تعتبر إدارة النفايات بكفاءة واحدة من الركائز الأساسية لتحقيق التنمية المستدامة وحوكمة البيئة في المدن الحديثة. ومع ذلك، فإن الأنظمة الآلية الحالية غالبًا ما تواجه قيودًا، حيث تقتصر على المعالجة البصرية أحادية النمط، مما يجعلها تفتقر إلى الفهم السياقي ومواءمة اللوائح بشكل فعّال. لذلك، يأتي إطار عمل WasteAssistant ليحدث ثورة في هذا المجال.

هذا الإطار يعتمد على تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المبتكرة، من خلال الدمج بين النماذج البصرية اللغوية (vision-language models) والنماذج اللغوية الكبيرة المتعددة النمط (multimodal large language models). حيث يسعى إلى النمذجة اللغوية المعززة بالرؤية من خلال نهج يُعرف بالإجابة على الأسئلة البصرية (visual question answering) المتواءم مع قواعد إدارة النفايات الصلبة في الهند لعام 2016.

تم إنشاء مجموعة بيانات جديدة تسمى WasteVQA تحتوي على 13,500 زوج من الأسئلة والأجوبة عبر 21 فئة من النفايات، مما يسهم في تحسين دقة الفرز على المستوى المصدر. أظهرت التجارب أن النموذج المعتمد على تقنية BLIP حقق درجة BLEU قدرها 0.8291 وBERTScore بلغت 0.9273، متفوقاً بذلك على الأساليب التقليدية المعتمدة على الشبكات العصبية الالتفافية (CNN).

يساعد هذا العمل في ضمان الامتثال للقوانين البيئية، مما يعزز من نشر الحلول القابلة للتوسع في إدارة النفايات الموجهة نحو البلديات والمواطنين. إن استخدام الذكاء الاصطناعي المتعدد الأنماط في البنية التحتية الحضرية المستدامة يوفر فرصة هائلة لتحسين استدامة المدن.

للمزيد من المعلومات حول المصدر والبيانات، يمكنكم زيارة الرابط التالي: الرابط.