你的机器人有多环保？新工具评估机器人可持续性

机器人正日益被部署于环境任务，如清理河流、垃圾分类、生态监测和检查可再生能源基础设施。然而，即使是最环保的机器人，也有环境足迹，从稀土矿物开采到制造、运行和最终处置，都消耗资源并产生排放。此前，机器人社区缺乏量化这些影响的工具，但新的举措正在弥补这一空白。

机器人生态标签项目由比利时布鲁塞尔自由大学的Bram Vanderborght领导，推出一个轻量级在线工具包。该工具包将机器人的核心技术分解为材料、能源来源、传感器、处理器、执行器、设计和可回收性等类别，并从五个维度进行评价：资源节约、生命周期延长、碳足迹、能源效率和循环性。这些分数通过加权矩阵综合，得出一个0至100的生态评分。值得注意的是，当前权重并未固定，这一方面有待进一步研究和合作。用户可通过交互式自评工具了解其机器人的初步得分。

该工具包旨在使环境权衡在开发早期可见，从而引导可持续设计决策。此外，它还包含教育内容和社区功能，使研究人员和开发者能够比较不同方法、分享案例研究，并将广泛的可持续性目标转化为改进的设计选择。对于企业而言，获得高生态评分可能成为竞争优势，同时也能帮助买家做出更明智的采购决定。

另一个由IEEE RAS资助的项目由Antun Skuric领导，专注于避免过度规格化，即购买比实际需求更大或更强大的机器人。该开源平台允许用户定义所需的工作空间、有效载荷和轨迹，然后识别满足应用要求的最小质量机器人。这有助于减少未使用的容量、不必要的材料使用和整个生命周期中的能源浪费。平台提供交互式工具，使用户能可视化并模拟机器人操作，观察可达空间和关键构型。

在尼日利亚，SolarPeer 360项目由联邦理工大学米纳分校的学生Umar Adetola Abdulganiyy领导，通过机器人太阳能追踪、人工智能优化和点对点能源分配，应对能源贫困和太阳能利用效率低下问题。早期结果显示，与固定太阳能板相比，追踪式系统平均功率提高60.3%，从3.83瓦升至6.14瓦；同时，AI指导的能源建议和优化使测试环境中的能源浪费减少约25%。该项目还部署了五个社区迷你系统，并举办了覆盖500多名学生的太阳能培训与赋能研讨会。

Caretta项目由Mustafa Kemal Ambar领导，为塞浦路斯8至16岁的学生带来机器人与可持续性教育。该项目受Caretta海龟启发，开发出一款功能型机器人原型，用于减少海岸污染。项目举办了两次成功的海岸清理活动，并通过研讨会和实践学习吸引了30多名学生参与。在一次实地活动中，一名学生指着水边塑料碎片说：“如果Caretta跑得更快，乌龟也许就不会吃这些了。”

这些项目均由IEEE RAS可持续性拨款资助，表明机器人社区正积极将可持续性融入研究、教育和实践。挑战不仅是技术性的，也是文化性和教育性的，需要下一代工程师改变思维方式。通过这些努力，机器人有望变得更环保，更好助力全球可持续发展目标。