Мультимедийные мусорные урны в Лондоне. Слово «умные» в описании данных устройств подразумевает сразу несколько мультимедийных функций. Школьник из Петропавловска создал сенсорную урну, передает со ссылкой на «Хабар 24«. Мусорное ведро имеет датчики движения, которые срабатывают при приближении, и крышка ёмкости автоматически открывается, передаёт корреспондент со ссылкой «Хабар 24». Главным преимуществом урны является IT-составляющая — возможность построения маршрутов сбора мусора с учетом пробок на дорогах, что оптимизирует логистику, экономит. это современная и полезная вещь, которая должна быть в каждом современном доме.
Штука дня: умное мусорное ведро от Xiaomi само упакует отходы в мешок
Медиацентр СМИ о нас Как нейросети помогают бороться с мусором в России Как нейросети помогают бороться с мусором в России 16 ноября 2021 г. Разбираемся, как с этой задачей поможет справиться искусственный интеллект Об авторе: Александр Неволин, основатель и директор компании Nevlabs , разработчика промышленных сортировщиков отходов на базе искусственного интеллекта, резидента «Сколково». Основатель и директор компании Nevlabs Александр Неволин. Фото: Sk. Первый — когда она выполняется на бытовом уровне силами населения, второй — на специализированных заводах. В идеальной ситуации решение мусорного кризиса остается за повсеместным и, главное, грамотным раздельным сбором сырья. Это упрощает выделение полезных фракций для переработки и повышает ее рентабельность. После принятия в 2019 году закона о раздельном сборе отходов в России постепенно стала появляться соответствующая инфраструктура. Наиболее массовое решение — это внедрение двухконтейнерной системы сбора отходов.
Она подразумевает установку двух мусорных баков вместо одного общего: синего цвета для вторсырья стекла, бумаги, алюминия, некоторых видов пластика , и серого — для смешанных отходов. О сложившейся культуре раздельного сбора отходов на уровне страны говорить рано. Во многих городах России все так же стоят контейнеры с одним общим отсеком. А там, где устанавливаются баки для раздельного сбора, населению может не хватать знаний о правильной сортировке. Например, многие считают, что бумажные стаканчики перерабатываются, однако зачастую они сделаны из целлюлозы, покрытой слоем тонкой пленки — из-за смеси материалов их нельзя отправить в макулатуру. Второе решение — развитие промышленной сортировки и открытие новых мусоросортировочных заводов. С 2019 года сортировочные комплексы стали обязательным пунктом в цепочке утилизации отходов, результаты чего видны уже сегодня.
Видеокамера умной машины различает находящиеся на ленте конвейера объекты по цвету и форме.
После того как предмет попал в объектив камеры, нейросеть с технологией компьютерного зрения сопоставляет его с изображениями, хранящимися в памяти. Затем она определяет тип отходов и передает команду роботу взять предмет, после чего он отправляется в соответствующий контейнер. Для того чтобы робот более точно определял типы мусора на сортировочной ленте, нейросеть постоянно обучают. Предметы фотографируют и пополняют базу данных комплекса. В ноябре 2020 года, когда робота запускали в пилотном режиме, он выделял всего две фракции — бутылки из прозрачного и полупрозрачного пластика и пластиковые емкости для бытовой химии. Затем во время тестирования база знаний умной машины пополнилась. Теперь она распознает 42 фракции. Например, по цветам синий, белый, коричневый или бесцветный прозрачный , форме, а также материалу алюминиевые, пластиковые, картонные.
Требуется даже подстройка конкретной установки под конкретный материал ленты конвейера. Он активно внедряется в различные сферы промышленности, в том числе и в отрасль сортировки отходов. Искусственный интеллект работает совершенно по иному принципу, нежели спектральный анализ. Вместо гиперспектрального сенсора устанавливается самая обычная камера и набор дополнительных недорогих датчиков.
Теперь нужно обучить нейронную сеть. Фактически, это работает аналогично человеческому мозгу: ей демонстрируют фотографии тех или иных фракций, а она находит у них общие признаки и запоминает их. Например, она может выработать правило: если перед ней лежит вытянутый зеленый объект, у которого один кончик сужается, а другой — нет, то это, скорее всего, зеленая ПЭТ-бутылка. На каждый вид отходов нужно несколько тысяч примеров.
