Стаття присвячена аналізу сучасних методів автоматичної класифікації твердих побутових відходів, включаючи візуальні, спектральні та гібридні підходи. Визначено ключові обмеження комп’ютерного зору, NIR/MIR-спектроскопії та існуючих методів інтеграції даних. Обґрунтовано необхідність переходу до багатомодальних архітектур. Запропоновано двоетапну стратегію підвищення точності: оптимізовані візуальні моделі на базі ResNet-50/EfficientNet та повноцінні багатомодальні системи з attention-модулями. Окреслено перспективи розвитку, включно зі створенням реалістичних датасетів та легких моделей для роботи в реальному часі.