机器人学习定义

在AI内，ExpertSystems将机器学习定义为“ AI的应用程序，它使系统能够自动学习并从经验中进行改进，而无需进行明确的编程。机器学习专注于计算机程序的开发，该程序可以访问数据并使用它自己学习。”

在混合回收应用程序中识别和分离物料时，机器学习是AI的一部分，它扮演着重要角色。

包括欧洲TOMRA分拣回收公司在内的公司  ；位于俄勒冈州尤金的  批量处理系统（BHS）；加拿大的  Machinex ; 芬兰的  ZenRobotics  致力于将机器学习与设备和系统绑定在一起，从而为回收商提供全面的自动分类选项。

人工智能分拣技术的进步

具有学习功能的机器人也可以在混合的建筑和拆除材料（C＆D）的分类中占有一席之地，其中混合流中的对象可以以消极或积极的方式拾取。最近，由ZenRobotics编程的机器人对这个空间中的操作员如何分类进来的物料产生了影响。

随着AI和机器学习继续与分拣设备配合使用，对于所有混合材料的回收者而言，是成为新技术的先驱者还是拭目以待，看看采用者是否会从中受益是一个持续的决策过程。

可以肯定的是：这些技术不会消失。分类技术公司已将AI，机器学习和机器人技术视为其未来不可或缺的一部分。问题是这些机器可以变得多么先进。