CIRO7.2: A Material Network with Circularity of -7.2 and Reinforcement-Learning-Controlled Robotic Disassembler

要約

鉱物の自然保護区をめぐる競争は、テイクメーキの紛争に基づいた線形経済のパラダイムのために、一部が増加すると予想されています。
同時に、線形経済は、使用終了製品を資源としてではなく廃棄物と見なしているため、管理は未解決の問題のままである大量の廃棄物をもたらします。
循環経済への移行はこれらのオープンな問題を軽減できるため、このホワイトペーパーでは、コンパートメントの動的熱力学、すなわち$ \ lambda $に基づいて循環性の概念を強化することから始め、次に、0.1および0.95の栄養construmentmentmentmentmentmentmentmentmentmentmentmentmentemsemmentmentemsemmentmentemsemmentemの0.95および0.95の0.1および0.95の臨界係数の2つの固体材料の2つの固体材料を処理する熱力学的材料ネットワークをモデル化することから始めます。
2〜7 kgの材料を処理します。
その後、最先端のRLアルゴリズムを使用して、ロボット分解コンパートメントの設計に焦点を当て、$ \ lambda $に関してアルゴリズムのパフォーマンスを評価しました（図1）。
最も高い循環性は、それぞれ1 kgの2つの部分を分解する場合に達成された-2.1ですが、それぞれ3 kgのシャーシ内に含まれる1 kgの4つの部分を分解する場合、それは-7.2に減少します。
最後に、感度分析により、RLコントローラーのパフォーマンスの$ \ lambda $への影響は、分解される材料の量と重要性と正の相関があることが強調されました。
また、この作業は、円形の知能とロボット工学（CIRO）として示される新興研究分野の原則を示しています。
ソースコードは公開されています。

要約(オリジナル)

The competition over natural reserves of minerals is expected to increase in part because of the linear-economy paradigm based on take-make-dispose. Simultaneously, the linear economy considers end-of-use products as waste rather than as a resource, which results in large volumes of waste whose management remains an unsolved problem. Since a transition to a circular economy can mitigate these open issues, in this paper we begin by enhancing the notion of circularity based on compartmental dynamical thermodynamics, namely, $\lambda$, and then, we model a thermodynamical material network processing a batch of 2 solid materials of criticality coefficients of 0.1 and 0.95, with a robotic disassembler compartment controlled via reinforcement learning (RL), and processing 2-7 kg of materials. Subsequently, we focused on the design of the robotic disassembler compartment using state-of-the-art RL algorithms and assessing the algorithm performance with respect to $\lambda$ (Fig. 1). The highest circularity is -2.1 achieved in the case of disassembling 2 parts of 1 kg each, whereas it reduces to -7.2 in the case of disassembling 4 parts of 1 kg each contained inside a chassis of 3 kg. Finally, a sensitivity analysis highlighted that the impact on $\lambda$ of the performance of an RL controller has a positive correlation with the quantity and the criticality of the materials to be disassembled. This work also gives the principles of the emerging research fields indicated as circular intelligence and robotics (CIRO). Source code is publicly available.

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