В петербургском Планетарии №1 при поддержке Фонда содействия инновациям занимаются разработкой проекта "NeuroRecycе" под руководством. Робототехнический проект вырос на базе некоммерческого коворкинга YotaLab.
Робот-трипод должен совершать одну операцию в секунду и перемещать до 10 кг груза с точностью до 0,1 мм. Для выполнения этой задачи задействован искусственный интеллект и точная робототехника. Сейчас нейросеть определяет 10-20% объектов, а в перспективе – до 70%.
В NeuroRecycle используются готовые решения YOLO и TensorFlow. К продаже версия должна быть готова к концу 2020 года. Разработчики рассчитывают, что их робот будет дешевле зарубежных аналогов в 5 раз (испанские роботы стоят около 32 миллионов).
ООО "Лаборатория машинного обучения" также разрабатывает систему сортировки мусора на базе нейросетей. Проект получил государственную поддержку через систему грантов Национальной технологической инициативы. Нейронет стал одним из основных направлений разработки и реализации данной комплексной программы. На стадии программирования партнерами Лаборатории были коллеги из Зеленоградского инновационно-технологического центра и специалисты Московского института электронной техники.
В московском АО Экотех (ГК "Экологические и энергетические технологии") разработали опытно-промышленный образец. Система распознавания робота построена на базе гиперспектральной (NIR) сканирующей камеры. Она различает практически все находящиеся на движущейся ленте конвейера предметы, размерами более 7 кв.см на скорости до 3 м/c. В частности, система распознает до 20 видов пластмасс по их химическому составу и цвету в процессе движения отходов по ленте конвейера. В качестве манипулятора используется трипод FESTO.
В новосибирском Институте теплофизики СО РАНН разрабатывают автоматизированную систему сортировки мусора с использованием ИИ. Ученые получили федеральный целевой грант в 60 миллионов рублей.