Học sinh lớp 8 chế tạo hệ thống phân loại rác bằng AI

[miro1510]

Hệ thống sử dụng công AI để tự động phân loại rác qua phần mềm nhận diện hình ảnh, từ đó giảm thiểu sự phụ thuộc vào phân loại thủ công và tăng cường hiệu suất xử lý rác thải.

Mô hình phân loại rác của Thành Vinh (bên phải) và Khải Tuấn thuộc lĩnh vực hệ thống nhúng, ứng dụng AI. Ảnh: Ngọc Bích.

Sáng 19/3, tại Ngày hội STEAM 2025 của trường Nguyễn Siêu (quận Cầu Giấy, Hà Nội), bàn trưng bày sản phẩm của Nguyễn Thành Vinh và Trần Khải Tuấn (cùng là học sinh lớp 8IG1S0, trường Nguyên Siêu) đông nghịt bạn học.

Các học sinh chen chân trải nghiệm mô hình phân loại rác thải bằng AI và robot do Vinh và Tuấn chế tạo. Mô hình của hai nam sinh thuộc lĩnh vực hệ thống nhúng, nghiên cứu về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý giải quyết các vấn đề môi trường.

Ứng dụng AI để phân loại rác

Thành Vinh cho biết từ mùa hè năm ngoái, em nảy ra ý tưởng xây dựng mô hình phân loại rác. Điều này xuất phát từ thực tế hiện nay, nhiều loại rác có thể tái chế nhưng con người thường bỏ qua. Nếu có mô hình phân loại, tài nguyên này có thể tận dụng tối đa.

Sau nhiều tháng nghiền ngẫm để tìm hiểu cách làm, tìm ra giải pháp, tháng 9/2024, dưới sự hướng dẫn của thầy giáo, Vinh và Tuấn bắt tay vào chế tạo. Trong đó, Vinh phụ trách xây dựng mô hình AI, tìm hiểu lên phương án chuẩn bị phần cứng. Tuấn làm phần lập trình kết nối giao tiếp giữa các thiết bị với nhau.

Quy trình phân loại bắt đầu bằng việc khi rác được đưa vào dây chuyền, cảm biến bên trên sẽ phát hiện có rác đi đến, camera sẽ chụp lại hình ảnh rác thải và gửi tới mô hình AI ở bảng mạch.

Sau đó, AI sẽ phân loại hình ảnh các loại rác, truyền tín hiệu lại bảng mạch để các thanh gạt rác trên băng truyền tự động gạt rác vào các thùng đã phân loại sẵn (bao gồm giấy bìa, thủy tinh, kim loại, nhựa và các loại rác khác).

Ngoài ra, hệ thống còn một máy tính nhằm kích hoạt, giao tiếp với model AI và giúp người sử dụng thấy được hình ảnh do camera ghi lại.

"Khó nhất trong quá trình chế tạo là khâu xây dựng mô hình AI, làm sao để AI có thể kết nối với bảng mạch và điều khiển băng truyền", Khải Tuấn nói.

Nam sinh cho hay lập trình AI khó hơn so với lập trình thông thường, cần phải xây dựng mạng neural nhân tạo, sau đó huấn luyện AI bằng cách sử dụng khoảng 15.000-20.000 hình ảnh rác thải khác nhau. Việc nhận diện vật liệu dựa trên hình ảnh sẽ cải thiện độ chính xác so với các hệ thống chỉ sử dụng cảm biến thông thường.

Công đoạn này mất khoảng nửa tháng. Hai nam sinh thu thập các hình ảnh có sẵn, đồng thời chụp thêm hình ảnh các vật dụng xung quanh, lọc hình ảnh kém chất lượng hoặc bị trùng; sau đó huấn luyện, kiểm tra nhiều lần để tìm ra model AI tối ưu nhất.

Hệ thống được lập trình bằng ngôn ngữ python, Tuấn và Vinh đã được học từ trước. Ngoài ra, các em nhờ thêm sự trợ giúp từ gia đình để tìm kiếm nguyên liệu, hoàn thành kết nối các cảm biến với bảng mạch...

Thành Vinh vận hành hệ thống phân loại rác. Ảnh: Ngọc Bích.

Khởi dậy niềm yêu thích khoa học trong học sinh

Sau hơn 2 tháng, Vinh và Tuấn hoàn thành mô hình, mang đi thi nghiên cứu khoa học kỹ thuật cấp quận và giành giải nhất. Tuấn cho biết sản phẩm có thể ứng dụng trong các khu dân cư, giúp phân loại rác ngay từ đầu, giảm tải cho các công đoạn xử lý sau.

Dù vậy, cả hai nam sinh đều nhận định mô hình vẫn có phần sơ sài. Các em muốn cải tiến, nâng cấp thêm để đáp ứng nhanh nhất việc phân loại.

"Chúng em dự định nâng cấp bảng mạch, mô hình AI và cảm biến. Bên cạnh đó, thay vì sử dụng nguồn điện thông thường, chúng em muốn thay bằng pin mặt trời, điện gió", Tuấn nói.

Trao đổi với Tri Thức - Znews, thầy Nguyễn Văn Ninh (giáo viên môn Toán tại trường Nguyễn Siêu, người hướng dẫn Vinh và Tuấn) cho biết phân loại rác truyền thống mất rất nhiều thời gian. Ứng dụng AI sẽ giúp việc phân loại sẽ chi tiết hơn, đồng thời giảm chi phí nhân công và hỗ trợ các nhà máy tái chế. Ví dụ, AI có thể phân loại chính xác giấy bóng có thể tái chế, hay mực in trên giấy bóng có thể xử lý được không.

"Việc chế tạo mô hình phân loại rác không chỉ để đi thi mà mục đích chính là hướng về cộng đồng", thầy giáo nói.

Theo thầy Ninh, học sinh lớp 8 nghiên cứu khoa học kỹ thuật là điều mới mẻ, nhất là khi "chạm" tới công nghệ AI.

Sau 6 tháng thầy trò cùng làm việc, hiện tại, Tuấn và Vinh đã có hiểu biết cơ bản về việc áp dụng AI. Điều quan trọng là đã khơi dậy trong các em niềm yêu thích công nghệ, khoa học, hướng tới cải tiến mô hình hiện tại và sáng tạo các sản phẩm mới.

Với vai trò là giáo viên, thầy Ninh hy vọng các học sinh sớm được tiếp cận công nghệ AI. Tuy nhiên, tiếp cận sớm không có nghĩa là các em lạm dụng, mà là sử dụng đúng mục đích, phục vụ được việc học của mình.

Học sinh được trải nghiệm các hoạt động định hướng giáo dục STEM tại ngày hội. Ảnh: Ngọc Bích.

Không chỉ mô hình phân loại rác của nhóm Tuấn và Vinh, nhiều sản phẩm STEAM khác do học sinh chế tạo cũng được trưng bày tại Ngày hội STEAM.

Bên cạnh đó, các học sinh cũng được tham gia thi đấu Robotics, biểu diễn bắn tên lửa nước, lắp ghép, xếp hình, vận hành robot, ngắm kính viễn vọng… Các hoạt động này giúp khơi dậy niềm đam mê khoa học từ lứa tuổi mầm non, tiểu học.