Istraživači u Indiji su razvili alat koji može da proceni preostali vek trajanja inače zastarelog laptop računara na osnovu ocenjivanja kvaliteta dve njegove glavne komponente — čvrstog diska i punjive litijum-jonske baterije.
Rad, objavljen u Međunarodnom časopisu za upravljanje procesima i benchmarking, fokusirao se na razvoj alata za podršku odlučivanju (DST) koji bi mogao poboljšati održive prakse prerade laptopa.
Gurunathan Anandh, Shanmugam Prasanna Venkatesan, Sandanam Domnic i Santosh Avaje sa Nacionalnog instituta za tehnologiju u Tiruchirappalli, Tamil Nadu, raspravljaju o konceptu ponovne proizvodnje, procesu rastavljanja, procene i popravke ili zamene komponenti radi vraćanja funkcionalnosti uređaja.
Ponovna proizvodnja bi mogla biti jedno rešenje za ekološke i ekonomske izazove sa kojima se trenutno suočavamo. Međutim, za uspešnu ponovnu proizvodnju potrebne su tačne informacije o komponentama uređaja, što predstavlja sopstvene izazove.
Tim se okrenuo algoritmima za mašinsko učenje kao što je Random Forest (RF) kako bi im pomogao da predvide preostali korisni vek trajanja i grupisanje K-sredstava za ocenjivanje kvaliteta komponenti. Pristup istraživača koristi dobro poznati softver za proračunske tabele, Microsoft Ekcel, kao svoj interfejs i dopunjen je Pithon skriptovima. Donošenjem takvih izbora, istraživači se nadaju da bi njihov sistem trebao biti dostupan praktičarima sa različitim nivoima stručnosti.
Praktična upotreba istraživanja će popuniti praznine potrebne za poboljšanje efikasnosti i efektivnosti procesa prerade laptopa. Koristeći pristup zasnovan na podacima i mašinskom učenju, tim predlaže da se ponovna proizvodnja može voditi za popravku, zamenu ili neophodno odlaganje glavnih komponenti.
Ovo ne samo da bi smanjilo otpad i dalo novi život staroj opremi, već bi moglo poboljšati profitabilnost kompanija koje se bave preradom. Sledeći korak će biti proširenje metode na druge komponente laptopa, a možda i na druge tipove uređaja.
