Binit está llevando la IA a la basura

Los primeros intentos de crear hardware dedicado para albergar la inteligencia artificial han sido criticados como, además, un poco basura. Pero aquí hay un dispositivo de IA en ciernes que es literalmente basura: startup finlandesa binita está aplicando capacidades de procesamiento de imágenes de modelos de lenguaje grande (LLM) para rastrear la basura doméstica.

La IA para clasificar las cosas que tiramos a la basura para aumentar la eficiencia del reciclaje a nivel municipal o comercial ha atraído la atención de los emprendedores desde hace un tiempo (véanse empresas emergentes como Greyparrot, TrashBot, Glacier). Pero el fundador de Binit, Borut Grgic, considera que el seguimiento de la basura doméstica es un territorio sin explotar.

«Estamos produciendo el primer rastreador de desechos domésticos», le dice a TechCrunch, comparando el próximo dispositivo de inteligencia artificial con un rastreador del sueño, pero para sus hábitos de tirar basura. “Es una tecnología de visión por cámara respaldada por una red neuronal. Por eso estamos recurriendo a los LLM para el reconocimiento de los objetos de desecho domésticos habituales”.

La startup en etapa inicial, que se fundó durante la pandemia y obtuvo casi $ 3 millones en fondos de un inversionista ángel, está construyendo hardware de inteligencia artificial que está diseñado para vivir (y verse bien) en la cocina, montado en un gabinete o en la pared cerca de donde se encuentra el contenedor. -Ocurre una acción relacionada. El dispositivo que funciona con baterías tiene cámaras a bordo y otros sensores para que pueda activarse cuando alguien está cerca, permitiéndole escanear elementos antes de tirarlos a la basura.

Grgic dice que confían en la integración con LLM comerciales, principalmente GPT de OpenAI, para realizar el reconocimiento de imágenes. Luego, Binit rastrea lo que el hogar tira, proporcionando análisis, retroalimentación y gamificación a través de una aplicación, como una puntuación de basura semanal, todo con el objetivo de alentar a los usuarios a reducir la cantidad que tiran.

Originalmente, el equipo intentó entrenar su propio modelo de IA para reconocer basura, pero la precisión fue baja (alrededor del 40%). Entonces se aferraron a la idea de utilizar las capacidades de reconocimiento de imágenes de OpenAI. Grgic afirma que están obteniendo un reconocimiento de basura con una precisión de casi el 98 % después de integrar el LLM.

El fundador de Binit dice que “no tiene idea” de por qué funciona tan bien. No está claro si había muchas imágenes de basura en los datos de entrenamiento de OpenAI o si simplemente es capaz de reconocer muchas cosas debido al gran volumen de datos con los que ha sido entrenado. «Es una precisión increíble», afirma, sugiriendo el alto rendimiento que tienen. Lo que hemos logrado en las pruebas con el modelo de OpenAI podría deberse a que los elementos escaneados son «objetos comunes».

«Incluso es capaz de decir, con relativa precisión, si una taza de café tiene forro o no, porque reconoce la marca», continúa y añade: «Básicamente, lo que hacemos que el usuario haga es pasar el objeto por delante». de la cámara. Entonces los obliga a estabilizarlo frente a la cámara por un momento. En ese momento la cámara captura la imagen desde todos los ángulos”.

Los datos sobre la basura escaneada por los usuarios se cargan en la nube, donde Binit puede analizarlos y generar comentarios para los usuarios. Los análisis básicos serán gratuitos, pero tiene la intención de introducir funciones premium mediante suscripción.

La startup también se está posicionando para convertirse en un proveedor de datos sobre las cosas que la gente desecha, lo que podría ser información valiosa para entidades como la entidad de embalaje, suponiendo que pueda escalar su uso.

Aún así, una crítica obvia es: ¿la gente realmente necesita un dispositivo de alta tecnología que les diga que están tirando demasiado plástico? ¿No sabemos todos lo que consumimos y que debemos intentar no generar tantos residuos?

“Son hábitos”, argumenta. “Creo que somos conscientes de ello, pero no necesariamente actuamos en consecuencia.

“También sabemos que probablemente sea bueno dormir, pero luego me puse un rastreador de sueño y duermo mucho más, aunque no me enseñó cualquier cosa que no lo sabía ya”.

Durante las pruebas en los EE. UU., Binit también dice que vio una reducción de alrededor del 40 % en los desechos mixtos de los contenedores, ya que los usuarios se involucraron con la transparencia de la basura que ofrece el producto. Por lo tanto, considera que su enfoque de transparencia y gamificación puede ayudar a las personas a transformar hábitos arraigados.

Binit quiere que la aplicación sea un lugar donde los usuarios obtengan análisis e información que les ayude a reducir la cantidad que tiran. Para este último, Grgic dice que también planean recurrir a los LLM para obtener sugerencias, teniendo en cuenta la ubicación del usuario para personalizar las recomendaciones.

“La forma en que funciona es, tomemos el empaque, por ejemplo, que cada pieza de empaque que el usuario escanea, se forma una pequeña tarjeta en su aplicación y en esa tarjeta dice esto es lo que usted desechó. [e.g. a plastic bottle]… y en tu zona estas son alternativas que podrías considerar para reducir el consumo de plástico”, explica.

También ve margen para asociaciones, como con personas influyentes en la reducción del desperdicio de alimentos.

Grgic sostiene que otra novedad del producto es que es “anti-consumo desquiciado”, como él dice. La startup se está alineando con una creciente conciencia y acción de sostenibilidad. La sensación de que nuestra cultura del consumo de un solo uso debe ser desechada y reemplazada por un consumo, reutilización y reciclaje más conscientes, para salvaguardar el medio ambiente para las generaciones futuras.

“Siento que estamos en la cúspide de [something],» él sugiere. “Creo que la gente está empezando a preguntarse: ¿Es realmente necesario tirarlo todo? ¿O podemos empezar a pensar en reparar? [and reusing]?”

¿No podría el caso de uso de Binit ser simplemente una aplicación para teléfonos inteligentes? Grgic sostiene que esto depende. Dice que algunos hogares están felices de usar un teléfono inteligente en la cocina cuando podrían ensuciarse las manos durante la preparación de la comida, por ejemplo, pero otros ven el valor de tener un escáner de basura manos libres exclusivo.

Vale la pena señalar que también planean ofrecer la función de escaneo a través de su aplicación de forma gratuita, por lo que ofrecerán ambas opciones.

Hasta ahora, la startup ha estado probando su escáner de basura con IA en cinco ciudades de EE. UU. (Nueva York; Austin, Texas; San Francisco; Oakland y Miami) y cuatro de Europa (París, Helsniki, Lisboa y Ljubjlana, en Eslovaquia, donde Grgic está originalmente de).

Dice que están trabajando para un lanzamiento comercial este otoño, probablemente en Estados Unidos. El precio al que apuntan para el hardware de IA es de alrededor de 199 dólares, lo que él describe como el «punto óptimo» para los dispositivos domésticos inteligentes.