Dans le monde entier, les grandes villes manquent d'espace pour les déchets solides municipaux. Les sites d'enfouissement existants se remplissent rapidement et personne ne veut un nouveau site à proximité de son domicile ou de son entreprise. Pendant ce temps, les contribuables ne sont pas intéressés par des coûts plus élevés pour une gestion des déchets de qualité.

L'un des moyens d'allonger significativement la durée de vie des sites de gestion des déchets existants est le recyclage. Le recyclage peut aussi fournir de l'emploi, aider à établir une économie circulaire ou aller vers le zéro déchet. Mais souvent, les ménages sont très résistants au recyclage.

Une étude récente fait état d'une puissante technique d'intelligence artificielle (IA) pour prévoir les besoins en décharge d'une ville à long terme. Les chercheurs ont utilisé l'apprentissage automatique pour prévoir les déchets solides municipaux dans une grande ville africaine. Les prévisions montrent combien il y aura de déchets dans 30 ans si les niveaux de recyclage restent les mêmes.

Le Dr Olusola Olaitan Ayeleru et M. Lanrewaju Ibrahim Fajimi ont publié leurs recherches dans le Journal de la production plus propre . Tous deux sont au Département de génie chimique de l'Université de Johannesburg.

Planifier les déchets avec des feuilles de calcul

Il est difficile de prévoir quand les sites d'enfouissement d'une ville manqueront d'espace, même lorsque des informations précises sont disponibles. Cependant, les prévisions statistiques conventionnelles à l'aide d'un tableur peuvent être suffisantes pour planifier 30 ans à l'avance.

À la fois, les feuilles de calcul contenant de nombreuses formules et macros ajustées manuellement sont difficiles à comprendre. Ceux-ci peuvent également être longs et difficiles à entretenir.

Mais la prévision pour différents scénarios de recyclage peut ne pas être possible sur des feuilles de calcul. Prenant la croissance démographique, types de déchets, la météo et d'autres ensembles de données en compte dans une telle prévision peuvent ne pas être possibles, Soit.

Dans les pays développés, les informations sur les déchets générés dans une ville sont souvent manquantes ou inexactes. Ici, il est peu probable que les feuilles de calcul donnent aux gestionnaires de la ville des prévisions pour la planification à long terme.

Cependant, les modèles d'apprentissage automatique peuvent être entraînés à partir des données disponibles, et de plus de données ajoutées plus tard. Aussi, l'apprentissage automatique est mieux adapté pour tirer parti de plusieurs ensembles de données dans différents formats.

Une ville en pleine croissance

Johannesburg est le centre économique de l'Afrique du Sud et la plus grande ville du pays. Il attire des gens d'autres provinces et des ressortissants étrangers à la recherche d'emplois.

Pour cette étude, seule la municipalité métropolitaine de la ville de Johannesburg a été incluse. Cela s'étend de Diepsloot et Midrand au nord à Ennerdale/Orange Farm au sud; Doornkop/Soweto à l'ouest jusqu'à Bruma à l'est. Les villes voisines d'Ekhurhuleni, Tshwane, Mogale, Merafong, Rand Ouest, Emfuléni, Midvaal et Lesedi ont été exclus de l'étude.

Entre 1996 et 2001, la population de la ville de Johannesburg est passée de 2,59 millions à 3,22 millions. En 2011, la population de la ville était de 4,43 millions, selon les données du recensement national. La même année, 90% des quelque 59 millions de tonnes de déchets généraux produits en Afrique du Sud ont fini dans les décharges, tandis que 10 % ont été recyclés. Nationalement, 12,9 % des ménages métropolitains ont déclaré avoir recyclé, suivi de 10,8 % des ménages dans les zones urbaines.

Pour 2021, la population de la ville était estimée à 5,3 millions, selon son Plan de Développement Intégré 2019/2020.

La ville exploite actuellement quatre sites d'enfouissement. En septembre 2020, le COO de Pickitup, la société de gestion des déchets de la ville, ont signalé qu'il restait quatre ans et demi de capacité à ces sites.

