Una breve historia de la IA en el reciclaje
La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando la industria del reciclaje, optimizando los procesos de clasificación y aumentando las tasas de reciclaje. El aprendizaje profundo está impulsando la IA a nuevas cotas.
Una economía totalmente circular se basa en materiales recuperados de alta calidad constante, algo que aún no es posible con los procesos actuales, y muchos de ellos aún se reciclan a la baja. Para evitarlo, la clasificación debe ser más granular. Y aquí es donde la IA marca una diferencia.
Existe la idea errónea de que la IA es un fenómeno reciente. De hecho, la IA ha sido fundamental en nuestra industria durante décadas. Se refiere a cualquier técnica que permita a las computadoras imitar la inteligencia humana mediante lógica, reglas condicionales y aprendizaje automático.
El aprendizaje automático ha sido una característica estándar de los sistemas de clasificación durante décadas. Incluso las primeras máquinas, de hace unos 30 años, empleaban principios básicos de IA, ya que eran capaces de decidir qué materiales expulsar y rechazar.
El aprendizaje profundo está impulsando la IA a nuevas alturas hoy en día
El aprendizaje profundo es el avance de vanguardia que está impulsando la IA a nuevas cotas. Es un enfoque especializado dentro del aprendizaje automático que se centra en un tipo específico de algoritmo llamado redes neuronales artificiales.
De miles a millones de imágenes se introducen en las redes como material de entrenamiento hasta que el sistema aprende a distinguir ciertas características visuales de los tipos de materiales, como tapas de botellas o formas de envases específicos. Puede aplicar este conocimiento a nuevas imágenes de los sensores del sistema de clasificación.
Las múltiples ventajas del aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo permite resolver algunas de las tareas de clasificación más complejas, que actualmente son imposibles con los equipos de clasificación óptica convencionales. A continuación, se presenta un resumen de las numerosas ventajas del aprendizaje profundo:
- Clasificación mejorada: Al combinar los sistemas de clasificación óptica existentes, basados, por ejemplo, en
sensores de infrarrojo cercano (NIR) e información visual (VIS), con tecnologías de aprendizaje profundo, podemos lograr la mayor granularidad de clasificación disponible actualmente. Esto permite la clasificación por tipo de material y color, y ahora, gracias al aprendizaje profundo, también por forma, tamaño, dimensiones u otros detalles. - Creación de nuevos flujos de materiales: El aprendizaje profundo resuelve tareas que antes eran imposibles, como la clasificación de envases plásticos para uso alimentario y no alimentario. Los operadores no solo pueden mejorar la granularidad de la clasificación, sino también crear nuevos flujos de materiales y mercados con resultados de mayor valor.
- Automatización avanzada de plantas : el aprendizaje profundo puede automatizar tareas de clasificación que antes debían realizarse manualmente, lo que permite a nuestra industria procesar grandes cantidades de materiales reciclables de manera rápida y eficiente.
- Flexibilidad: En lugar de reemplazar componentes de hardware o incluso máquinas, las tecnologías modernas de aprendizaje profundo pueden modernizarse con actualizaciones de software una vez que hayan sido entrenadas por expertos en IA. Esto permite a los operadores responder con mayor rapidez a las necesidades del mercado.
El primer sistema de aprendizaje profundo de la industria GAINnext™
El sistema GAINnext™ de TOMRA , presentado en 2019, marcó un hito importante en la industria del reciclaje. Inicialmente diseñado para una sola tarea de clasificación, GAINnext™ se ha convertido en un completo ecosistema de aplicaciones.
Esta innovadora tecnología optimiza los flujos de materiales al eliminar eficientemente artículos difíciles de clasificar, como papel de color, sobres y recibos en la clasificación de papel, o botellas blancas opacas, textiles, películas multicapa y fundas completas de los flujos de PET. En la clasificación de madera, GAINnext™ separa la madera natural de la madera procesada, incluido el MDF.
Las capacidades del sistema alcanzaron su máximo potencial en 2024 con la primera solución a nivel industrial para la clasificación de envases de PET, PP y HDPE alimentarios y no alimentarios, revolucionando el mercado y creando nuevas oportunidades de negocio. TOMRA introdujo recientemente GAINnext™ en la clasificación de metales, mejorando la calidad de la chatarra de aluminio forjado reciclado.
IA: un catalizador para la transformación verde
Con regulaciones más estrictas y las crecientes demandas de los consumidores, nuestra industria se encuentra en un punto de inflexión. El aprendizaje profundo tiene el potencial de impulsar significativamente la economía circular y crear nuevos mercados para productos de mayor valor, y esto ocurre en el momento oportuno.
Habiendo instalado más de 100 de estos sistemas inteligentes en todo el mundo y con numerosas aplicaciones de aprendizaje profundo en desarrollo, el viaje de aprendizaje profundo de TOMRA recién comienza y promete un mayor progreso para el mercado.
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