Мусоросортирующие технологии на основе ИИ обладают рядом важных преимуществ: они дешевле, чем оборудование со спектрометром. Для сравнения, срок окупаемости установки с нейронной сетью составляет около двух лет, а с оптическим сепаратором — 10—15 лет. Так автоматическая сортировка становится доступной тем, кто раньше не мог ее позволить из-за высокой стоимости оборудования; нейронная сеть способна различать более сложные категории отходов, нежели спектральный анализ. Например, она отличит обычную бутылку от масляной; подобная технология менее восприимчива к изменению условий работы, например, освещению, цвету ленты и других факторов; нейронные сети не требуют регулярной калибровки — надо только настроить несколько параметров при первоначальной установке.
Также не требуется охлаждение, и в целом энергопотребление гораздо меньше, поскольку для освещения достаточно обычных светодиодных светильников; возможность автоматического обновления ПО под постоянно изменяющийся состав мусора. Можно собирать данные со всех сортировочных установок, дообучать нейронную сеть и распространять обновление через интернет-соединение. Применение дельта-роботов в сортировке мусора Еще одно новое направление в этой сфере — использование дельта-роботов, которые тоже работают на основе искусственного интеллекта. Сами по себе они обладают крайне высокой скоростью работы — до 150 операций в минуту.
Отходы выдергиваются из потока с помощью присоски. Правда, при сортировке мусора их скорость меньше: не более 60 фракций в минуту, причем на подготовленном потоке. Это связано с тем, что бутылки часто скручены, и на их присасывание нужно достаточно много времени — это выступает основным ограничительным фактором.
Когда фракцию распознали, остается физически «выцепить» ее из общего потока.
Для этого в конце конвейера располагается ряд клапанов. Автоматика рассчитывает, в какой момент заинтересовавшая нас фракция будет пролетать над клапанами и над какими именно , после чего эта фракция отстреливается сжатым воздухом и улетает в бункер. Все остальное падает вниз, на следующий конвейер. Одна такая машина может извлекать из потока только один вид отходов его мы отстреливаем, а все остальное падает вниз , поэтому на заводе их ставится несколько штук в виде каскада — каждая на свой вид.
Эта технология появилась примерно 20 лет назад и применяется активно до сих пор. Практически на всех автоматических мусоросортировочных заводах в РФ используются именно такие сепараторы. Итак, традиционно в сортировке мусора используется спектральный анализ, однако он имеет ряд недостатков. Во-вторых, спектрометр отличает лишь тип материала.
Но в реальности, например, бутылки из-под подсолнечного масла нужно сортировать отдельно от остальных так как масло крайне трудно отмыть и с ним нельзя пускать материал в переработку. Спектральный анализ не способен различить такие бутылки между собой. Похожая проблема происходит с подгузниками, при производстве которых используются ПЭТ-волокна, и в некоторых случаях это приводит к ошибочному отбору их в качестве ПЭТ-бутылок. В-третьих, к этому способу требуется дорогостоящая «обвязка»: охлаждение, мощный блок галогеновых ламп, которые потребляют много энергии.
В-четвертых, спектрометр требуется регулярно калибровать. Это непростая процедура, требующая вызова специалистов от компании-разработчика. Требуется даже подстройка конкретной установки под конкретный материал ленты конвейера. Он активно внедряется в различные сферы промышленности, в том числе и в отрасль сортировки отходов.
Искусственный интеллект работает совершенно по иному принципу, нежели спектральный анализ. Вместо гиперспектрального сенсора устанавливается самая обычная камера и набор дополнительных недорогих датчиков.
Штука дня: умное мусорное ведро от Xiaomi само упакует отходы в мешок
По словам сортировщика, на площадках для мусорных баков нужно устанавливать видеокамеры и смотреть, кто и что туда кладет и бросает. Так выглядит мусорка-холодильник The Palm Bin. Стартап Palm из Сан-Франциско представил The Palm Bin — мусорный контейнер с охлаждающим эффектом. Как отметил Буров, на инфраструктуре регионального оператора установят датчики наполненности мусорных контейнеров, камеры на мусоровозы, камеры на объекты сортировки. Подробнее о сортировке мусора в России — в тексте «Ъ» «Экосбор ждет переработка». достаточно лишь поднести руку, не касаясь самого ведра, чтобы крышка автоматически открылась, что исключает контакт с ведром. Современные сенсорные мусорные ведра самостоятельно открывают крышку, задерживают неприятные запахи, отслеживают состояние выброшенных продуктов, предупреждают о.
