Smart Waste Management Systems: An IoT and AI-Driven Approach for Urban Sanitation
Notice bibliographique
Résumé
The explosive rise in city dwellers has created a growing scenario of waste management, presenting tremendous environmental, logistical, and health dilemmas to the urban regime. This study focuses on how a more innovative waste management system could be designed and implemented by integrating the IoT devices and Artificial Intelligence (AI) technologies to increase efficiency, transparency, and sustainability of a city's sanitation. The smart bins that would have been introduced in the proposed system would have incorporated IoT and sensors to help understand the current levels of waste, as well as the temperature and humidity of each bin. The transmission of these data is facilitated by low-power, wide-area network technologies such as LoRaWAN and NB-IoT to a centralized waste management system. Such AI algorithms include linear regression, random forest, and A* search, which analyze past and real-time data to refine waste collection schedules, estimate fill levels, and create smart route plans. Moreover, AI models that rely on computer vision can automate the segregation of waste into categories of allowable, organic, and non-recyclable materials with minimal human input. To ensure accountability and track waste throughout its lifecycle, blockchain technology is incorporated, providing tamper-proof records from collection to final disposal. This essay illustrates how the combination of IoT, AI, and blockchain has the potential to reinvent one of the oldest premises of waste management into a data-driven, flexible, and ecologically conscious system that embraces the circular economy concept. Pilot implementation has demonstrated how operational costs are reduced, the recycling rate is increased, and how fuel usage and emissions are significantly decreased.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».