La inteligencia artificial (IA) continúa evolucionando distintos sectores en muy poco tiempo y el reciclaje no es la excepción. TOMRA Recyling anunció el lanzamiento de tres nuevas aplicaciones para la separación de plásticos de calidad alimentaria de aquellos que no lo son para las resinas de PET, PP y HDPE a gran escala.
Este avance, explicó la compañía, fue posible gracias a una intensa investigación y desarrollo en el aprendizaje profundo (deep learning), un subconjunto de la IA.
Nuevas tecnologías de separación impulsada por IA
TOMRA ha invertido de manera continúa en GAIN -el complemento de clasificación basado en deep learning de la compañía para sus unidades AUTOSORT™– y los resultados están a la vista: por primera vez es posible separar de forma rápida y eficiente los plásticos de calidad alimentaria de los que no lo son.
Hasta hace poco, la clasificación de resinas posconsumo de calidad alimentaria era sumamente complicada, ya que los envases de alimentos y aquellos de diferentes usos a menudo están hechos del mismo material y son visualmente muy similares, lo que volvía sumamente difícil para los sistemas de clasificación disponibles en el mercado poder separarlos.
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Las preocupaciones por la higiene, así como las regulaciones industriales cada vez más estrictas, añaden una capa adicional de complejidad al manejo de los residuos de alimentos en los sistemas de reciclaje.
El perfeccionamiento de la tecnología GAIN de TOMRA
La tecnología GAIN de TOMRA ha sido rebautizada como GAINnext™ para rendir homenaje a la evolución del producto resuelve todos estos desafíos mejorando aún más el rendimiento de clasificación de las unidades AUTOSORT™ para que sean capaces de identificar objetos que son duros y, en algunos casos, casos, incluso imposibles de clasificar utilizando sensores ópticos de residuos tradicionales.
Niveles de pureza superiores al 95%
Al combinar su tradicional espectrometría visual de infrarrojo cercano u otros sensores con tecnología de aprendizaje profundo, TOMRA ha logrado obtener grados de pureza de más del 95% para las aplicaciones de embalaje en las plantas de sus clientes en Reino Unido y Europa.
La compañía también anunció el lanzamiento de dos aplicaciones no alimentarias que complementan el ecosistema GAINnextTM que ya tiene en el mercado: una aplicación para destintar papel para flujos de papel más limpios y una aplicación de limpieza de PET para flujos de botellas de pureza aún mayor.
Un largo camino
La tecnología deep learning de GAINnextTM ha sido probada durante años. TOMRA fue pionera en la industria al introducir esta tecnología en 2019 para identificar y eliminar cartuchos de PE-silicio de flujos de polietileno (PE). En 2022, la tecnología se aplicó a la clasificación de astillas de madera. Actualmente, más de 100 unidades AUTOSORTTM con GAINnextTM están instaladas en instalaciones de recuperación de materiales en todo el mundo.
Entre los primeros en adoptar las nuevas aplicaciones están plantas líderes como la instalación insignia de Berry Circular Polymers en Leamington Spa, Viridor Avonmouth en Bristol (la instalación de polímeros múltiples más grande del Reino Unido) y la planta francesa Nord Pal Plast del grupo europeo Dentis. Los comentarios sobre GAINnextTM han sido muy positivos.
El profesor Edward Kosior, fundador de Nextek Ltd y su iniciativa NEXTLOOPP, visitó recientemente el centro de pruebas de TOMRA y afirmó: “El innovador sistema de inteligencia artificial de TOMRA, GAINnextTM, ha impulsado la industria del reciclaje a un emocionante momento crucial en la clasificación de envases de plástico y crea nuevas oportunidades.”
