AI có thể được áp dụng trong nhiều khía cạnh của quá trình quản lý rác thải từ việc thu gom, phân loại đến tái chế. AI có thể thu thập dữ liệu về lượng rác thải từ các nguồn khác nhau, từ đó phân tích xu hướng và dự đoán sự gia tăng của rác thải nhựa theo thời gian và địa điểm cụ thể. Ngoài ra, AI kết hợp với máy học có thể giúp hệ thống phân loại rác một cách chính xác hơn thay vì phụ thuộc vào con người. Nó có khả năng phân biệt nhựa với các loại rác khác bằng cách sử dụng các thuật toán hình ảnh. Ứng dụng AI có thể dự đoán lượng rác tại các điểm thu gom, nhờ đó sẽ điều phối xe thu gom hợp lý, tiết kiệm nhiên liệu, giảm lượng khí thải nên cũng tối ưu hóa quá trình vận chuyển và thu gom. Anh NGUYỄN TRỌNG MINH Hệ thống thu gom thông minh Một trong những giải pháp nổi bật mà Grac Tech đang phát triển là hệ thống thu gom rác thải thông minh sử dụng AI quản lý dữ liệu về lượng rác thải nhựa tại các khu vực đô thị lớn. Thay vì phụ thuộc vào việc thu gom rác theo lịch cố định, hệ thống này có khả năng thu thập thông tin từ các thùng rác thông minh, dự đoán khi nào thùng rác sẽ đầy để điều phối xe tải thu gom đến đúng thời điểm. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm chi phí vận hành mà còn giảm thiểu tình trạng thùng rác bị đầy hoặc quá tải, tránh rác rơi vãi tràn ra ngoài. Hệ thống AI này còn có khả năng dự đoán lượng rác thải sẽ phát sinh trong tương lai giúp các cơ quan quản lý lập kế hoạch thu gom một cách chính xác và hiệu quả hơn. Tuổi Trẻ Start-up Award 2024 nhận đăng ký tham gia đến 20-10 Tuổi Trẻ Start-up Award 2024 do báo Tuổi Trẻ, Hội LHTN Việt Nam TP.HCM tổ chức, phối hợp cùng Trung tâm Hỗ trợ thanh niên khởi nghiệp (BSSC) và Liên minh Tái chế bao bì Việt Nam (PRO Vietnam). Chương trình có sự đồng hành của các đơn vị: VinaCapital, Ngân hàng ACB, Volvo, KN Group, Dai-ichi Life Việt Nam, An Hòa, Faslink, Ecco Golf Vietnam và Tín Nghĩa. Chương trình mong truyền cảm hứng tinh thần khởi nghiệp cho các bạn trẻ, giúp nuôi dưỡng ý tưởng, quyết tâm khởi nghiệp xanh, phát triển bền vững. Qua đó tìm kiếm và tôn vinh các mô hình khởi nghiệp hiệu quả mang lại giá trị cho xã hội và quốc gia, góp phần hỗ trợ các doanh nghiệp, cá nhân khởi nghiệp tiếp cận các nhà đầu tư, quỹ khởi nghiệp. Sẽ có nhiều hoạt động trong khuôn khổ chương trình, hiện đang nhận hồ sơ tham gia đến ngày 20-10 tại email: [email protected], hoặc truy cập chuyên trang Tuổi Trẻ Start-up Award 2024 điền form đăng ký và gửi dự án tham gia.