위 세 가지 통계적 데이터 외에도 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 쓰레기 양을 예측하고 수거 차량의 최적화된 경로를 추천해줍니다. 쓰레기 양 예측의 경우, 지금까지 쓰레기가 쌓여왔던 데이터를 바탕으로 학습 모델을 구축하고 학습시킨 다음, 특정 쓰레기통이 앞으로 몇 시간 뒤에 얼마나 차 있을지를 예측합니다. 실제 수거 과정에서 이 예측 데이터가 필요한 이유는 수거 차량이 출발해서 쓰레기통에 도착할 때까지 상당한 시간이 소요되기 때문입니다. 따라서 머신 러닝을 활용해 이동 중 배출되는 쓰레기 양을 예측하여 수거 효율을 높이고 범람을 막습니다.

또한 딥러닝을 통해 수거 차량의 최적화된 경로를 추천해줍니다. 추천된 수거 경로 데이터와 쓰레기 양 예측 데이터를 가지고 각 쓰레기통 앞에 몇 시쯤 도착하고 그때의 적재량이 어느 정도인지 알 수 있습니다. 이를 통해 출발하는 수거 차량의 수거 범위에 어느 쓰레기통을 포함해야 할지 판단할 수 있습니다.