Các nỗ lực ban đầu để tạo phần cứng chuyên dụng để chứa trí tuệ trí tuệ nhân tạo đã bị chỉ trích vì, tóm lại, tệ hại. Nhưng đây là một thiết bị AI đang được phát triển chú trọng vào rác thải, tất nhiên: Công ty khởi nghiệp Phần Lan Binit đang áp dụng khả năng xử lý hình ảnh của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để theo dõi rác thải trong gia đình.
AI để sắp xếp những thứ chúng ta vứt đi để tăng hiệu quả tái chế ở cấp độ khu công nghiệp hoặc thương mại đã thu hút sự chú ý của các doanh nhân một thời gian rồi (xem các công ty khởi nghiệp như Greyparrot, TrashBot, Glacier). Nhưng người sáng lập của Binit, Borut Grgic, cho rằng việc theo dõi rác thải trong gia đình là một lãnh thổ chưa được khai phá.
'Chúng tôi đang sản xuất thiết bị theo dõi rác thải gia đình đầu tiên', ông nói với TechCrunch, so sánh công nghệ thiết bị AI sắp ra mắt với một thiết bị theo dõi giấc ngủ nhưng cho thói quen vứt rác của bạn. 'Đó là công nghệ nhìn camera được hỗ trợ bởi mạng nơ-ron. Vì vậy, chúng tôi đang tận dụng LLM để nhận diện các đối tượng rác thải gia đình thông thường.
Công ty khởi nghiệp ở giai đoạn đầu, được thành lập trong đại dịch và đã thu hút gần 3 triệu đô la từ một nhà đầu tư thiên thần, đang xây dựng phần cứng AI được thiết kế để ở (và trông sành điệu) trong bếp — được gắn trên tủ hoặc tường gần nơi có hoạt động liên quan đến thùng rác. Thiết bị chạy bằng pin có camera và các cảm biến khác để có thể tỉnh giấc khi có người ở gần, để họ có thể quét các mục trước khi đưa vào thùng rác.
Grgic cho biết họ đang phụ thuộc vào tích hợp với các LLMs thương mại — chủ yếu là GPT của OpenAI — để thực hiện nhận diện hình ảnh. Binit sau đó theo dõi những thứ gia đình đang vứt đi — cung cấp phân tích, phản hồi và trò chơi thông qua ứng dụng, như một điểm số rác hàng tuần, nhằm khuyến khích người dùng giảm lượng vứt bỏ.
Nhóm ban đầu cố gắng huấn luyện mô hình AI của riêng họ để nhận diện rác nhưng độ chính xác thấp (khoảng 40%). Vì vậy, họ đã nhớ vào ý tưởng sử dụng khả năng nhận diện hình ảnh của OpenAI. Grgic tuyên bố rằng họ đã có được việc nhận diện rác gần 98% chính xác sau khi tích hợp với LLM.
Người sáng lập Binit nói rằng anh không biết tại sao nó hoạt động tốt đến vậy. Không rõ liệu có nhiều hình ảnh của rác trong dữ liệu huấn luyện của OpenAI hay không, hoặc nó có thể nhận ra nhiều vật dụng do lượng dữ liệu nó đã được huấn luyện. 'Đó là độ chính xác đáng kinh ngạc', anh ấy khẳng định, tỏ ra rằng hiệu suất cao mà họ đã đạt được trong quá trình kiểm tra với mô hình của OpenAI có thể do các mục quét được là 'các vật dụng phổ biến'.
'Nó có thể nhận diện một cách tương đối, có nệm, có chưa', anh tiếp tục, thêm vào: 'Vì vậy, cơ bản, điều chúng tôi yêu cầu người dùng là đưa vật dụng trước camera. Do đó, nó buộc họ giữ vật dụng ổn định trước camera trong một chút thời gian. Trong khoảnh khắc đó, camera đang chụp hình từ tất cả các góc độ.'
Dữ liệu về rác được quét bởi người dùng sẽ được tải lên đám mây, nơi Binit có thể phân tích và tạo phản hồi cho người dùng. Phân tích cơ bản sẽ được cung cấp miễn phí nhưng họ dự định giới thiệu các tính năng premium thông qua dịch vụ đăng ký.
Công ty khởi nghiệp cũng đang định vị mình trở thành một nhà cung cấp dữ liệu về những đối tượng mà mọi người đang vứt đi — điều này có thể là thông tin quý giá đối với các đơn vị như tổ chức đóng gói, với điều kiện họ có thể mở rộng việc sử dụng.