Умные урны SmartCity Bin: решение проблемы традиционного сбора мусора
| В Губкинском на тёплых остановках появятся сенсорные мусорки | Департамент транспорта Москвы начал тестирование «умных» мусорных баков, которыми управляют через смартфоны. |
| Искусственный интеллект и роботы скоро заменят человека на сортировке мусора | Нехватка мусорных урн, также является проблемой, т.к. отходы в урне располагаются россыпью, что влечет повышенную потребность в новых источниках накопления отходов. |
В России разработан мусорный бак с искусственным интеллектом
Сенсорную урну создал школьник из Петропавловска 31 Января 2021 11:19 1108 Школьник из Петропавловска создал сенсорную урну, передает Tengrinews. За основу автоматизированного мусорного ведра Арман Нурышев взял контейнер для порошка. Емкость оснащена ультразвуковыми датчиками движения, которые срабатывают при приближении к урне.
Далее, система функционирует автоматически. В специальном отсеке находится датчик, который получает информацию об объекте и передает на ее на вычислительное устройство. Это устройство определяет тип мусора и отправляет управляющий сигнал сортировочной платформе, которая перенаправляет объект в необходимый отсек. Главным преимуществом таких баков является то, что на этапе сортировки практически полностью снимается нагрузка с человека. В связи с развитием технологий компьютерного зрения и нейронных сетей активно расширяются и области их применения.
Проанализировав рынок технологических решений, было выделено несколько наиболее перспективных разработок различных специалистов по всему миру. Подробно рассмотрим данные решения. Компания Cambridge Consultants представила баки для сортировки мусора, работающие с применением технологий машинного обучения и компьютерного зрения [2]. Бак оснащен четырьмя отсеками для разного рода мусора и платформой для его определения. Человек помещает свой объект на данную платформу, далее, система определяет тип мусора и в соответствии с требуемыми категориями, необходимый отсек, в который, человеку нужно переместить свой мусор, подсвечивается зеленым цветом. Главным недостатком данной разработки является то, что человеку все равно приходится тратить какое-то время на сканирование своего мусора и в последствии, перемещения его в необходимый отсек. Следующую разработку под названием Bin-e представила компания Interseroh [3].
Данный мусорный бак представляет собой прямоугольную конструкцию, длинной 140 см, высотой 120 см и толщиной 60 см, оснащенную несколькими отсеками для каждого рода мусора и специальной сортировочной платформой. Сортировка мусора происходит посредством данной платформы, которая осуществляет горизонтальное перемещение над контейнерами. Человек помещает объект в специальный отсек, далее, встроенный компьютер получает его изображение и с помощью технологий компьютерного зрения и нейронных сетей обрабатывает и определяет какой объект, находится в отсеке. В результате обработки изображения на сортировочную платформу поступает необходимый управляющий сигнал, посредством которого, происходит перемещение отсека в сторону, где находится требуемый контейнер и сбрасывает в него наш объект. Данный мусорный бак имеет несколько существенных недостатков таких, как стоимость и габариты конструкции. Приблизительная стоимость составляет 5,800 долларов.
У ручного способа сортировки отходов существует такой недостаток, как человеческий фактор, который не учитывается в первичном разделение отходов в городской среде.
Большинство людей, выбрасывающих мусор в специальные контейнеры, даже не задумываются в какой отсек нужно положить отходы, поэтому часто выбрасывают — «куда попало». Остальным гражданам, которым не безразлична данная проблематика, приходится тратить какое-то количество времени, чтобы остановиться, прочитать и подумать в какой отсек выбросить мусор. Именно поэтому данный способ сортировки не является эффективным. Данную проблему можно решить автоматизацией всего цикла сортировки и переработки мусора. Актуальность представленной темы неоднократно подтверждена, многие развитые страны занимаются разработками для мусороперерабатывающей промышленности. Проанализировав разработки, мы можем увидеть, что сортировочное оборудование создается не только для применения его на мусороперерабатывающих и мусоросжигательных предприятиях, но и для внедрения его в городскую среду в виде специальных мусорных баков с автоматической сортировкой. Конструкция бака представляет собой специальный контейнер, оснащенный несколькими отсеками для разного типа мусора, а также, микропроцессорной системой управления и датчиками для распознавания различных видов мусорных отходов и управления сортировочной платформой.
