標籤: AI

隨著全球人口快速成長，廢棄物產量也逐年增加，聯合國環境規劃署(United Nations Environment Programme, UNEP ) 今年 2 月發布報告指出，2023 年全球廢棄物產量為 23 億噸，2050 年將成長 1.7 倍達 38 億噸，若不採取任何措施，處理成本可能高達 6,403 億美元；面對全球廢棄物不斷增加的嚴峻挑戰，AI機器人回收系統幾乎可以處理任何類型的廢棄物，並且可以快速適應每一個新的市場情況，大大減少訓練的時間成本，且可在高作業風險、骯髒的工作環境中，執行重覆性高的勞力作業，成為推動廢棄物管理革新和效率提升的關鍵動力。

透過機器學習並分析歷史廢棄物產量數據，預測未來的廢棄物生成量，協助政府或企業制定有效的廢棄物管理策略。英國一間公司開發 AI 剩食管理系統「Winnow」，主要應用於旅宿餐飲業，當餐廳剩食倒進垃圾桶時，Winnow 會同時記錄重量，且垃圾桶下方的攝影機可以辨識剩食項目，螢幕中則會顯示剩食丟棄所產生的成本，從數據可得知主要的剩食項目，並預測未來剩食項目及重量，因此在原物料採購時，即可參考數據避免採購過剩。由於食物浪費每年對旅宿業造成超過千億美元損失，此系統有助於減少食物浪費並降低營運成本。目前已有包含 Hilton、IKEA 、台北晶華酒店等知名飯店餐飲集團已經導入此系統。 

AI 技術應用於減少廢棄物產生、提升再利用及回收效率，並對廢棄物處理所造成的環境污染進行監控，例如：八里垃圾焚化廠預計在 2028 年整建完成後，導入「焚化廠 AI 智慧管理平台」，該平台將整合廢棄物地磅數據及清潔隊車輛 GPS 等系統資料，即時監控並提升調度效率，也縮短垃圾車進廠等候時間，以提升垃圾處理效能。

位於新北市五股區的「資源循環教育基地」，導入大豐環保與合作夥伴富智康集團 (FIH Mobile Limited) 合作開發全臺第一個「AI回收系統」，結合AI影像辨識+機械手臂揀選技術，不僅能夠辨識不同類型的回收物料，還能根據材質、顏色及用途將相同材質的資收物細分為不同品項，並下達指令給機械手臂，揀選所需的目標資收物。以2號塑膠容器HDPE瓶為例，該系統能夠根據用途將其進一步細分為乳品瓶、清潔劑瓶及矽利康瓶等，此項功能是傳統自動分選設備無法達成的；「AI回收系統」的導入不僅可提高回收效率，也為回收材料的應用拓展可能性，對促進資源的全面循環具有重要意義。

已可見 AI 技術應用於廢棄物管理的不同階段，且能有效提升廢棄物管理的效率和品質，並帶來以下效益：

隨著AI技術的普及和應用，相信未來能為廢棄物管理帶來許多創新和突破性的解決方案，為環境保護和資源永續利用做出更大貢獻。

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資料來源：
Global Waste Management Outlook 2024,United Nations Environment Programme
Food waste management software, providing solutions for every kitchen, Winnow
打造AI智慧管理平台 八里垃圾焚化廠117年完成, 新北市政府

為達成 2050 年淨零排放，臺灣政府於 2023 年公布「臺灣 2050 淨零排放路徑及策略總說明」及「12 項關鍵戰略行動計畫」，其中一項關鍵策略為能源轉型，未來要邁向電力能源去碳化，達成 2050 年再生能源發電比例佔總電力 60–70%。因此，近年來，臺灣積極推動再生能源發展，其中太陽能與風力發電是重要的再生能源來源。AI於再生能源領域的應用正日益受到重視，對於推動能源轉型和提高利用效率具有重要意義，期望透過 AI 的助力可以加速實現綠色能源的發展。

臺灣目前主要以離岸風電為主，因東北季風的影響，臺灣的風力資源豐富，但因位處地震帶及常有颱風等自然擾動，且規模難以超越其他國家，目前風力發電的策略由政府主導開發，興建風場並引進風力發電設備，帶動產業發展。

• AI科技在太陽能及風力發電的應用

隨著臺灣太陽能光電及風力發電系統的發展，對於設備維護管理的需求也日益增加，傳統的維護管理需要大量的人力資源進行監測、故障檢測和維修。然而，透過 AI 科技的應用，可以顯著提高效率並減少人力資源的需求。

