- Esta tecnología aumenta la pureza y captura la eficiencia, así como los ingresos de los MRF
Teorema Ambiental/Redacción
Tomra Recycling, empresa dedicada a las soluciones de clasificación, anunció una nueva aplicación de clasificación de envases para GAINnext que aprovecha el aprendizaje profundo —un subconjunto de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático— para eliminar materiales difíciles de clasificar.
Ampliando aún más sus aplicaciones basadas en aprendizaje profundo, Tomra ofrece ahora al mercado una solución de alto rendimiento para la recuperación de aluminio de latas de bebidas usadas (UBC) que ofrece una pureza del 98 por ciento o más sin la necesidad de clasificación manual. Esta innovadora tecnología automatiza aún más la línea de clasificación para mejorar la eficiencia de captura de UBC para las empresas de recuperación de materiales (MRF), aumentando los ingresos y disminuyendo los costos.
La nueva solución de aprendizaje profundo permite a los MRF maximizar la recuperación y la pureza del aluminio de los flujos de residuos de envases metálicos.
GAINnext aprovecha una sofisticada inteligencia artificial para detectar y expulsar instantáneamente materiales que no son UBC, como botellas de aluminio, latas de comida, bandejas, metales o plásticos UBC, y más, para una clasificación automatizada de latas de aluminio de alta precisión. La nueva solución presenta clasificación automatizada en cintas de alta velocidad de cinta para mejorar significativamente la eficiencia operativa con un rendimiento hasta 33 veces mayor que la clasificación manual.
Desarrollada como una solución al final de la línea para MRF, se integra rápidamente en las líneas existentes para reducir los costos generales y mejorar el retorno de la inversión (ROI). Además, utiliza una cámara RGB, entrenada con miles de imágenes, para reconocer UBC según su forma, tamaño, dimensión y otras características.
Su procesamiento de alto rendimiento ofrece hasta 2000 expulsiones por minuto y el software de aprendizaje profundo identifica objetos superpuestos y calcula el posicionamiento para una clasificación de alta precisión, con una pureza superior a 98 por ciento. Al ofrecer niveles de pureza excepcionales, la aplicación GAINnext UBC ofrece al mercado un proceso automatizado para el reciclaje de aluminio lata-a-lata.
“Los MRF normalmente dependen de clasificadores manuales al final de la línea para seleccionar UBC del flujo de residuos de envases metálicos”, explica Ty Rhoad, vicepresidente de Ventas de Tomra Recycling para América.
“La clasificación manual promedia aproximadamente 60 selecciones por minuto; GAINnext, nuestra altamente efectiva aplicación de clasificación por inteligencia artificial, ofrece hasta 33 veces más rendimiento. Al ofrecer alta pureza, ha demostrado reducir los costos operativos y aumentar los ingresos y la productividad, lo que resulta en un rápido retorno de la inversión.”
Indrajeed Prasad, product manager, deep learning en Tomra Recycling, añade: “Nuestra experiencia con la IA abarca décadas, ya que nuestro equipo de clasificación óptica aprovecha la IA tradicional para automatizar las líneas de clasificación. GAINnext está entrenado para ver lo que el ojo humano puede ver y detecta miles de objetos mediante diferencias visuales en milisegundos. El subconjunto de aprendizaje profundo de la IA crea un nivel jerárquico de neuronas artificiales para resolver las tareas de clasificación más complejas. Estamos encantados de que nuestra nueva aplicación se centre en la recuperación crítica de latas de aluminio UBC y ofrezca a los clientes índices de pureza superiores a 98 por ciento.”
Fotografía: Tomra