Принцип работы такого бака заключается в следующем. Человек, который хочет выбросить свой мусор, подходит к данному баку и просто помещает в его в отсек. Далее, система функционирует автоматически. В специальном отсеке находится датчик, который получает информацию об объекте и передает на ее на вычислительное устройство. Это устройство определяет тип мусора и отправляет управляющий сигнал сортировочной платформе, которая перенаправляет объект в необходимый отсек. Главным преимуществом таких баков является то, что на этапе сортировки практически полностью снимается нагрузка с человека. В связи с развитием технологий компьютерного зрения и нейронных сетей активно расширяются и области их применения.
Проанализировав рынок технологических решений, было выделено несколько наиболее перспективных разработок различных специалистов по всему миру. Подробно рассмотрим данные решения. Компания Cambridge Consultants представила баки для сортировки мусора, работающие с применением технологий машинного обучения и компьютерного зрения [2].
Так выглядит мусорка-холодильник The Palm Bin. Устройство не позволяет протухать органическому мусору и избавляет от неприятных запахов. The Palm Bin представляет собой небольшую корзину, которая вставляется в бак с охлаждающими элементами. Поддержание низкой температуры работает по такому же принципу, как в обычных холодильниках. Сам бак установлен на плоской док-станции, отвечающей за питание и подключенной к розетке. Предполагается, что мусорный бак должен стоять на кухонном столе.
Сенсорный сад появится в Бутырском районе
В России разработан мусорный бак с искусственным интеллектом 6543 10 июня 2021, 09:29 Поделиться: Проект TrashBack, внедривший систему трекинга ТКО, мотивации жителей за раздельный сбор отходов и собравший самую большую в мире базу размеченных фотографий отходов разработал мусорный бак, который распознает отходы с помощью искусственного интеллекта. Бак выглядит как обычный мусорный контейнер для сухих отходов. При этом он идентифицирует жителя, сдающего отходы, распознает сданную упаковку с использованием нейронной сети и выплачивает пользователю вознаграждение.
После нейронная сеть обучается, когда ей последовательно показываются размеченные фотографии. В этих примерах она находит закономерности, которые использует в распознавании новых отходов. В России развивается сразу несколько технологий сортировки отходов, которые используют в своей основе искусственный интеллект — промышленная сортировка, мусорные баки и фандоматы.
На что ИИ способен в сортировке отходов Промышленная сортировка Наиболее современные мусоросортировочные комплексы комбинируют несколько технологий, которые позволяют автоматизировать процессы. Сначала мусор попадает в разрыватель пакетов. Для отсева органических отходов используются грохоты — устройства, которые отделяют остатки продуктов питания и мелкие фракции от остальных отходов. Затем мусор отправляется на основные сортировочные линии. Наибольшую производительность на этом этапе показывают пневматические сортировщики — в конце конвейера располагается ряд форсунок, которые сжатым воздухом отстреливают выбранные фракции.
Такие установки сортируют до 15 т отходов в час, а благодаря применению нейронных сетей вместо дорогостоящей гиперспектральной камеры они становятся доступными гораздо большему кругу пользователей. Если традиционные оптические сортировщики окупаются за 10—15 лет, то установки на основе нейронных сетей всего за год. Несмотря на высокую производительность пневматических сортировщиков, у них может наблюдаться небольшой процент засора. С его устранением отлично справляются роботы, которые с помощью вакуумной присоски захватывают с конвейера нужную фракцию и перемещают ее в бак. Оптимальная схема автоматического мусоросортировочного завода выглядит следующим образом: отходы проходят через разрыватель пакетов и грохот, который отсеивает мелкую фракцию.
Основной поток грубо сортируется пневматическими сортировщиками, а небольшой засор устраняется роботами. Еще одно новое направление в промышленной сортировке мусора — это применение искусственного интеллекта в управлении заводом в целом. Например, если на каком-то участке возник затор из мусора, без ИИ оператор замедляет предыдущие конвейеры или вовсе временно их останавливает. Сегодня над ключевыми конвейерами можно установить сканер отходов, который будет анализировать проходящий под ним поток и сообщать эти сведения на центральный сервер завода.
Благодаря роботу-сортировщику, все эти этапы можно объединить в один.
Мусор перемещается по конвейеру, над которым находятся быстрые механизированные «руки». С помощью специальных сенсоров металлодетектор, дальномер, спектрометр робот анализирует объект и решает как его лучше захватить, после чего переносит различные элементы в специальные отсеки. Робот ZenRobotics Recycler с высокой точностью сортирует различные виды мусора: древесину различных сортов, картон, пластмассу, минералы, а также строительный мусор, что сложно реализуемо для ручной работы. Высокая аккуратность и быстрота работы — вот как можно охарактеризовать этого робота.