En 2018, la ville a lancé un programme de recyclage à la source. Le département recycle le plastique, papier, verre et canettes, ainsi que les déchets ménagers de jardin. En février 2021, Pickitup a annoncé un programme de coproduction avec 48 sociétés. L'objectif est d'augmenter la collecte des déchets, sensibilisation et éducation au nettoyage des rues et au recyclage dans la ville. Quinze nouveaux employés de Pickitup par service coordonneront le programme.

Données connectées à l'IA

Ayeleru et Fajimi ont utilisé l'apprentissage automatique pour prévoir les déchets municipaux solides à Johannesburg dans 30 ans à l'aide d'un ordinateur portable standard doté d'un processeur i7. Les chercheurs ont utilisé les données du recensement de 2011 indiquant la population, officiellement employé, chômeurs et le nombre d'unités familiales. Les données ont été fournies par l'agence gouvernementale nationale StatsSA. Ils ont combiné cela avec des données sur le total annuel des déchets municipaux solides dans les quatre sites d'enfouissement de la ville, de 1996 à 2008. Ces données ont été fournies par la ville de Johannesburg.

Dans cette étude, Fajimi a utilisé deux types d'apprentissage automatique pour générer des prévisions sur 30 ans du total des déchets solides générés dans la ville. Les deux algorithmes sont connus pour leurs prédictions précises et leur cohérence.

Le premier type est celui des réseaux de neurones artificiels (ANN). Ce type de modèle peut apprendre par lui-même. Les chercheurs ont utilisé cinq, dix-, 20-, Des modèles à 30 et 40 neurones pour créer cinq prévisions Les chercheurs ont utilisé le logiciel MATLAB, qui dispose d'une boîte à outils d'ajustement neuronal ANN robuste.

Le deuxième type est appelé machines vectorielles prises en charge (SVM). Les chercheurs ont utilisé linéaire, quadratique, cubique, une gaussienne, méthodes gaussiennes moyennes et gaussiennes grossières dans le logiciel MATLAB pour créer six autres prévisions.

Le modèle à 10 neurones a produit la meilleure prévision ANN. Parmi les SVM, le modèle linéaire a produit la meilleure prévision.

Le résultat de l'IA

Le modèle à 10 neurones a prédit que la population de la ville de Johannesburg devrait passer de 5,3 millions en 2021 à 6,4 millions en 2031; et à 8,4 millions en 2050. En revanche, le modèle ne prévoyait pas la même augmentation des déchets solides municipaux. Au lieu, il prévoyait une augmentation du total annuel des déchets de 1,61 million de tonnes en 2021 à 1,72 million de tonnes en 2031; et à 1,95 million de tonnes en 2050.

« On peut s'attendre à ce que la production de déchets augmente à mesure que la population augmente, mais cela dépend aussi de facteurs comme le pouvoir d'achat faible ou élevé ou la source de revenu, " dit Ayeleru.

« Lorsque les citoyens perdent leur source de revenus ou que le pouvoir d'achat est faible, la quantité de déchets générés serait réduite puisqu'ils feraient la cuisson des aliments à la maison par rapport à l'achat de plats cuisinés au restaurant, par exemple."

Prochaines étapes

Dans la recherche de suivi, Ayeleru et Fajimi étudient comment utiliser l'IA pour prévoir les types de déchets et les revenus que la ville pourrait générer à partir de chacun d'eux. « La ville de Johannesburg fait actuellement beaucoup mieux dans sa gestion des déchets par rapport aux autres grandes villes du continent. Cette prévision de l'IA peut aider à faciliter la conception de la future infrastructure de gestion des déchets de la ville, " dit Ayeleru.

« A court terme, la première étape que la ville peut faire est d'éduquer les gens, alors ils commencent à recycler davantage. Deuxièmement, la ville devra peut-être regarder au-delà de ce qu'elle fait en ce moment pour générer des revenus à partir des déchets solides. »