Obrana doktorskog rada : Eda Puntarić, mag. oecol.

Predviđanje europskih i nacionalnih pokazatelja u gospodarenju biorazgradivim komunalnim otpadom korištenjem umjetnih neuronskih mreža
10.6.2022. : 10:00 sati : Velika vijećnica

Mentori doktorskog rada:

• prof. dr. sc. Neven Voća, Sveučilište u Zagrebu, Agronomski fakultet
• dr. sc. Lato Pezo, Sveučilište u Beogradu, Institut za opću i fizikalnu kemiju

Povjerenstvo za obranu doktorskog rada:

• Izv. prof. Željka Zgorelec, Sveučilište u Zagrebu, Agronomski fakultet
• Prof. dr. sc. Jerko Gunjača, Sveučilište u Zagrebu, Agronomski fakultet
• Doc. dr. sc. Dajana Kučić Grgić, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet kemijskog inženjerstva i tehnologije

Sažetak doktorskog rada:
Kontinuiranim povećanjem broja stanovnika dolazi i do povećanja proizvodnje otpada. Isto tako, uz gospodarski rast također dolazi do povećanja proizvodnje otpada. Stoga, ne čudi da sve veće količine otpada koje svake godine nastaju uzrokuju opravdanu zabrinutost zbog ekonomske održivosti i ekološke prihvatljivosti trenutnog načina gospodarenja otpadom. Glavni problem s kojim se suočava stručna i znanstvena javnost je kako predvidjeti količinu otpada koja će nastati u bliskoj budućnosti. Planiranje optimalne regionalne ili nacionalne strategije gospodarenja otpadom usko je povezano s količinom otpada koja će nastati. Za rješavanje navedenih problema pokazuje se potreba za kreiranjem pouzdanog modela za predviđanje količine nastalog otpada. Na temelju dosadašnjih istraživanja, umjetne neuronske mreže pokazuju bolje rezultate kod predviđanja nastanka otpada u usporedbi s drugim matematičkim modelima, stoga u ovom istraživanju koristit će se upravo umjetne neuronske mreže kao alat za razvoj matematičkog modela za predviđanje količina nastalog biorazgradivoga komunalnog otpada na europskoj i nacionalnoj razini. U ovom istraživanju poseban naglasak stavljen je na razvoj modela za predviđanje nastanka biorazgradivoga komunalnog otpada jer se upravo kod ove vrste otpada vidi veliki potencijal za njegovo relativno jednostavno i jeftino iskorištavanje, i to u vidu sirovine za dobivanje komposta pogodnog za daljnje korištenje u poljoprivredi ili u vidu ulazne sirovine u bioplinskim postrojenjima.
Za kreiranje umjetne neuronske mreže u ovom doktorskom radu ulazne podatke činio je set socio-demografskih i ekonomskih podataka 17 država članica Europske unije za razdoblje od 25 godina. Kreiranim modelom željele su se predvidjeti količine miješanog komunalnog otpada, otpadnog papira i kartona, drva i tekstila u razdoblju od 2020. do 2025. godine. Uz samo kreiranje mreže za predviđanje količina komponenti biorazgradivog otpada, cilj je istražiti i utjecaj socio-demografskih i ekonomskih pokazatelja na količine biorazgradivoga komunalnog otpada. Prema razvijenom modelu od 2020. do 2025. godine očekuje se da će u 17 država Europske unije nastati 411.351.769 tona miješanoga komunalnog otpada (u sklopu kojeg će nastati i 81.776.732 tona biootpada), 90.280.031 tona papira i kartona, 35.926.182 tona otpadnog drva i 3.511.589 tona tekstilnog otpada. Rezultati ovog istraživanja pokazuju kako na sve četiri promatrane vrste komunalnog otpada pozitivno utječu parametri kao što su broj stanovnika, bruto domaći proizvod, srednji ekvivalent neto prihoda, turizam, izvoz nafte te neto vanjski dug. Zaključno se može reći kako je kreiran model pokazao zadovoljavajuća svojstva i mogućnosti u predviđanju promatranih vrsta otpada. Rezultati istraživanja mogu poslužiti kao pomoć pri uspostavi ekonomičnijeg i ekološki prihvatljivijeg načina gospodarenja biorazgradivim otpadom.

Ključne riječi: umjetna inteligencija, procjenjivanje količina, nastanak otpada, gospodarenje otpadom, utjecaj na okoliš, Europa