Благодаря ей робот различает типы отходов по внешнему виду. Умная машина облегчает труд человека и повышает количество отсортированного мусора на 15 процентов. Тестирование проходит на одном из мусороперерабатывающих комплексов.
Его автоматизация с помощью робототехники позволит улучшить качество работы сортировочных станций. Кроме того, с помощью технологий искусственного интеллекта можно увеличить долю отходов, которые отправляются на вторичную переработку. Испытания комплекса в пилотном режиме показали, что робот существенно упрощает труд и помогает сортировщикам. Так, за минуту человек отбирает от 17 до 22 пластиковых емкостей и комплекс за то же время — еще не менее 25», — рассказал Дмитрий Дереляк, заместитель руководителя Департамента информационных технологий города Москвы. Робот сортирует отходы по типам или фракциям. Видеокамера умной машины различает находящиеся на ленте конвейера объекты по цвету и форме.
Как нейросети помогают бороться с мусором в России
Сенсорные мусорки можно найти в разном цвете и объёме, поэтому любой выберет подходящий вариант и конфигурацию. достаточно лишь поднести руку, не касаясь самого ведра, чтобы крышка автоматически открылась, что исключает контакт с ведром. Мусорное ведро сенсорное с крышкой 18 л., Сенсорный бак для мусора, Умный smart контейнер, Пластиковая мусорка для ванны и кухни, Черное.
Сенсорную урну создал школьник из Петропавловска
| 8 лучших сенсорных мусорных ведер | В местах, где стоят умные контейнеры, качество переработки мусора выросло, а число экоактивистов, должно быть, снизилось. |
| Искусственный интеллект и роботы смогут заменить людей на сортировке мусора — Реальное время | Департамент транспорта Москвы начал тестирование «умных» мусорных баков, которыми управляют через смартфоны. |
| В Канаде разработали «умные мусорки» для раздельного сбора отходов | В Москве в пилотном режиме работает роботизированный комплекс для сортировки мусора. |
| Искусственный интеллект займется сортировкой мусора | Сенсорные мусорки можно найти в разном цвете и объёме, поэтому любой выберет подходящий вариант и конфигурацию. |
| Торчащие из контейнера ноги напугали жителей Кудрово. Оказалось — секс-игрушка | Новости, видео работы оборудования, конкурсы. |
Умный мусор в Умном городе
Ученик Назарбаев интеллектуальной школы Арман Нурышев соорудил сенсорную урну из контейнера для порошка, сообщает Экологи начали выявлять нелегальные мусорные полигоны с помощью технологий искусственного интеллекта, в том числе геоаналитической платформы «Геометрия». Департамент транспорта Москвы начал тестировать «умные» мусорные баки, которые управляются с помощью смартфона. купить в Москве смарт контейнеры для мусора Сяоми с сенсорной крышкой Быстрая доставка по Москве и России Наложенный. В ходе испытаний постепенно пришло небольшое разочарование: роботы не смогут заменить людей на сортировке первичного потока, то есть того мусора, который привезли мусоровозы. Город - 30 июня 2023 - Новости.
Урна для очень умного города
Весь же запланированный объем контейнеров появится во дворах до декабря», — добавил Андрей Харин. Всего до конца года в Нижегородской области планируется закупить больше 7 тысяч контейнеров. Из них — 5 380 зеленых и 2 261 контейнер для раздельного накопления ТКО. Также планируется создание порядка 2 тысяч мест накопления отходов. Напомним, в Нижегородской области 1 августа 2019 года начался первый этап перехода на раздельный сбор отходов. Сейчас организован отдельный вывоз пластика.
А с 1 января 2020 года планируется, что раздельный сбор ТКО на территории региона будет осуществляться уже в отношении сразу нескольких фракций — пластика, бумаги, стекла, металла и текстиля. Губернатор Нижегородской области Глеб Никитин дал поручение обеспечить в области эффективное обращение с отходами производства и потребления. Реализация национального проекта «Экология» в рамках Указа президента Российской Федерации Владимира Путина началась в стране с 2019 года.
Например, для установки в угол можно подобрать урну цилиндрической или треугольной формы, а у стены — прямоугольной. Форма напрямую связана с другим фактором — принципом установки. Сенсорные ведра, в основном изготавливаются из нержавеющей стали с пластиковыми элементами черного цвета. Такое сочетание уже стало классическим, настолько естественно и гармонично оно выглядит. По объему оснащенные датчиком урны могут быть трех и более литров.