Một lời chỉ trích rõ ràng khác là liệu người ta có cần thiết bị công nghệ cao để cho họ biết họ đang vứt rác nhựa quá nhiều không? Chúng ta không phải ai cũng biết chúng ta đang tiêu thụ gì — và chúng ta cũng biết rằng chúng ta cần cố gắng không tạo ra quá nhiều rác thải phải không?'
“Đó là thói quen”, anh ta lập luận. 'Tôi nghĩ chúng ta nhận ra điều đó — nhưng chúng ta không nhất thiết phải làm gì đó đối với nó.' Xem thêm
Trong quá trình thử nghiệm tại Mỹ, Binit cũng cho biết họ đã thấy giảm khoảng 40% rác thùng hỗn hợp khi người dùng tương tác với tính minh bạch về rác mà sản phẩm cung cấp. Vì vậy, họ cho rằng phương pháp minh bạch và giải trí của họ có thể giúp mọi người biến đổi những thói quen ăn sẵn.
Binit muốn ứng dụng trở thành nơi mà người dùng có cả phân tích và thông tin để giúp họ giảm lượng vứt bỏ. Đối với phần sau, Grgic cho biết họ cũng dự định tận dụng LLMs để đưa ra các gợi ý — có tính địa phương hóa để cá nhân hóa các đề nghị.
'Cách mà nó hoạt động là — hãy lấy bao bì, ví dụ — vì vậy mỗi mảnh bao bì người dùng quét có một lá bài nhỏ được tạo ra trong ứng dụng của bạn và trên thẻ đó, nói rằng đây là những thứ mà bạn đã vứt đi [ví dụ, một chai nhựa]… và trong khu vực của bạn, đây là những phương án mà bạn có thể xem xét để giảm lượng nhựa của bạn”, anh giải thích.
Anh cũng thấy khả năng hợp tác, chẳng hạn với các ảnh hưởng giảm lượng thức ăn bị lãng phí.
Grgic lập luận một điểm mới mẻ khác của sản phẩm là nó là 'phản đối sự tiêu thụ không kiểm soát', như anh nói. Công ty khởi nghiệp này đang trùng hợp với nhận thức và hành động ngày càng tăng về bền vững. Một cảm giác rằng văn hóa vứt bỏ của chúng ta của tiêu thụ một lần cần được loại bỏ, và thay thế bằng cách tiêu thụ có ý thức hơn, tái chế và tái chế, để bảo vệ môi trường cho các thế hệ tương lai.
'Tôi cảm thấy như chúng tôi ở ở thề ra Rand’, anh ấy đề xuất. 'Tôi nghĩ mọi người đang bắt đầu đặt cho mình câu hỏi: Có cần thiết phải vứt mọi thứ đi không? Hay chúng ta có thể bắt đầu suy nghĩ về việc sửa chữa [và tái sử dụng] không?'
Nhưng trường hợp sử dụng cụ thể của Binit không thể chỉ là một ứng dụng điện thoại thông thường, đúng không? Grgic lập luận rằng điều này phụ thuộc. Anh nói rằng một số hộ gia đình vui lòng sử dụng điện thoại thông thường trong bếp khi họ có thể bị bẩn tay trong quá trình chuẩn bị bữa ăn, ví dụ, nhưng những người khác nhận thấy giá trị trong việc có một thiết bị quét rác không tay riêng biệt.
Đáng chú ý rằng họ cũng dự định cung cấp tính năng quét thông qua ứng dụng của họ miễn phí nên họ sẽ cung cấp cả hai tùy chọn.
Cho đến nay, công ty khởi nghiệp đã thử nghiệm máy quét rác AI của mình ở năm thành phố ở Mỹ (NYC; Austin, Texas; San Francisco; Oakland và Miami) và bốn ở châu Âu (Paris, Helsinki, Lisbon và Ljubjlana, tại Slovakia, nơi Grgic nguyên quán).
Anh ta cho biết họ đang hướng tới việc ra mắt thương mại vào mùa thu này — có thể ở Mỹ. Mức giá mà họ đang nhắm tới cho phần cứng AI là khoảng 199 đô la, mà anh mô tả là 'điểm ngọt' cho các thiết bị nhà thông minh.