透過AI技術的應用，太陽能及風力發電系統的效率將得到顯著提升，同時能夠減少對人力資源的依賴，推動再生能源發展邁向更為智慧和可持續的方向。

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資料來源：
• Artificial intelligence in renewable systems for transformation towards intelligent buildings,Energy and AI, Yuekuan Zhou
• Artificial Intelligence and Machine Learning in Energy Conversion and Management, Mira, K.; Bugiotti, F.; Morosuk, T. 
• 全力推動離岸風電—打造台灣成為亞洲離岸風電技術產業聚落,行政院全球資訊網.
• 全力衝刺太陽光電,行政院全球資訊網
• 臺灣2050淨零排放路徑及策略總說明, 國家發展委員會

聯合國大會 (United Nations) 於2024年 3 月通過全球首個 AI 決議，值得關注的是探討如何利用 AI 幫助推展聯合國嚴重落後的 2030 年永續發展目標 (Sustainable Development Goals, SDGs)，包含消除全球飢餓和貧窮、改善全球健康、實現性別平等及確保所有兒童接受優質教育。隨著 AI 技術應用日益普及，對於解決全球環境問題和實現永續發展目標可能發揮關鍵作用，但值得反思的是 AI 技術的應用可能也帶來了一系列的挑戰。

• 環境預測與監控：

AI 技術可以分析大量且複雜的數據，進而提高對氣候變遷和自然災害等事件的預測能力，有助於政府和企業預先做好準備、應對自然災害，減少損失和影響。歐洲太空總署(European Space Agency) 使用 AI 來監測冰山的變化，速度比人工判讀快上萬倍，並可以在百分之一秒內繪製衛星影像中大型南極冰山地圖，有助於科學家了解冰山受到氣候變遷的影響。

• 環境污染監測：

AI 技術可以持續監測空氣、水質或廢棄物的污染情況，有助於改善環境品質，保護公眾及社會的健康。英國倫敦的軟體公司 Greyparrot 開發可以分析廢棄物處理種類的設備，並揀選出可以回收的物品。2022 年持續監測 67 種廢棄物共 320 億項廢棄物，其中發現共 86 噸可以回收的物品。

• 生態保護和物種保育

AI 技術可以幫助監測森林、海洋和土地的健康狀況，提供即時的數據分析，從而保護生物多樣性和生態平衡。例如，通過分析衛星圖像，可以及時發現森林火災和非法砍伐行為，有助於保護樹木資源。位在蘇格蘭的一間企業 Space Intelligence 結合 AI、衛星影像和生態學專業知識，繪製森林砍伐對氣候危機的影響圖，繪製地圖的範圍超過百萬公頃，此外，該公司的技術可以量測該區域森林砍伐率和森林中儲存的碳量。

• 能源使用和碳足跡：

AI 執行計算時需要消耗大量的資源和能源，亦會產生大量碳排放，微軟 (Microsoft) 曾在2021年公開表示，資料中心約占全球用電量的 1％，預估未來 10 年內會快速成長至 3％ 到 8％，除了資料運算使用時用電資源消耗之外，資料中心也需要大量水資源以冷卻長時間運轉的儀器設備。根據研究指出，用戶平均向 ChatGPT 提出 5 至 50 個問題，資料中心就會耗掉 500 毫升的水量，在享受 AI 技術及科技帶來的便利時，往往可能忽略該項技術真實的環境成本。

• 循環材料的挑戰

根據資策會產業情報研究所， 2024 年臺灣半導體產業估計產值將達新台幣 4.29 兆，若經濟產值成長未與環境資源脫鉤，這可能導致對環境的龐大壓力，代表需要更多的原物料、產生更多的電子相關廢棄物，而循環經濟的發展，在其中將扮演關鍵角色，經濟部已著手在高雄打造「新循環示範園區」，針對未來科技可能會使用的材料，包括：自駕車材料、5G材料、綠能產品材料、太陽能板等打造循環規劃資源利用最大化。

AI技術的應用有著無限的潛力，我們應該充分發揮其優勢，同時也要警惕其可能帶來的風險，努力解決相關問題，確保AI技術能夠更好地促進環境保護和永續發展。

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資料來源：
· 9 ways AI is helping tackle climate change, World Economic Forum
· High-Level Advisory Body on Artificial Intelligence, United Nations
· AI & Sustainability: Artificial intelligence for Tackling Environmental challenges, FDM Group
· How artificial intelligence is helping tackle environmental challenges, United Nations Environment Programme