Об этом рассказал главный архитектор столицы, первый заместитель председателя Москомархитектуры Сергей Кузнецов. Такой подход связан с тем, что в последнее время при создании ландшафтных проектов все большее внимание уделяется организации таких пространств, в которых человек сможет найти для себя абсолютно разные сценарии досуга, задействовать разные органы чувств.
Так, в окружении злаковых растений будут тихие зоны для медитаций. На участках для чтения разместят шезлонги и высадят пряные кустарники, а вдоль прогулочных дорожек с дизайнерской подсветкой появятся гипоаллергенные многолетники», — отметил Сергей Кузнецов. В сенсорном саду запланировано несколько зон. Здесь высадят декоративные растения-многолетники: кустовые пурпурные ивы «нана», цветники с ажурными облаками дернистого луговика и стахиса «монье», живые изгороди из туй сорта «брабант», который отличается алым цветением в осенний период. Все они обладают гипоаллергенными свойствами.
Сегодня над ключевыми конвейерами можно установить сканер отходов, который будет анализировать проходящий под ним поток и сообщать эти сведения на центральный сервер завода. Если система увидит, что по конвейеру пошел слишком большой поток мусора, она сможет самостоятельно принять решение о замедлении тех или иных транспортеров. Таких ситуаций может быть множество, равно как и путей их «разруливания». Зеленая экономика Уберизаторы мусора. Как энтузиасты приучают россиян сортировать отходы «Умные» мусорные баки Искусственный интеллект помогает сортировать отходы и на бытовом уровне. Например, компания TrashBack взяла обычный мусорный бак и встроила в его крышку модуль технического зрения. Он работает автономно на батарее и не требует дополнительного подключения к Интернету или электроэнергии. Такой «умный» контейнер могут открыть только авторизованные в специальном приложении пользователи. Эта функция предназначена для контроля качества — если в бак попало что-то помимо принимаемого вторсырья, человеку приходит предупреждение в приложении или по почте. Чтобы мотивировать людей сортировать отходы, за сданное вторсырье начисляются бонусы от компаний-партнеров, а также дается скидка на оплату ЖКХ по вывозу твердых коммунальных отходов. Пока такой бак работает в тестовом режиме в подмосковном городе Реутов. Создатели проекта уверены , что технологию необходимо вводить во всей России. По их словам, это будет легко сделать в Москве, поскольку сами баки уже есть, необходимо только заменить обычную крышку модулем компании. Фандоматы Более усовершенствованный вид мусорных баков с интеллектом — это фандоматы. Первые автоматические приемники бутылок и банок появились в скандинавских странах еще в середине 1980-х годов, а сейчас они стоят там практически в каждом магазине. За каждую полезную фракцию фандомат выдает чек, которым можно расплатиться за продукты или обналичить на кассе. В России подобные фандоматы разрабатывает компания WinBin.
Искусственный интеллект и роботы скоро заменят человека на сортировке мусора
Binology SmartCity Bin — это технологичный мусорный контейнер, с помощью которого можно полностью изменить подход к утилизации и переработке твердых бытовых отходов. Сенсорное мусорное ведро – так правильно называется. Сенсорное мусорное ведро – так правильно называется. Ультразвуковой сенсор измеряет расстояние до противоположной стенки, и как только на пути появляется мусор, в уборочную компанию по сотовой сети идет сигнал о том, что бак требует.
Новая технология позволяет контролировать запах мусорных баков
| 10 лучших умных мусорных ведер | Подростки собираются доработать опытный образец, после чего первую умную мусорку установят у здания "Кванториума". |
| Экотропы, холмы, декоративные растения: в Бутырском районе появится сенсорный сад | По их мнению, это способствует максимальному разложению материалов без выделения токсичных соединений, сообщили РИА Новости в пресс-службе Сибирского федерального. |
| Новая технология позволяет контролировать запах мусорных баков | Нехватка мусорных урн, также является проблемой, т.к. отходы в урне располагаются россыпью, что влечет повышенную потребность в новых источниках накопления отходов. |
| «Видит» мусор насквозь: как работает аппарат для сортировки отходов от алтайских инженеров | купить в Москве смарт контейнеры для мусора Сяоми с сенсорной крышкой Быстрая доставка по Москве и России Наложенный. |
| В Китае устанавливают камеры с системой распознавания лиц в мусорные баки. Зачем? | В регионе на мусорные баки установят датчики, которые будут отслеживать наполненность контейнеров. |