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スマホアプリとAIで街中のごみを可視化。新開発システムで汚染対策立案に寄与

最終更新日:2024/07/23

鹿児島大学と海洋研究開発機構、九州大学らの研究グループは、ごみ拾いSNS「ピリカ」と深層学習に基づく画像解析AIで、街中のごみ量を種類ごとに可視化するシステムを開発しました。

このニュースのポイント

  • ごみ拾いSNS「ピリカ」と深層学習に基づく画像解析AIで、街中のごみ量を種類ごとに可視化できるシステムを開発
  • 汚染の原因となっている品目や場所を特定し、優先順位を付した汚染対策の立案に寄与
  • 対策の効果を地図上で可視化し、社会に向けて公開することも可能

鹿児島大学大学院理工学研究科の加古真一郎教授と博士前期課程1年の室屋龍之介氏、海洋研究開発機構の松岡大祐グループリーダー、そして九州大学応用力学研究所の磯辺篤彦教授らのグループは、株式会社ピリカが開発したごみ拾いSNS「ピリカ」と、深層学習に基づく画像解析AIにより、街中のごみ量を種類ごとに可視化するシステムを開発しました。

海洋プラスチック汚染の原因の約8割が街に流出した生活ごみといわれ、特に河川が近くにあるような海岸では多くの生活ごみが海岸に漂着しています。そこで、街中のどこが、どの程度、どのようなごみで汚染されているかを可視化することが、生活ごみ削減に向けた対策において重要となります。

今回の開発で使用したごみ拾いSNS「ピリカ」は、世界132カ国で利用され、累計3.6億個のごみが拾われています。スマートフォンアプリと深層学習の組み合わせによって、街中ごみの可視化により汚染の原因となっている品目や場所を特定し、優先順位を付した汚染対策の立案に寄与します。

また、この技術によって特定の区域を定期的に観測するシステムを確立できれば、清掃効果がその後のごみ増加量にどの程度寄与しているかを可視化することができます。

同様に、定期的な観測結果に基づいてある特定品目の排出抑制対策などを実施した場合、その対策の効果を地図上で可視化して、公開することもでき、さらにスマホアプリを通じてデータ収集に参加することで、各地域に特化したものに発展していくことが期待できます。

なお、今回の研究成果は、国際学術論文誌「Waste Management」に掲載されています。

出典:PR TIMES

AIsmiley編集部

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